Skip to main content

transcribe

Convert audio files (M4A, WAV, MP3) to Markdown transcripts. USE WHEN transcribe, audio to text, meeting recording, voice memo.

معلومات المصدر

المستودع
phuaky/pai-skills
آخر نشاط في المصدر
٢٠ مارس ٢٠٢٦ في ٠٢:٢٠
لغة SKILL.md المكتشفة
الإنجليزية
النجوم
٣
التفرعات
٠

خيارات التثبيت

يُحدَّد Prompt الذي يراجع المصدر أولًا بشكل افتراضي. يمكنك التبديل إلى أمر مباشر أو تنزيل نسخة محلية.

مراجعة ملفات المصدر

اقرأ SKILL.md وأي ملفات مرافقة يعرضها SkillsMP قبل أن تقرر التثبيت.

مستكشف الملفات
2 ملفات

عرض SKILL.md

SKILL.md
تعليمات المصدر · معاينة للقراءة فقط
name
Transcribe
description
Convert audio files (M4A, WAV, MP3) to Markdown transcripts. USE WHEN transcribe, audio to text, meeting recording, voice memo.
# Transcribe - Audio to Markdown Convert audio files to clean Markdown transcripts. Auto-selects best backend. ## Usage ``` /transcribe <audio-file> /transcribe <audio-file> --azure # Force Azure gpt-4o-mini-transcribe (best quality) /transcribe <audio-file> --groq # Force Groq whisper-large-v3-turbo (fastest) /transcribe <audio-file> --local # Force local whisper.cpp (free) ``` ## Auto-Selection Priority 1. **Azure** — if `AZURE_OPENAI_KEY` + `AZURE_OPENAI_ENDPOINT` set (gpt-4o-mini-transcribe, lowest WER) 2. **Groq** — if `GROQ_API_KEY` set (216x realtime, cheapest API) 3. **Local** — whisper.cpp fallback (free, ~1x realtime) ## Supported Formats - M4A, WAV, MP3, FLAC, OGG, WEBM ## Workflow When invoked, run: ```bash ~/.claude/skills/Transcribe/Tools/Transcribe.sh "<audio-file>" [--groq|--azure|--local] ``` Output saved to same directory as source: `{name}-transcript.md` ## Infrastructure | Component | Path / Config | |-----------|---------------| | Transcribe.sh | `~/.claude/skills/Transcribe/Tools/Transcribe.sh` | | Azure API | `AZURE_OPENAI_KEY`, `AZURE_OPENAI_ENDPOINT`, deployment: `gpt-4o-mini-transcribe` (default) with `whisper` fallback | | Groq API | `GROQ_API_KEY` env var, model: whisper-large-v3-turbo | | whisper-cli | `~/tools/whisper.cpp/build/bin/whisper-cli` | | large-v3 model | `~/tools/whisper.cpp/models/ggml-large-v3.bin` | ## Cost Comparison | Method | Cost | Speed | Quality | Best For | |--------|------|-------|---------|----------| | Azure (gpt-4o-mini-transcribe) | ~$0.30/hr | Fast | **Best** (lowest WER) | Default — best quality | | Groq (turbo) | $0.04/hr | 216x realtime | Good | Bulk/fast transcription | | Azure (whisper) | ~$0.36/hr | Fast | Good | Fallback | | Local (large-v3) | FREE | ~1x realtime | Good | Offline, full privacy | | Local (small.en) | FREE | ~3x faster | OK | Quick English drafts | ## Override Deployment Set `AZURE_TRANSCRIBE_DEPLOYMENT` env var to use a different Azure deployment (e.g., `whisper` for old behavior).
عرض على GitHub