OpenUtter: Запрашивайте транскрипты Google Meet в реальном времени через OpenClaw
OpenUtter — это инструмент, который позволяет вашему агенту OpenClaw посещать встречи в Google Meet за вас. Он захватывает живую расшифровку и позволяет запрашивать её в реальном времени через текстовые сообщения.
Как это работает
Инструмент использует Playwright для запуска скрытого экземпляра Chromium, который присоединяется к Google Meet по пригласительной ссылке в качестве гостя или авторизованной учётной записи. Он внедряет MutationObserver в DOM Meet для захвата обновлений субтитров по мере их появления. Инструмент преобразует поэтапные обновления интерфейса в чистый лог-формат: [временная метка] Спикер: Текст. Этот лог транслируется в реальном времени через вашу шину событий OpenClaw.
Ключевые возможности
- Живые запросы: Во время встречи вы можете отправлять своему агенту OpenClaw вопросы вроде «о чём они сейчас говорят?». Агент извлекает последние 20 строк живой расшифровки и отправляет их обратно.
- Создание скриншотов: Отправка «Сделай скриншот» запускает захват всего экрана, который появляется в чате за несколько секунд.
- Поддержка нескольких мостов: Используйте флаг
--channelдля маршрутизации потока в настроенные мосты OpenClaw, включая Telegram, WhatsApp, Slack и Discord. - Интеграция с LLM: В источнике упоминается передача расшифровки суммаризатору на основе LLM, который отправляет задачи в Slack по окончании звонка.
Настройка
Для установки требуются две команды:
npx openutter
npx playwright-core install chromiumРепозиторий GitHub доступен по адресу https://github.com/sumansid/openutter.
Практическое применение
Этот подход позволяет следить за встречами, не присутствуя на них физически. Как описано в источнике: «Отправить сообщение „что они только что решили?“ спустя 30 минут после начала звонка, на котором вас нет, — это новый способ работы». Функция живых запросов, по-видимому, является наиболее часто используемой возможностью согласно пользователю.
📖 Прочитать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Матрица LLM: Сравнение моделей на основе голосов сообщества, созданное с помощью Claude Code
Специалист по данным создал llm-matrix.vercel.app для сравнения оценок больших языковых моделей по нескольким измерениям одновременно, при этом рейтинги формируются на основе голосов сообщества. Сайт был полностью разработан с использованием Claude Code с двумя конкретными плагинами.
Клод как компилятор: Практический пересмотр подхода к разработке ИИ
В посте на Reddit утверждается, что Claude Code функционирует как компилятор, переводящий английский язык в работающее программное обеспечение, проводя параллели с историческими прорывами в вычислительной технике, такими как A-0 Грейс Хоппер и FORTRAN. Автор описывает генерацию 400 строк кода в 6 файлах из трёх абзацев описания на английском, обнаружив две проблемы за 25 минут.
Точность обоснованных ответов модели Qwen3.5-2B, дообученной с архитектурой RAG-Engram, повысилась с 50% до 93% при контексте в 8 тысяч токенов.
Разработчик дообучил модель Qwen3.5-2B с пользовательской архитектурой RAG-Engram для решения проблемы "потери в середине", улучшив процент правильных ответов при 8K токенах с 50% до 93% на реальных запросах. Система использует двухуровневый подход со статическими эмбеддингами сущностей и динамической навигацией по чанкам.
Открытый ассистент JARVIS для рабочего стола, созданный с помощью Claude Code за 2 дня
Разработчик создал настольный ИИ-ассистент для macOS под названием JARVIS за 1-2 дня, используя Claude Code в качестве основного инструмента разработки. Приложение имеет голографический интерфейс, 18 встроенных инструментов для управления системой, голосовое управление и интеграции с Gmail, Google Calendar, Notion, GitHub и Obsidian.