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Converts and processes audio files using ffmpeg. Supports format conversion, sample rate changes, mono/stereo conversion, and segment splitting. Use for "오디오 변환", "wav 변환", "샘플레이트", "ffmpeg" requests.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Runs an explicit pointer-document-driven review, plan, work, and feedback loop with multiple agents, scheduling independent review, verification, and implementation work concurrently and pipelining revision-fenced read-only preparation between cycles until the living plan or policy converges or 128 cycles are reached. Safe for concurrent runs from different tools against one pointer. Use only when the user explicitly invokes `$rpf`; never trigger implicitly for ordinary review, planning, implementation, commit, or deployment requests.
Open AIR Workbench to discover local Agent Skills, visualize and round-trip a Skill workflow as AIR (Agent Intermediate Representation), review a native Codex or Claude plan, inspect observable execution evidence, or promote a reviewed plan or trace into a Skill draft. Use only when the user explicitly asks for AIR Workbench, the legacy Workflow Studio, Skill-to-graph or graph-to-Skill conversion, visual workflow editing, plan approval, observable tracing, or plan/trace promotion. Do not trigger for ordinary Skill execution, general planning, or routine Codex/Claude requests.
기존 한국어 초안을 의미·사실·수치·인용·문서 구조와 작성자의 목소리를 보존하며 자연스럽게 퇴고한다. 사용자가 한국어 글의 윤문, 퇴고, 교정, 번역투 완화, 기계적이거나 AI 같은 문체 완화, 간결화, 톤 정리를 명시적으로 요청할 때 사용한다. 빈 문서에서 새 글을 쓰는 요청, 번역·요약·사실 확장, 코드 수정에는 사용하지 않는다. PR·Linear·Slack·Notion 문서는 해당 문서의 내용을 작성하는 일반 요청이 아니라 문체 편집을 명시적으로 요청한 경우에만 사용한다.
Retrieves and stores credentials in the user's self-hosted Vaultwarden via the `bw` CLI. Use whenever a task needs a credential the environment does not already provide — npm/PyPI publish tokens, API keys, DB passwords, registry logins — and before ever telling the user a credential is missing. Triggers on "vault 조회", "API 키 가져와", "비밀번호 저장", "secret 등록", "토큰 어디", "npm token", "publish token", "배포 토큰", "credentials", "401 unauthorized".
Synthetic AIR example with no private session content
Run bounded parallel implementation with isolated workers (native worktrees or Codex), respect a dependency DAG, and verify each worker's diff before integrating. Use only when the user explicitly requests background, parallel, or multi-agent implementation, such as "백그라운드 구현", "bg impl", or "병렬 구현". Do not trigger for ordinary implementation or code-writing requests.
| name | processing-audio |
| description | Converts and processes audio files using ffmpeg. Supports format conversion, sample rate changes, mono/stereo conversion, and segment splitting. Use for "오디오 변환", "wav 변환", "샘플레이트", "ffmpeg" requests. |
ffmpeg을 활용한 오디오 파일 변환 및 처리 자동화 스킬입니다.
중요: 이 스킬이 활성화되면 Claude가 자동으로 스크립트를 실행합니다. 사용자가 직접 명령어를 입력할 필요가 없습니다.
핵심 기능:
SCRIPT: ./scripts/audio-process.sh
Claude는 이 스크립트를 Bash 도구로 직접 실행합니다.
이 스킬은 다음 상황에서 활성화됩니다:
명시적 요청:
자동 활성화:
# ffmpeg 설치 확인
ffmpeg -version
# 스크립트 실행 권한
chmod +x /path/to/agt/ml/audio-processor/scripts/audio-process.sh
Step 1: 사용자 요청 분석
Step 2: 스크립트 실행
# 스크립트 경로
SCRIPT=./scripts/audio-process.sh
# 포맷 변환
$SCRIPT convert <input> <output> [--sr <rate>] [--mono|--stereo]
# 세그먼트 분할
$SCRIPT segment <input> <output_dir> --duration <sec>
# 배치 변환
$SCRIPT batch <input_dir> <output_dir> --format <fmt> [--sr <rate>] [--mono]
# 파일 정보 조회
$SCRIPT info <file>
Step 3: 결과 보고
| 작업 | 명령어 |
|---|---|
| 포맷 변환 | $SCRIPT convert in.mp3 out.wav |
| 16kHz mono 변환 | $SCRIPT convert in.mp3 out.wav --sr 16000 --mono |
| 8kHz 전화 품질 | $SCRIPT convert in.mp3 out.wav --sr 8000 --mono |
| 10초 분할 | $SCRIPT segment in.wav segs/ --duration 10 |
| 배치 처리 | $SCRIPT batch raw/ out/ --format wav --sr 16000 --mono |
| 정보 조회 | $SCRIPT info file.wav |
| 용도 | 명령어 |
|---|---|
| ML 학습용 (16kHz mono) | audio-process.sh convert in.mp3 out.wav --sr 16000 --mono |
| 전화 품질 (8kHz mono) | audio-process.sh convert in.mp3 out.wav --sr 8000 --mono |
| 고품질 (48kHz stereo) | audio-process.sh convert in.mp3 out.wav --sr 48000 |
| 10초 청크 분할 | audio-process.sh segment in.wav out/ --duration 10 |
사용자: test.mp3를 wav로 변환해줘
Claude: 오디오 변환을 수행합니다.
$ audio-process.sh convert test.mp3 test.wav
✅ 변환 완료
- 입력: test.mp3 (44.1kHz, stereo, 3:25)
- 출력: test.wav (44.1kHz, stereo, 3:25)
사용자: 이 오디오 파일을 음성인식 모델용으로 변환해줘
Claude: ML 학습에 적합한 형식으로 변환합니다.
$ audio-process.sh convert input.m4a output.wav --sr 16000 --mono
✅ 변환 완료
- 입력: input.m4a (48kHz, stereo, 5:30)
- 출력: output.wav (16kHz, mono, 5:30)
- 파일 크기: 48MB → 10.5MB
사용자: 긴 오디오를 10초 단위로 나눠줘
Claude: 10초 단위로 세그먼트를 분할합니다.
$ audio-process.sh segment long_audio.wav segments/ --duration 10
✅ 분할 완료
- 입력: long_audio.wav (2:30)
- 출력: 15개 세그먼트
- segments/seg_000.wav (10s)
- segments/seg_001.wav (10s)
...
- segments/seg_014.wav (10s)
사용자: recordings 폴더의 모든 mp3를 16kHz mono wav로 변환해줘
Claude: 배치 변환을 수행합니다.
$ audio-process.sh batch recordings/ converted/ --format wav --sr 16000 --mono
✅ 배치 변환 완료
- 처리: 25개 파일
- 성공: 25개
- 출력 디렉토리: converted/
스크립트 상단에서 기본값 수정 가능:
DEFAULT_SAMPLE_RATE=16000
DEFAULT_CHANNELS=1 # mono
DEFAULT_FORMAT="wav"
DEFAULT_SEGMENT_DURATION=10
| 포맷 | 코덱 | 품질 옵션 |
|---|---|---|
| wav | pcm_s16le | (무손실) |
| mp3 | libmp3lame | -b:a 192k |
| opus | libopus | -b:a 128k |
| m4a | aac | -b:a 192k |
DO:
info 명령으로 원본 파일 확인DON'T:
# Ubuntu/Debian
sudo apt install ffmpeg
# macOS
brew install ffmpeg
# 지원 코덱 확인
ffmpeg -codecs | grep -i opus
# 코덱 설치 (Ubuntu)
sudo apt install libopus-dev
# 스트리밍 모드 사용
audio-process.sh convert large.wav output.wav --streaming
| 파일 | 설명 |
|---|---|
scripts/audio-process.sh | 오디오 처리 통합 스크립트 |