transcribe

name	transcribe
description	Транскрипция аудио/видео файлов через MLX Whisper (Apple Silicon). Использование: /transcribe path/to/file.mp3

Транскрипция аудио/видео

Транскрипция через MLX Whisper на Apple Silicon. Работает локально, без облака.

Расположение

• Модели: ~/.local/share/mlx-whisper/mlx_models/
• Venv: ~/.local/share/mlx-whisper/.venv-whisper/
• Модель: large-v3 (точная, ~3 ГБ). Единственная используемая модель

Инструкция для Claude

Шаг 1: Проверка venv

~/.local/share/mlx-whisper/.venv-whisper/bin/python -c "import mlx_whisper; print('ok')" 2>/dev/null

Если ошибка (сломан или отсутствует) — пересоздать:

rm -rf ~/.local/share/mlx-whisper/.venv-whisper
python3 -m venv ~/.local/share/mlx-whisper/.venv-whisper
~/.local/share/mlx-whisper/.venv-whisper/bin/pip install mlx-whisper

Шаг 2: Определить файл и модель

• Аргумент скилла = путь к файлу. Если не указан — спросить пользователя.
• Всегда использовать large-v3. Других моделей нет.

Шаг 3: Транскрипция

~/.local/share/mlx-whisper/.venv-whisper/bin/python -c "
import mlx_whisper
result = mlx_whisper.transcribe(
    '<путь_к_файлу>',
    path_or_hf_repo='$HOME/.local/share/mlx-whisper/mlx_models/large-v3',
    language='ru',
    word_timestamps=True
)
print(result['text'])
"

Если язык не русский — пользователь укажет, или убрать language для автодетекции.

Шаг 4: Результат

• Показать текст пользователю.
• Если пользователь просит сохранить — записать в файл рядом с исходным: <имя_файла>.txt.
• Для длинных файлов (>30 мин) предупредить, что может занять несколько минут.

Поддерживаемые форматы

mp3, m4a, wav, flac, ogg, mp4, mkv, webm — любые, которые поддерживает ffmpeg.