Транскрипция аудио/видео
SkillFiles & storageTranscribe audio/video files via MLX Whisper (Apple Silicon). Usage: /transcribe path/to/file.mp3
Available today. Use it from your connected AI after setup.
No other account needed.
Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.
Then ask your AI: use the Транскрипция аудио/видео skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by tserentserenov/fmt-exocortex-template in .claude/skills/transcribe/SKILL.md and read by ahel’s review.
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
bash "$IWE_SCRIPTS/route-task.sh" --skill transcribe --args "<путь_к_файлу>"
Если язык не русский — пользователь укажет, или скрипт автоматически детектирует.
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.
Signals
- GitHub stars
- 54
- Forks
- 150
- Last commit
- Sep 2026
ahel review
K1binfo
installs-packages
Automated review, not a security audit. Ruleset v1+k2.
Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
transcribe-tserentserenov- Source
- github.com/tserentserenov/fmt-exocortex-template