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当用户要把当前 MyAgents Workspace 内的单个本地音频或视频附件转成带时间戳的文字稿，或要查询、等待、取消、列出自己当前 Session 发起的语音识别任务时使用。通过内置 `myagents speech` CLI 调用 App 持有的离线异步任务；不用于录制会议、读取 Record、在线 ASR、批量目录、URL、说话人区分或 AI 纪要。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
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npx skills add https://github.com/hAcKlyc/MyAgents --skill myagents-speech-recognition命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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正在显示 SKILL.md
| name | myagents-speech-recognition |
| description | 当用户要把当前 MyAgents Workspace 内的单个本地音频或视频附件转成带时间戳的文字稿，或要查询、等待、取消、列出自己当前 Session 发起的语音识别任务时使用。通过内置 `myagents speech` CLI 调用 App 持有的离线异步任务；不用于录制会议、读取 Record、在线 ASR、批量目录、URL、说话人区分或 AI 纪要。 |
| metadata | {"author":"MyAgents"} |
这是 MyAgents 随 App 发布的离线附件转写能力。任务由 Desktop App 持有，并自动绑定发起调用的真实 Session 与 authoritative Workspace；不要传、猜测或请求用户提供 Session ID / Workspace 参数。
myagents speech --help 选择命令。myagents speech transcribe --help；参数、格式与错误恢复以当前安装版本为准。--json。这个命令组不支持 --dry-run。myagents speech transcribe --file <input> [--output <directory>] [--wait] [--json]
myagents speech status <job-id> [--json]
myagents speech wait <job-id> [--json]
myagents speech cancel <job-id> [--json]
myagents speech list [--limit <1..100>] [--json]
transcribe 每次必须且只能接收一个当前 Workspace 内的本地普通文件。--output 是 Workspace 内的输出根目录；省略时使用 myagents_files/speech-transcriptions/。命令不创建 Record、不运行说话人区分，也不生成纪要或待办。
任务默认提交后立即返回 job ID。只有当前工作必须拿到文字稿时才用 --wait 或独立 wait。Ctrl-C 只停止等待，不取消 App 持有的 job；需要停止任务时显式调用 cancel。
成功后只发布：
<output-root>/<job-id>/transcript.md
<output-root>/<job-id>/transcript.json
使用响应中的实际 artifact 路径，不猜目录。list/status/wait/cancel 只能看到当前 Session 自己发起的任务；其它 Session 的精确 job ID 也会表现为不存在。
recordId 当输入，也不为用户附件自动创建 Record。code 和 suggestion，按 leaf help 恢复；partial 目录不是成功产物。常用流程：
myagents speech transcribe --file ./meeting.m4a --json
myagents speech status <job-id> --json
myagents speech list --limit 20 --json
任何不确定项都回到 exact help：myagents speech <command> --help。
MyAgents 产品内“任务讨论/智能创建”的对齐工作流。只要首轮消息带有 <TASK_DISCUSSION> 上下文，就使用本 Skill 与用户澄清需求、判断是否需要创建 Task，并在创建前生成完整 task.md 候选稿与参数说明供用户确认。讨论不必以 Task 为终点；也可以继续探索、留在当前 Session 执行或明确放弃。不要把普通 对话中泛泛提到的“任务”误判为此产品工作流。
MyAgents 本地问题诊断、恢复与反馈升级流程。用户描述报错、崩溃、无响应、配置后仍不可用、状态或结果不符合预期、 Task/Goal/Channel/Provider/Runtime/MCP/Plugin/附件/Space 等功能异常，或者前端“小助理诊断/问题反馈”注入诊断上下文时使用。 先用 `/myagents-docs` 确认正确产品预期，再以本地状态、CLI、日志和必要 probe 分类、修复、验证；确认产品缺陷或功能建议后， 在用户确认下形成并提交脱敏 Issue。普通“是什么/怎么用/入口在哪”不使用本 skill，直接使用 `/myagents-docs`。
你正在 MyAgents 这款 AI 产品里运行——MyAgents 自带一套"产品能力"（定时任务、任务中心、记录收集、MCP 工具接入、 模型 Provider、IM Bot 渠道、社区插件、Skills 安装、MyAgents Cloud Space、Generative UI Widget、Goal 目标模式等），全部通过内置 `myagents` CLI 暴露给你。 当用户的需求**落在 MyAgents 产品能力的射程内**，就加载并使用这个 skill，用 CLI 主动帮用户把事情做掉， 而不是让用户去 GUI 点击。 典型触发场景：用户说"每天 X 点帮我 Y / 等 X 发生后继续 / 持续盯着，命中才处理"（→ myagents-task-automation）、"记一下这个想法"（→ record）、"派发成任务"（→ task）、 "接个 X 工具进来"（→ mcp）、"配 X 模型/Provider"（→ model）、"在飞书/钉钉/Telegram 里跟我聊"（→ agent channel）、 "装个 X 插件 / 装个 X skill"（→ plugin / skill）、"处理 Space Issue / 下载附件 / 回复 Issue"（→ space）、 "把图发到 IM 里"（→ im send-media）、"用已配置的读图模型理解图片"（→ vision analyze）、"持续执行直到目标完成"（→ goal）、 "做个图表/仪表盘" （→ widget readme）、"看下我有啥任务/定时/Runtime/版本"（→ list / status / version）、"改下应用设置"（→ config）。 即使用户没说"用 MyAgents 做"几个字，只要意图能映射到上述能力之一，就该走这个 skill。 反向边界：纯业务任务（立即写代码、查资料、读文件）不归这里；只有需要操作 MyAgents 产品状态或未来自动化时才使用本 Skill。