介绍
# Zoom RTMS Meeting Assistant
使用实时媒体流 (RTMS) 的 Zoom 会议无头捕获服务。接收 Webhook 事件，连接到 RTMS WebSocket，录制所有媒体，并通过 OpenClaw 运行 AI 分析。
## 处理的 Webhook 事件
此技能处理两种 Zoom webhook 事件：
- **`meeting.rtms_started`** — 当会议启用 RTMS 时，Zoom 会发送此事件。包含连接到 RTMS WebSocket 所需的 `server_urls`、`rtms_stream_id` 和 `meeting_uuid`。 - **`meeting.rtms_stopped`** — 当 RTMS 结束时（会议结束或 RTMS 被禁用），Zoom 会发送此事件。触发清理操作：关闭 WebSocket 连接，生成屏幕共享 PDF，并发送摘要通知。
## Webhook 依赖项
此技能需要一个公开的 Webhook 端点来接收来自 Zoom 的这些事件。
**首选：** 使用 **ngrok-unofficial-webhook-skill** (`skills/ngrok-unofficial-webhook-skill`)。它会通过 `skill.json` 中的 `webhookEvents` 自动发现此技能，通知用户，并提供将事件路由到此处。
其他 Webhook 解决方案（例如自定义服务器、云函数）也可以使用，但需要额外的集成来将数据包转发到此服务。
## 前置条件
```bash cd skills/zoom-meeting-assistance-rtms-unofficial-community npm install ```
需要 `ffmpeg` 用于会后媒体转换。
## 环境变量
在技能的 `.env` 文件中设置这些变量：
**必需：** - `ZOOM_SECRET_TOKEN` — Zoom webhook secret token - `ZOOM_CLIENT_ID` — Zoom app Client ID - `ZOOM_CLIENT_SECRET` — Zoom app Client Secret
**可选：** - `PORT` — 服务器端口（默认：`3000`） - `AI_PROCESSING_INTERVAL_MS` — AI 分析频率，单位毫秒（默认：`30000`） - `AI_FUNCTION_STAGGER_MS` — AI 调用之间的延迟，单位毫秒（默认：`5000`） - `AUDIO_DATA_OPT` — `1` = 混合流，`2` = 多流（默认：`2`） - `OPENCLAW_NOTIFY_CHANNEL` — 通知渠道（默认：`whatsapp`） - `OPENCLAW_NOTIFY_TARGET` — 通知的电话号码/目标对象
## 启动服务
```bash cd skills/zoom-meeting-assistance-rtms-unofficial-community node index.js ```
这将启动一个 Express 服务器，在 `PORT` 上监听 Zoom webhook 事件。
**⚠️ 重要：** 在将 webhook 转发到此服务之前，请务必检查它是否正在运行：
```bash # Check if service is listening on port 3000 lsof -i :3000 ```
如果没有返回任何内容，请先启动服务，然后再转发任何 webhook 事件。
**典型流程：** 1. 将服务器作为后台进程启动 2. Zoom 发送 `meeting.rtms_started` webhook → 服务连接到 RTMS WebSocket 3. 媒体实时流式传输：音频、视频、文字记录、屏幕共享、聊天 4. AI 处理定期运行（对话建议、情感分析、摘要） 5. `meeting.rtms_stopped` → 服务关闭连接，生成屏幕共享 PDF
## 录制数据
所有录制内容均按日期组织存储： ``` skills/zoom-meeting-assistance-rtms-unofficial-community/recordings/YYYY/MM/DD/{streamId}/ ```
每个流文件夹包含：
| 文件 | 内容 | 可搜索 | |------|---------|-----------| | `metadata.json` | 会议元数据（UUID、流 ID、操作员、开始时间） | ✅ | | `transcript.txt` | 带时间戳和发言人姓名的纯文本文字记录 | ✅ 最适合搜索 — grep 友好，每句话一行 | | `transcript.vtt` | 带时间提示的 VTT 格式文字记录 | ✅ | | `transcript.srt` | SRT 格式文字记录 | ✅ | | `events.log` | 参与者加入/离开、活跃发言人更改（JSON 行） | ✅ | | `chat.txt` | 带时间戳的聊天消息 | ✅ | | `ai_summary.md` | AI 生成的会议摘要 | ✅ 关键文档 — 首先阅读此文件以了解会议概览 | | `ai_dialog.json` | AI 对话建议 | ✅ | | `ai_sentiment.json` | 每位参与者的情感分析 | ✅ | | `mixedaudio.raw` | 混合音频流（原始 PCM） | ❌ 二进制 | | `activespeakervideo.h264` | 活跃发言人视频（原始 H.264） | ❌ 二进制 | | `processed/screenshare.pdf` | 屏幕共享帧去重后的 PDF | ❌ 二进制 |
所有摘要也会被复制到一个中心文件夹以便于访问： ``` skills/zoom-meeting-assistance-rtms-unofficial-community/summaries/summary_YYYY-MM-DDTHH-MM-SS_{streamId}.md ```
## 搜索和查询过去的会议
要查找和回顾过去的会议数据：
```bash # List all recorded meetings by date ls -R recordings/
# List meetings for a specific date ls recordings/2026/01/28/
# Search across all transcripts for a keyword grep -rl "keyword" recordings/*/*/*/*/transcript.txt
# Search for what a specific person said grep "Chun Siong Tan" recordings/*/*/*/*/transcript.txt
# Read a meeting summary cat recordings/YYYY/MM/DD/<streamId>/ai_summary.md
# Search summaries for a topic grep -rl "topic" recordings/*/*/*/*/ai_summary.md
# Check who attended a meeting cat recordings/YYYY/MM/DD/<streamId>/events.log
# Get sentiment for a meeting cat recordings/YYYY/MM/DD/<streamId>/ai_sentiment.json ```
`.txt`、`.md`、`.json` 和 `.log` 文件都是基于文本且可搜索的。首先查看 `ai_summary.md` 以快速了解概览，然后深入查看 `transcript.txt` 以获取具体引用或详细信息。
## API 端点
```bash # Toggle WhatsApp notifications on/off curl -X POST http://localhost:3000/api/notify-toggle -H "Content-Type: application/json" -d '{"enabled": false}'
# Check notification status curl http://localhost:3000/api/notify-toggle ```
## 会后处理
当触发 `meeting.rtms_stopped` 时，服务会自动： 1. 根据屏幕共享图像生成 PDF 2. 转换 `mixedaudio.raw` → `mixedaudio.wav` 3. 转换 `activespeakervideo.h264` → `activespeakervideo.mp4` 4. 将混合音频 + 活跃发言人视频合并为 `final_output.mp4`
提供手动转换脚本，但请注意自动转换会在会议结束时运行，因此很少需要手动重新运行。
## 读取会议数据
会议结束后或会议期间，从 `recordings/YYYY/MM/DD/{streamId}/` 读取文件：
```bash # List recorded meetings by date ls -R recordings/
# Read transcript cat recordings/YYYY/MM/DD/<streamId>/transcript.txt
# Read AI summary cat recordings/YYYY/MM/DD/<streamId>/ai_summary.md
# Read sentiment analysis cat recordings/YYYY/MM/DD/<streamId>/ai_sentiment.json ```
## 提示词自定义
想要不同的摘要风格或分析？自定义 AI 提示词以满足您的需求！
编辑这些文件以更改 AI 行为：
| 文件 | 用途 | 自定义示例 | |------|---------|----------------------| | `summary_prompt.md` | 会议摘要生成 | 要点 vs 散文，关注领域，长度 | | `query_prompt.md` | 查询响应格式 | 响应风格，详细程度 | | `query_prompt_current_meeting.md` | 实时会议分析 | 会议期间要强调的内容 | | `query_prompt_dialog_suggestions.md` | 对话建议风格 | 正式 vs 随意，建议数量 | | `query_prompt_sentiment_analysis.md` | 情感评分逻辑 | 自定义情感类别，阈值 |
**提示：** 编辑前请备份原始文件，以便在需要时恢复。