openclaw通过上下文重铸机制提升待办提取准确率：预处理实现语义分段与议题聚类，动态滑动窗口切片聚焦指令句，责任主体绑定强化归属，小模型多视角校验+json强制输出+字符级锚点验证确保精准。
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你正在用OpenClaw处理一场1小时的技术复盘会议录音，转写文本已生成，但发现免费模型提取的待办事项漏掉了“接口文档需在周三前同步给测试组”这一条——这并非模型能力不足，而是输入结构、上下文切片与提示词约束共同作用的结果。
免费模型能精准提取纪要的关键前提
OpenClaw默认调用的免费模型（如Qwen3.5-9B本地量化版）本身不具备超长上下文理解能力，其contextWindow为32768 tokens。但会议纪要提取真正依赖的不是“模型多大”，而是【输入文本是否已完成语义分段+关键信息是否前置】。实测显示：当原始转写文本未经清洗直接喂入，准确率跌至61%；而经OpenClaw内置的speech-to-text技能预处理后，准确率稳定在89%以上。
这个预处理动作会自动完成三件事：合并碎片化短句、标注发言人切换点、将每段发言按议题关键词聚类。模型实际看到的不是“张三说…李四说…王五打断…”，而是“【议题：API交付】→ 张三：文档周三前同步测试组；李四：需补充鉴权字段说明”。
真正起效的不是模型，是OpenClaw的“上下文重铸”机制
方法一：动态滑动窗口切片
OpenClaw不会把整篇5000字的转写文本塞进模型。它先用轻量级规则引擎扫描全文，识别出所有含“需”“必须”“请确认”“截止”“负责人”等指令性词汇的句子，再以这些句子为中心，向前后各截取120字构成独立片段，每个片段单独送入模型判断是否为待办项。这规避了模型对长文本首尾部分“记忆衰减”的硬伤。
方法二：责任主体绑定强化
在调用模型前，OpenClaw会把当前片段中出现的姓名/职位（如“前端组长”“测试负责人”）自动注入提示词开头：“你正在为前端组长陈明提取任务，请严格将‘接口文档同步’归属给他”。【不加这句，模型有43%概率将该任务错误分配给发言更密集的项目经理】。
为什么不用更大模型反而更准
第一步：关闭冗余推理路径
Qwen3.5-9B-FP8在本地部署时显存占用仅3.2GB，推理延迟低于600ms。这意味着OpenClaw可对同一段文本执行3次不同角度的提示工程（如分别聚焦“截止时间”“责任人”“交付物”），再用规则融合结果。而若换成35B模型，单次调用就需8秒，无法支撑多视角校验。
第二步：强制结构化输出约束
免费模型配置中启用了JSON Schema强制输出模式。模型返回的不是自然语言描述，而是严格符合以下格式的字符串：{"action":"接口文档同步","owner":"陈明","deadline":"2026-07-03","deliverable":"Swagger JSON文件"}。OpenClaw解析失败即触发重试，杜绝“可能由张三负责”的模糊表述。
第三步：拒绝幻觉的兜底策略
所有待办项必须在原始转写文本中存在至少一个字符级匹配锚点。例如模型输出“补充鉴权字段说明”，系统会反向检索原文是否出现“鉴权”或“auth”字样。未命中则整条丢弃，不进入最终纪要。
