🚀 OpenClaw 實戰指南：打造全自動 Podcast 知識大腦

在資訊爆炸的時代，我們每天都會接觸大量的 Podcast 內容。然而，長達一小時的音頻資訊往往聽完就忘，難以轉化為可隨時檢索的個人知識庫。本文將介紹如何利用開源 AI 助理框架 OpenClaw，打造一條自動化的「Podcast 知識煉金流水線」。

0. 前言：為什麼我們需要這麼做？

傳統的筆記方式需要人工反覆聆聽、手動記錄，效率極低。透過 OpenClaw 與大型語言模型（LLM）的結合，我們可以實現：

• 高效率內化：將 60 分鐘的音訊壓縮成 3 分鐘的重點筆記。
• 結構化管理：將零散的音訊轉化為 Notion 等資料庫中的結構化資產。
• 永久檢索：建立文字化索引，讓過去聽過的知識「一搜即得」。

1. 基礎硬體設備

要流暢運行自動化流水線，建議使用穩定且具備一定算力的硬體環境：

• 核心主機：採用 Apple Silicon 架構的 Mac 設備 (如 Mac mini)，確保 24/7 運作穩定。
• 儲存空間：建議預留至少 50GB 以上的磁碟空間，以應對大量音檔下載、轉檔與轉錄過程中的暫存需求。
• 網路環境：穩定的寬頻連線，用於上傳音檔至雲端 AI 引擎（如 Gemini API）。

2. OpenClaw 軟體設定

本方案基於最新的 OpenClaw 環境建置，具備高度的可擴充性：

設定項目	建議參數 / Skill
核心版本	OpenClaw v2026.2.17+
資料庫對接	notion Skill
雲端管理	gog (Google Workspace) Skill
內容提煉	summarize / google gemini 3 pro
API 授權	Google AI Ultra (Gemini 1.5 Pro)

3. 自動化流水線三部曲

第一步：AI 高品質轉錄

利用 Gemini API 將音訊轉化為精準的繁體中文逐字稿，並自動辨識不同講者，確保對話邏輯清晰。

第二步：深度內容提煉

使用高階模型（如 Gemini 3）從幾萬字的文字中提煉出核心心法（如：DPDCA、九宮格法）與具體的行動建議。

第三步：系統化知識入庫

OpenClaw 會自動在 Notion 資料庫建立新項目，填入日期、分類標籤、關鍵字摘要，並將逐字稿作為附件掛載，完成清爽且專業的筆記建置。

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這套系統能讓使用者從繁瑣的行政工作中解放，專注於真正的學習與成長。
邁向高效能 AI 自動化，從建立你的數位大腦開始。