Execute qualquer Skill no Manus
com um clique

Execute qualquer Skill no Manus com um clique

generate-transcript

Estrelas27

Forks6

Atualizado14 de junho de 2026 às 19:18

本地把音频/视频文件或在线视频 URL 转录成文字稿(txt/srt/vtt/json)。基于 Apple Silicon 上的 mlx_whisper,支持中英文等多语言、自动语言检测、模型规格选择。当用户想要"转录""生成字幕/文稿/transcript""把这段音频/视频转成文字""提取台词""做 SRT 字幕",或给出一个音视频文件/YouTube 等链接要文字内容时使用。

Instalação

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.

Executar no Manus

Fonte

crazynomad

crazynomad/skills

Abrir repositório GitHub Ver repositórios do creator

Download

Executar no Manus

Ocupações relacionadasSOC

Baseado na classificação ocupacional SOC

Desenvolvedores de softwareInformática e Matemática·SOC 15-1252

Explorador de arquivos

4 arquivos

SKILL.md

readonly

name	generate-transcript
description	本地把音频/视频文件或在线视频 URL 转录成文字稿(txt/srt/vtt/json)。基于 Apple Silicon 上的 mlx_whisper,支持中英文等多语言、自动语言检测、模型规格选择。当用户想要"转录""生成字幕/文稿/transcript""把这段音频/视频转成文字""提取台词""做 SRT 字幕",或给出一个音视频文件/YouTube 等链接要文字内容时使用。
user_invocable	true

generate-transcript

在本机(Apple Silicon / MLX)把音频、视频或在线视频链接转录成文字稿。纯本地、免费、不上传。

这是 ASR(语音识别)这一步;它不做翻译。要"翻译成另一种语言"时,先用本 skill 转录,再由你(Claude)翻译文字,需要配音则交给 IndexTTS2(TTS)。

何时用

"把这段音频/视频转成文字" / "生成字幕" / "做个 SRT"
给了一个本地 .mp3/.wav/.m4a/.mp4/... 文件要文稿
给了一个 YouTube/Bilibili 等链接,只要里面的话

怎么用

统一调用脚本($SKILL_DIR 为本 skill 目录):

bash "$SKILL_DIR/scripts/transcribe.sh" <文件路径|URL> [model] [lang] [outdir]

参数:

model:tiny | small | medium | turbo | large-v3,或完整 HF repo id。默认 turbo。
lang:zh | en | ja | ... 或 auto(自动检测)。默认 auto。
outdir:输出目录。默认 ./transcripts。

产出:同名 .txt / .srt / .vtt / .tsv / .json(--output-format all)。

转录结束后脚本会自动跑验证门 verify_transcript.py(见下「验证产出」),抓到复读幻觉/漏转会以非 0 退出码报 FAIL。

例子

# 本地文件, 自动语言, turbo
bash "$SKILL_DIR/scripts/transcribe.sh" talk.mp3

# 中文音频, 要最高精度
bash "$SKILL_DIR/scripts/transcribe.sh" 讲座.m4a large-v3 zh ./out

# YouTube 链接, 英文, 默认 turbo
bash "$SKILL_DIR/scripts/transcribe.sh" "https://youtu.be/RNF0FvRjGZk" turbo en

选哪个模型

短名	参数量	中文	速度	适用
`tiny`	39M	弱(同音字/术语易错)	最快	快速预览、英文清晰口播
`small`	244M	尚可	快	一般英文
`medium`	769M	好	中	较高要求
`turbo`(默认)	809M	强,接近 large	比 large 快 ~8×	多数场景的最佳平衡
`large-v3`	1550M	最好	慢	中文/嘈杂/术语密集、要最高精度

经验:绝大多数场景默认 turbo,中文也包括在内。 turbo 在长音频上稳。tiny 会把 three→free、embedding→bedding 这类近音听错,中文错得更多。

⚠️ large-v3 有重复循环坍缩风险,不要无脑选它。 实测一段 22 分钟中文播客,large-v3 在两段真实语音上退化成"同一句无限复读"(8:42→18:13 复读 569 次 + 18:42→22:43 复读 241 次),62% 的字幕是幻觉;同一段音频 turbo 完整正确转出。large-v3 只在 turbo 明显听错、且你会跑验证门核对时才用。模型越大 ≠ 转录越好。

验证产出(必做,别只看开头)

这个 skill 最容易翻的车:whisper 在长段语音/静音/音乐上会退化成"同一句无限复读"的幻觉,或整段漏转。只扫开头几句一切正常,中间/结尾可能整段是垃圾。所以转完必须验证,不能只采样开头就宣布完成。

脚本已内置自动验证;也可手动对任意 SRT/JSON 跑:

python3 "$SKILL_DIR/scripts/verify_transcript.py" 转录.json --audio 原音频.wav [--reference 参考.srt]

三道门(全部来自 whisper 自己的 JSON 元数据,无需额外模型):

覆盖率缺口 — 音频时长 vs 末条字幕结束时间。缺口大 ⇒ 漏转/被错误截断。
重复循环 — 连续相同文本 ≥4 条,或某句占比 >4% ⇒ 复读幻觉(报出时间区间)。
低置信聚集 — compression_ratio>2.4(whisper 内置重复度指标)/ avg_logprob 过低 / no_speech_prob 过高。

退出码 2=FAIL。FAIL 时绝不直接交付:换 turbo 重跑、或先 ffmpeg 去头尾静音、或人工核对该段。有参考答案时加 --reference 比对覆盖时长。

教训:删/截字幕前,先确认那段到底有没有真实语音(对 ground-truth 或听原音),别把"我以为是静音/音乐"当依据 —— 复读幻觉常常正是发生在真实语音上。

注意事项(踩过的坑)

不要给 --language auto:mlx_whisper 不接受字面 auto;要自动检测就不传 --language。脚本已处理(lang=auto 时省略该参数)。
--output-format 不接受逗号列表:用 all 一次出全部格式,或多次调用。脚本用的是 all。
脚本会先用 ffmpeg 统一转 16kHz 单声道 wav 再喂给 whisper,规避各种容器/编码解码问题。
输出文件名取自输入名:脚本把中间 wav 命名为 <原名>.wav,所以产物就是 <原名>.txt/.srt/...。

模型存放位置

tiny / small / medium / turbo 都在 HuggingFace 标准缓存 ~/.cache/huggingface/hub/(models--mlx-community--whisper-*),首次用某规格自动下载、之后复用,无需任何配置,mlx_whisper 自动发现。

large-v3 例外(Xet 坑):它的 weights.npz(~2.9GB)走 HF 的 Xet 后端,huggingface_hub 在受限网络下会卡死,直连 CDN 也频繁断流。所以本 skill 不让 mlx_whisper 自己拉,而是:

首次请求 large-v3 且本地缺失时,自动调用 scripts/fetch-large-v3.sh,经 hf-mirror.com 镜像 + curl 断点续传稳健下载到本地目录,再以本地路径加载——这条绕坑路径已固化在脚本里,任何人 clone 后都能复现。
默认目录 ~/models/whisper-large-v3-mlx/,用 WHISPER_LARGE_V3_DIR 覆盖;镜像用 HF_ENDPOINT 覆盖(默认 https://hf-mirror.com)。
也可手动预下载:bash scripts/fetch-large-v3.sh [目标目录]。

网络通畅、不需要镜像的用户,把 WHISPER_LARGE_V3_DIR 指向空目录后照样能下;或直接用 turbo(接近 large、快 ~8×),多数场景够用。

依赖

mlx_whisper(pip install mlx-whisper)— Apple Silicon
ffmpeg(brew install ffmpeg)
yt-dlp(pip install yt-dlp)— 仅处理 URL 时需要

Mais deste repositório

mesmo repositório

loop-or-not

crazynomad/skills

Decide whether a task in the current project is worth running as an agent loop. Analyzes the repo for evidence first (tests/CI/bench scripts = available verifiers; issue+PR queues = recurring work; module boundaries), then interviews the user one question at a time on the genuine decisions, and returns one of three verdicts — don't loop (stay in the loop yourself), timer loop (/loop, /schedule), or goal loop (/goal) — with cited evidence and, when looping is warranted, a drafted four-part contract (goal / verification / boundary / stop) bound to real commands found in the repo. Recommending NO loop is a first-class outcome. Use when the user asks 值不值得 loop / should I loop this / 要不要上 /goal / 这个活能不能挂个循环自动跑, or wants to apply loop engineering to a project.

2026-07-0927

backlog-manager

crazynomad/skills

GitHub backlog governance manager-loop. Triage open issues (type + routing labels), complete thin descriptions, maintain a bounded ready queue (Todo ≤ 5) on a GitHub Projects board, and repair board drift (closed issue still "In Progress" etc.). Config-driven — reads .claude/backlog-manager.yaml from the target repo; runs an init flow to generate it if missing. DRY-RUN by default, pass "apply" to execute writes. Use for recurring backlog grooming / issue triage of any GitHub repo, standalone or driven by /loop. Requires gh CLI with repo + project scopes.

2026-07-0827

flow-media

crazynomad/skills

Generate images (Nano Banana Pro / Imagen) and videos (Veo 3.1) through Google Flow using the account's Ultra/Pro SUBSCRIPTION credits instead of the metered Gemini/Vertex API — no per-call API cost. Use when the user wants to create a thumbnail, cover, poster, b-roll clip, image, or short video with AI and wants to avoid API billing, or explicitly mentions Flow / gflow / Veo / Nano Banana via subscription. Wraps the gflow-cli tool; encodes this machine's Flow new-UI quirk (PREFER_CLASSIC) and credit-safe retry rules learned the hard way. NOT for the paid Gemini-API nano-banana-pro path (that costs money) — this is the subscription path.

2026-07-0227

token-receipt

crazynomad/skills

Generate a printer-receipt styled PNG bill of AI token usage and cost from local ccusage data, for the 绿皮火车 channel. Use when the user wants a token usage "账单"/"小票"/"收银台"/receipt/invoice, a shareable spend breakdown by model / input / output / cached / by day, or 节目素材 about token 消耗/花费. Triggers on "生成账单", "token 收据", "做张小票", "用量账单", "token receipt", "spend breakdown image".

2026-06-1727

jordan-peterson-perspective

crazynomad/skills

Jordan Peterson(乔丹·彼得森,「龙虾教授」)的思维框架与表达方式。基于著作、长访谈/辩论 transcript、X发帖、外部批评、决策记录、完整时间线共6维度216个来源(一手占比约48%)的深度调研, 提炼6个核心心智模型、8条决策启发式和完整的表达DNA,并内置其已被外部验证的失效模式标注。用途:作为思维顾问,用彼得森的视角分析个人困境、意义危机、责任与成长、文化争议、叙事与神话。当用户提到「用彼得森的视角」「Jordan Peterson会怎么看」「彼得森」「皮特森」「龙虾教授」「JP模式」「JBP」「peterson perspective」「人生十二法则」「12条法则」时使用。即使用户只是说「整理好你的房间」「混乱与秩序」「先承担责任」「帮我用彼得森的角度想想」「切换到彼得森」也应触发。用户讨论「躺平」「内卷」「精神内耗」「年轻人迷茫」「人生没有意义」等话题且明确想要某种视角分析或建议时也可触发。不要在用户只是泛泛倾诉、求安慰、查心理学概念,或寻求真实医疗/心理咨询时触发—— 这是思维框架skill,不是心理治疗。

2026-06-1227

visual-deck

crazynomad/skills

Generate "image + text" style visual decks on the open-slide React framework with 绿皮火车's design system — dark-teal / dark-coral themes, four core layouts (hero-cover / chapter-cover / takeaway / thesis), Nano Banana background imagery, and safe-zone typography discipline. Use when the user wants a visually dense, cinematic slide deck where layout is image-driven rather than text-driven and is comfortable shipping a static URL or PDF. NOT for legacy .pptx file output — that path was removed in v1.0; future PPTX export is planned as an open-slide upstream contribution.

2026-05-1427

name	generate-transcript
description	本地把音频/视频文件或在线视频 URL 转录成文字稿(txt/srt/vtt/json)。基于 Apple Silicon 上的 mlx_whisper,支持中英文等多语言、自动语言检测、模型规格选择。当用户想要"转录""生成字幕/文稿/transcript""把这段音频/视频转成文字""提取台词""做 SRT 字幕",或给出一个音视频文件/YouTube 等链接要文字内容时使用。
user_invocable	true

generate-transcript

在本机(Apple Silicon / MLX)把音频、视频或在线视频链接转录成文字稿。纯本地、免费、不上传。

这是 ASR(语音识别)这一步;它不做翻译。要"翻译成另一种语言"时,先用本 skill 转录,再由你(Claude)翻译文字,需要配音则交给 IndexTTS2(TTS)。

何时用

"把这段音频/视频转成文字" / "生成字幕" / "做个 SRT"
给了一个本地 .mp3/.wav/.m4a/.mp4/... 文件要文稿
给了一个 YouTube/Bilibili 等链接,只要里面的话

怎么用

统一调用脚本($SKILL_DIR 为本 skill 目录):

bash "$SKILL_DIR/scripts/transcribe.sh" <文件路径|URL> [model] [lang] [outdir]

参数:

model:tiny | small | medium | turbo | large-v3,或完整 HF repo id。默认 turbo。
lang:zh | en | ja | ... 或 auto(自动检测)。默认 auto。
outdir:输出目录。默认 ./transcripts。

产出:同名 .txt / .srt / .vtt / .tsv / .json(--output-format all)。

转录结束后脚本会自动跑验证门 verify_transcript.py(见下「验证产出」),抓到复读幻觉/漏转会以非 0 退出码报 FAIL。

例子

# 本地文件, 自动语言, turbo
bash "$SKILL_DIR/scripts/transcribe.sh" talk.mp3

# 中文音频, 要最高精度
bash "$SKILL_DIR/scripts/transcribe.sh" 讲座.m4a large-v3 zh ./out

# YouTube 链接, 英文, 默认 turbo
bash "$SKILL_DIR/scripts/transcribe.sh" "https://youtu.be/RNF0FvRjGZk" turbo en

选哪个模型

短名	参数量	中文	速度	适用
`tiny`	39M	弱(同音字/术语易错)	最快	快速预览、英文清晰口播
`small`	244M	尚可	快	一般英文
`medium`	769M	好	中	较高要求
`turbo`(默认)	809M	强,接近 large	比 large 快 ~8×	多数场景的最佳平衡
`large-v3`	1550M	最好	慢	中文/嘈杂/术语密集、要最高精度

经验:绝大多数场景默认 turbo,中文也包括在内。 turbo 在长音频上稳。tiny 会把 three→free、embedding→bedding 这类近音听错,中文错得更多。

⚠️ large-v3 有重复循环坍缩风险,不要无脑选它。 实测一段 22 分钟中文播客,large-v3 在两段真实语音上退化成"同一句无限复读"(8:42→18:13 复读 569 次 + 18:42→22:43 复读 241 次),62% 的字幕是幻觉;同一段音频 turbo 完整正确转出。large-v3 只在 turbo 明显听错、且你会跑验证门核对时才用。模型越大 ≠ 转录越好。

验证产出(必做,别只看开头)

脚本已内置自动验证;也可手动对任意 SRT/JSON 跑:

python3 "$SKILL_DIR/scripts/verify_transcript.py" 转录.json --audio 原音频.wav [--reference 参考.srt]

三道门(全部来自 whisper 自己的 JSON 元数据,无需额外模型):

覆盖率缺口 — 音频时长 vs 末条字幕结束时间。缺口大 ⇒ 漏转/被错误截断。
重复循环 — 连续相同文本 ≥4 条,或某句占比 >4% ⇒ 复读幻觉(报出时间区间)。
低置信聚集 — compression_ratio>2.4(whisper 内置重复度指标)/ avg_logprob 过低 / no_speech_prob 过高。

退出码 2=FAIL。FAIL 时绝不直接交付:换 turbo 重跑、或先 ffmpeg 去头尾静音、或人工核对该段。有参考答案时加 --reference 比对覆盖时长。

教训:删/截字幕前,先确认那段到底有没有真实语音(对 ground-truth 或听原音),别把"我以为是静音/音乐"当依据 —— 复读幻觉常常正是发生在真实语音上。

注意事项(踩过的坑)

不要给 --language auto:mlx_whisper 不接受字面 auto;要自动检测就不传 --language。脚本已处理(lang=auto 时省略该参数)。
--output-format 不接受逗号列表:用 all 一次出全部格式,或多次调用。脚本用的是 all。
脚本会先用 ffmpeg 统一转 16kHz 单声道 wav 再喂给 whisper,规避各种容器/编码解码问题。
输出文件名取自输入名:脚本把中间 wav 命名为 <原名>.wav,所以产物就是 <原名>.txt/.srt/...。

模型存放位置

首次请求 large-v3 且本地缺失时,自动调用 scripts/fetch-large-v3.sh,经 hf-mirror.com 镜像 + curl 断点续传稳健下载到本地目录,再以本地路径加载——这条绕坑路径已固化在脚本里,任何人 clone 后都能复现。
默认目录 ~/models/whisper-large-v3-mlx/,用 WHISPER_LARGE_V3_DIR 覆盖;镜像用 HF_ENDPOINT 覆盖(默认 https://hf-mirror.com)。
也可手动预下载:bash scripts/fetch-large-v3.sh [目标目录]。

网络通畅、不需要镜像的用户,把 WHISPER_LARGE_V3_DIR 指向空目录后照样能下;或直接用 turbo(接近 large、快 ~8×),多数场景够用。

依赖

mlx_whisper(pip install mlx-whisper)— Apple Silicon
ffmpeg(brew install ffmpeg)
yt-dlp(pip install yt-dlp)— 仅处理 URL 时需要