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whisper-transcriberWhisper transcriber 音频

Agent Skill

whisper-transcriber 用于处理音频、语音、转写和声音素材相关任务,适合在 OpenClaw 中需要整理音频流程、转写内容或生成配音素材时使用。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。

总安装

10,678

周安装

454

GitHub Stars

1

下载量

3,741
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:whisper-transcriber(Whisper transcriber 音频)
来源仓库:https://github.com/vvusu/whisper-transcriber
安装命令:
openclaw skills install whisper-transcriber
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install whisper-transcriber

简介

whisper-transcriber 利用 whisper-cli + ffmpeg 实现离线批量语音转写。

  • 支持时间戳、SRT/TXT/JSON 多种输出格式与模型自动下载。
  • 适合 OpenClaw 中处理长音频文件或自动化字幕生成任务。
  • 通过 clawhub 安装,需确保 ffmpeg 已安装且 whisper-cli 可执行。
  • 注意大模型文件体积较大,建议预留足够磁盘空间。

SKILL.md

name
whisper-transcriber
description
Offline speech-to-text (ASR) using whisper.cpp (whisper-cli) + ffmpeg. Supports batch transcription, timestamps, SRT/TXT/JSON outputs, and model download. Cross-platform: macOS/Linux; Windows via WSL2 (recommended).
metadata
openclaw
emoji
🎤
i18n
default
zh
supported
["zh", "en"]
requires
bins
["ffmpeg", "whisper-cli"]

🎤 Whisper Transcriber(离线语音转文字)

基于 whisper.cpp / whisper-cli 的离线语音识别技能。

快速使用

  • 安装依赖(跨平台自动检测):
bash <SKILL_DIR>/scripts/install.sh
  • 转写一个音频文件:
bash <SKILL_DIR>/scripts/transcribe.sh voice.ogg
  • 批量转写目录 + 输出 SRT:
bash <SKILL_DIR>/scripts/transcribe.sh ./recordings -b -s

跨平台说明(Windows 推荐 WSL2)

  • macOS / Linux:使用 scripts/install.sh
  • Windows:推荐 WSL2(Ubuntu),在 WSL 内按 Linux 方式运行本 skill(最稳)

WSL 内安装/使用:

bash <SKILL_DIR>/scripts/install.sh
bash <SKILL_DIR>/scripts/transcribe.sh voice.ogg
说明:原生 Windows 环境下 whisper-cli 的安装来源/包名不统一,公开发布时容易造成安装失败;因此本 skill 默认建议 WSL2。

可配置项(环境变量)

无需改脚本,直接用环境变量覆盖默认值:

  • WHISPER_DEFAULT_MODEL(默认 base)
  • WHISPER_DEFAULT_LANG(默认 zh)
  • WHISPER_MODEL_DIR(默认 <SKILL_DIR>/assets/models
  • WHISPER_MODEL_DIR_USER(默认同 WHISPER_MODEL_DIR自动下载的默认目录;如你想把模型放到别处再覆盖此变量)
  • WHISPER_TEMP_DIR(默认 ${TMPDIR:-/tmp};每次运行会在其下 mktemp 创建独立临时目录并自动清理)

目录结构

  • scripts/transcribe.sh:主转写脚本(支持批量、SRT/TXT/JSON)
  • scripts/install.sh:跨平台安装依赖 + 可选下载模型
  • scripts/install.ps1:Windows(非 WSL)best-effort 安装/下载(不作为默认推荐路径)
  • assets/models/:模型默认下载/存放位置(仓库通过 .gitignore 忽略大模型文件,避免提交/发布)
  • config.json:默认配置(发布/维护用,脚本通过环境变量覆盖即可)
需要更细的用法/参数说明:直接运行 bash <SKILL_DIR>/scripts/transcribe.sh --help

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

91.9%
按下载量换算3,438

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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