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Transcribe audio files locally using faster-whisper (no API key needed). Use this skill when you need to transcribe voice messages, audio files, or any speech-to-text task. Supports .ogg, .mp3, .wav, .m4a and other formats. Works offline.
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。
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/tcapelle/skillz --skill transcribe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。
Gérer les réservations périscolaires et de restauration scolaire sur l'Espace Famille / Espace Citoyens de Chambéry. Utiliser cette skill dès que l'utilisateur mentionne : réservations cantine, périscolaire, accueil matin/midi/soir, restauration scolaire, Espace Famille Chambéry, espace-citoyens.net, ou demande de gérer les inscriptions d'Alba ou Hector. Couvre la navigation sur le site, le remplissage du calendrier de réservation, l'application de périodicités, la soumission des demandes et le suivi des démarches.
Interact with Tidal music service — search catalog, manage playlists, get favorites and recommendations. Use when user asks about their Tidal music, wants to find songs, create playlists, or get recommendations.
Control WiiM audio player and play Tidal music natively. Use when user wants to play music, control playback, adjust volume, or discover WiiM devices. Supports playing Tidal songs, albums, artists, and playlists at full Hi-Res quality.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | transcribe |
| description | Transcribe audio files locally using faster-whisper (no API key needed). Use this skill when you need to transcribe voice messages, audio files, or any speech-to-text task. Supports .ogg, .mp3, .wav, .m4a and other formats. Works offline. |
Local speech-to-text using faster-whisper. Runs on-device, no API key required.
uv run ${CLAUDE_SKILL_DIR}/transcribe_cli.py <audio_file>
# Transcribe with auto language detection (default model: base)
transcribe_cli.py voice.ogg
# Use a larger model for better accuracy
transcribe_cli.py voice.ogg --model small
transcribe_cli.py voice.ogg --model medium
# Force a specific language
transcribe_cli.py voice.ogg --language en
transcribe_cli.py voice.ogg --language es
| Model | Size | Notes |
|---|---|---|
| tiny | ~75MB | Fastest, least accurate |
| base | ~145MB | Good balance (default) |
| small | ~460MB | Better accuracy |
| medium | ~1.5GB | High accuracy |
| large-v3 | ~3GB | Best accuracy, slowest |
Models are downloaded on first use and cached in ~/.cache/huggingface/.
Voice messages from Telegram arrive as .oga files. Convert with ffmpeg first:
ffmpeg -i message.oga /tmp/voice.mp3 -y
uv run ${CLAUDE_SKILL_DIR}/transcribe_cli.py /tmp/voice.mp3