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Por padrão, está selecionado o prompt que primeiro revisa a origem. Você pode mudar para um comando direto ou baixar uma cópia local.
Leia o SKILL.md e os arquivos complementares exibidos pelo SkillsMP antes de decidir se vai instalar.
Baseado na classificação ocupacional SOC
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
Um comando direto ignora o prompt de revisão. Verifique a origem antes de executá-lo.
npx skills add https://github.com/chubbyguan/chubbyskills --skill podcast-transcribeO comando permanece em uma só linha. Role horizontalmente para revisá-lo antes de copiar.
Prefere uma cópia local? Baixe os arquivos disponíveis atualmente no SkillsMP.
Exibindo SKILL.md
哔哩哔哩视频 → 下载 → 转录 → 存为 Markdown 的完整工作流。 支持 BV 号和完整链接，无需登录。
内容加工：给任意采集产物（转录稿 / 文章 / 笔记）自动补「摘要 + 要点 + 标签 + 价值判断」， 写进 frontmatter 并在正文顶部插入摘要块。是「加工层」通用能力，惠及仓库所有采集 skill。
抖音视频 → 下载 → 转录 → 存为 Markdown 的完整工作流。 支持短链接和完整链接，无需 cookie/登录。
| name | podcast-transcribe |
| description | 播客/小宇宙 → 下载 → 转录 → 存为 Markdown 的完整工作流。 支持 RSS 批量下载、单集链接转录。 |
| category | media |
| triggers | ["用户发送小宇宙/播客链接","帮我转录这个播客","下载播客","批量转录播客"] |
| version | 1.0.0 |
| tags | ["media","audio","podcast","transcription","xiaoyuzhou"] |
将播客音频下载并转录为文字，存为 Markdown 文件。支持小宇宙、喜马拉雅等平台。
# Python 3.9+
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
# 依赖
pip install faster-whisper
# 系统依赖
# macOS: brew install ffmpeg
# Ubuntu: sudo apt install ffmpeg
python scripts/transcribe.py "https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/xxxxx"
python scripts/batch_transcribe.py --rss-url "http://www.ximalaya.com/album/xxxxx.xml" --count 10
支持多种来源：
注意：小宇宙/喜马拉雅等平台会从页面 HTML 中自动解析 og:audio、<audio> 标签或内嵌 JSON 获取真实音频地址，无需手动提取。
from faster_whisper import WhisperModel
model = WhisperModel('small', device='cpu', compute_type='int8')
segments, info = model.transcribe(
audio_path,
language='zh',
beam_size=5,
vad_filter=True,
)
自动创建带 frontmatter 的 Markdown 文件。
| 模型 | 速度 (CPU) | 中文准确率 |
|---|---|---|
| faster-whisper tiny | ~149s/1h | 一般 |
| faster-whisper small | ~10min/h | 良好 (~85-90%) |
| faster-whisper large-v3 | ~30-60min/h | 最佳 |
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