使用 whisper.cpp (whisper-cli) + ffmpeg 的离线语音识别 (ASR)。支持批量转录、时间戳、SRT/TXT/JSON 输出及模型下载。
🎤 Whisper Transcriber（离线语音转文字）
功能概述
🎤 Whisper Transcriber（离线语音转文字）是一项面向实际任务的技能，主要用于基于 whisper.cpp / whisper-cli 的离线语音识别技能；安装依赖（跨平台自动检测）：；
核心要点
- 转写一个音频文件：；
- 批量转写目录 + 输出 SRT：；
- 跨平台说明（Windows 推荐 WSL2）；
使用与执行
macOS / Linux：使用 scripts/install.sh；Windows： 推荐 WSL2（Ubun。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
结果检查与注意事项
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
🎤 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/scripts/install.sh
- 转写一个音频文件：
bash/scripts/transcribe.sh voice.ogg
- 批量转写目录 + 输出 SRT：
bash/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/scripts/install.sh bash /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/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。/scripts/transcribe.sh --help
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