ソース情報
- リポジトリ
- openJiuwen-ai/relay
- ソースの最終更新活動
- 2026年5月29日 09:08
- 検出された SKILL.md の言語
- 中国語
- スター
- 4
- フォーク
- 1
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
メニュー
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SOC 職業分類に基づく
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/openJiuwen-ai/relay --skill openai-whisper-cnコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか?SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
SKILL.md を表示中
为常见法律询问生成模板回复,并识别何时需要个别关注。适用于回复数据主体请求、供应商询问、NDA请求、发现保全等日常法律询问,或管理回复模板时使用。
Start your day with a prioritized sales briefing. Works standalone when you tell me your meetings and priorities, supercharged when you connect your calendar, CRM, and email. Trigger with "morning briefing", "daily brief", "what's on my plate today", "prep my day", or "start my day".
邮件管理工具,支持发送、查收、回复、标记邮件,兼容 QQ 邮箱、Gmail、163 邮箱、Outlook 等主流邮箱服务。
| name | openai-whisper-cn |
| description | 本地语音转文字(Whisper CLI),国内加速版,无需 API Key。 |
| homepage | https://openai.com/research/whisper |
| metadata | {"openclaw":{"requires":{"bins":"[Truncated]"},"install":["[Truncated]"]}} |
使用 whisper CLI 在本地转录音频,无需 API Key,完全开源。
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ openai-whisper imageio-ffmpeg
imageio-ffmpeg:内置小型 ffmpeg(~20MB),pip 安装即用,无需单独安装系统 ffmpeg。
首次运行时,Whisper 会下载模型到 ~/.cache/whisper。
# 设置 HuggingFace 镜像
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
执行转录前,先检查并下载模型!
直接执行 whisper 命令时,模型下载可能不走镜像而失败。
Linux/macOS:
ls ~/.cache/whisper/
Windows(CMD):
dir %USERPROFILE%\.cache\whisper\
Linux/macOS:
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
python -c "import whisper; whisper.load_model('base')"
Windows(CMD):
set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
python -c "import whisper; whisper.load_model('base')"
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
whisper audio.mp3 --model base --language zh
# 中文音频
whisper audio.mp3 --language zh --model base --output_format txt
# 英文音频
whisper audio.mp3 --language en --model base
# 翻译(非英语 → 英语)
whisper audio.mp3 --task translate --model base
先用 base,效果不好再换大的。
base → small → medium → large
base 是首选(~150MB,平衡速度和效果),日常使用推荐。
tiny 只用于超大文件:音频 >1小时、需要快速跑完时用 tiny(~75MB,最快但效果差)。
| 模型 | 大小 | 速度 |
|---|---|---|
| tiny | ~75MB | 最快 |
| base | ~150MB | 较快 |
| small | ~500MB | 中等 |
| medium | ~1.5GB | 慢 |
先单独下载模型:
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
python -c "import whisper; whisper.load_model('base')"
手动下载:访问 https://hf-mirror.com/openai/whisper-base,下载 .pt 文件放到 ~/.cache/whisper/
Whisper 需要 ffmpeg 处理音频。
推荐方案(国内用户):安装 imageio-ffmpeg
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ imageio-ffmpeg
pip 国内镜像下载,秒装。但需要把 ffmpeg 目录加到 PATH:
Windows(CMD):
:: 临时加 PATH(只当前 CMD 有效)
set PATH=%PATH%;%USERPROFILE%\AppData\Local\Programs\OfficeClaw\tools\python\Lib\site-packages\imageio_ffmpeg\binaries
:: 或永久加 PATH
setx PATH "%PATH%;%USERPROFILE%\AppData\Local\Programs\OfficeClaw\tools\python\Lib\site-packages\imageio_ffmpeg\binaries"
Linux/macOS:
export PATH=$PATH:$(python -c "import imageio_ffmpeg; print(imageio_ffmpeg.get_ffmpeg_exe())" | dirname)
备选方案:系统 ffmpeg
Linux:
apt install ffmpeg # Ubuntu/Debian
macOS:
brew install ffmpeg
Windows:
winget install ffmpeg
注意:Windows winget 从 GitHub 下载,国内可能很慢。推荐用 imageio-ffmpeg。
换小模型:--model tiny 或 --model base