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Agent Skill · 研究检索

mlx-whisper(MLX Whisper 搜索)

mlx-whisper 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

mlx-whisper 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT,暂无第三方扫描结果,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 70,834。

总安装 198周安装 8GitHub Stars 公开资料未说明下载 62核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:mlx-whisper(MLX Whisper 搜索)
来源仓库:https://github.com/clawdbot/skills
仓库路径:skills/mlx-whisper
安装命令:
npx skills add clawdbot/skills --skill "mlx-whisper"
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add clawdbot/skills --skill "mlx-whisper"

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息,适合快速定位候选结果。适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中的研究检索场景。通过 github 安装,使用 npx skills add 命令添加指定技能。需确认权限范围、维护状态及是否触发联网或命令执行。

mlx-whisper 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/mlx-whisper

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add clawdbot/skills --skill "mlx-whisper";命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

mlx-whisper 怎么安装?

在终端执行 npx skills add clawdbot/skills --skill "mlx-whisper"。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

mlx-whisper 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

mlx-whisper 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

mlx-whisper 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

mlx-whisper 用的人多吗?

公开数据是累计安装 198 次,近一周安装 8 次,下载 62 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

mlx-whisper 安全吗?

没有查到第三方扫描结果,安全性无法从公开资料判断,安装前请自行审查源码、依赖和命令行为。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 没有第三方扫描结果,安全性只能靠自己读源码判断。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 要求有安全扫描结论才肯安装的团队。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
mlx-whisper

MLX Whisper 搜索 · 本页

198—调用外部服务MIT未收录

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
mlx-whisper
version
1.0.0
description
Local speech-to-text with MLX Whisper (Apple Silicon optimized, no API key).
homepage
https://github.com/ml-explore/mlx-examples/tree/main/whisper
metadata
{"clawdbot":{"emoji":"🍎","requires":{"bins":["mlx_whisper"]},"install":[{"id":"pip","kind":"pip","package":"mlx-whisper","bins":["mlx_whisper"],"label":"Install mlx-whisper (pip)"}]}}

MLX Whisper

Local speech-to-text using Apple MLX, optimized for Apple Silicon Macs.

Quick Start

mlx_whisper /path/to/audio.mp3 --model mlx-community/whisper-large-v3-turbo

Common Usage

# Transcribe to text file
mlx_whisper audio.m4a -f txt -o ./output

# Transcribe with language hint
mlx_whisper audio.mp3 --language en --model mlx-community/whisper-large-v3-turbo

# Generate subtitles (SRT)
mlx_whisper video.mp4 -f srt -o ./subs

# Translate to English
mlx_whisper foreign.mp3 --task translate

Models (download on first use)

ModelSizeSpeedQuality
mlx-community/whisper-tiny~75MBFastestBasic
mlx-community/whisper-base~140MBFastGood
mlx-community/whisper-small~470MBMediumBetter
mlx-community/whisper-medium~1.5GBSlowerGreat
mlx-community/whisper-large-v3~3GBSlowestBest
mlx-community/whisper-large-v3-turbo~1.6GBFastExcellent (Recommended)

Notes

  • Requires Apple Silicon Mac (M1/M2/M3/M4)
  • Models cache to ~/.cache/huggingface/
  • Default model is mlx-community/whisper-tiny; use --model mlx-community/whisper-large-v3-turbo for best results

平台分布

mcpjam

28.41%
按下载量换算18

openhands

24.01%
按下载量换算15

junie

19.9%
按下载量换算12

windsurf

13.4%
按下载量换算8

zencoder

7.23%
按下载量换算4

crush

3.28%
按下载量换算2

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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