Voice Inbox — Transcripción y procesamiento de mensajes de voz

SkillCommunication

Use when processing voice messages to transcribe them and turn them into actions.

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the Voice Inbox — Transcripción y procesamiento de mensajes de voz skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by gonzalezpazmonica/savia in .claude/skills/voice-inbox/SKILL.md and read by ahel’s review.

Skill para transcribir mensajes de audio recibidos por WhatsApp o Nextcloud Talk, interpretar la intención del PM y ejecutar el comando correspondiente en pm-workspace.

Flujo principal

Audio (.ogg/.opus/.m4a) → Faster-Whisper → Texto → Claude interpreta → Comando
  1. Descargar audio — MCP WhatsApp download_media o Nextcloud Talk API
  2. Convertir formato — ffmpeg si necesario (ogg/opus → wav 16kHz mono)
  3. Transcribir — Faster-Whisper (local, sin enviar audio a terceros)
  4. Interpretar — Claude analiza el texto y mapea a un comando de pm-workspace
  5. Confirmar — Mostrar al PM la transcripción + comando propuesto antes de ejecutar
  6. Ejecutar — Lanzar el comando tras confirmación

Configuración de Faster-Whisper

Instalación

pip install faster-whisper --break-system-packages

Modelos recomendados

ModeloRAMVelocidadCalidadUso recomendado
tiny~1 GBMuy rápidaBásicaTest rápido, mensajes cortos claros
base~1 GBRápidaBuenaMensajes cortos en entorno silencioso
small~2 GBMediaMuy buenaRecomendado para uso diario
medium~5 GBLentaExcelenteAudio con ruido o acentos fuertes
large-v3~10 GBMuy lentaMáximaCuando la precisión es crítica

El modelo se configura en messaging-config.mdWHISPER_MODEL. Por defecto: small (buen equilibrio calidad/velocidad).

Idiomas

Faster-Whisper detecta idioma automáticamente, pero se puede forzar:

  • WHISPER_LANGUAGE = "es" → español
  • WHISPER_LANGUAGE = "auto" → detección automática (defecto)

Interpretación de intención

Una vez transcrito el audio, Claude recibe el texto con este prompt interno:

El PM ha enviado un mensaje de voz. Transcripción:
"{texto_transcrito}"

Analiza la intención y responde con:
1. Comando de pm-workspace más adecuado (con parámetros)
2. Confianza: alta/media/baja
3. Si confianza < alta → pedir confirmación al PM

Contexto: proyecto activo = {proyecto_actual}
Comandos disponibles: @docs/rules/domain/pm-workflow.md

Ejemplos de mapeo voz → comando

El PM dice...Comando mapeado
"Ponme el estado del sprint de sala-reservas"/sprint-status --project sala-reservas
"¿Cómo va la deuda técnica?"/debt-track --project {activo}
"Descompón el PBI 1234 en tareas"/pbi-decompose 1234
"Genera el informe ejecutivo del sprint"/report-executive --project {activo}
"Hazme un audit del proyecto nuevo"/project-audit --project {activo}
"Manda el resumen del sprint al equipo por Slack"/notify-slack #equipo {resumen}
"¿Qué alertas de seguridad hay?"/security-alerts --project {activo}

Casos ambiguos

Si la transcripción no mapea claramente a un comando:

  • Confianza baja → mostrar transcripción + "¿Qué quieres que haga con esto?"
  • Múltiples comandos posibles → listar opciones para que el PM elija
  • No es un comando → tratar como mensaje informativo y archivar

Formatos de audio soportados

FormatoOrigen típicoConversión necesaria
.ogg (Opus)WhatsAppNo (Faster-Whisper lo soporta)
.m4a (AAC)iOS WhatsAppffmpeg -i input.m4a output.wav
.webm (Opus)Nextcloud Talk webNo
.wavGeneralNo

Restricciones

  • Privacidad: el audio se procesa LOCAL, nunca se envía a APIs externas
  • Confirmación: SIEMPRE mostrar transcripción y comando antes de ejecutar
  • Errores de transcripción: si el PM corrige, aprender del contexto
  • Requiere ffmpeg instalado para conversiones de formato
  • Requiere faster-whisper instalado (pip install faster-whisper)

Signals

GitHub stars
50
Forks
12
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
voice-inbox-gonzalezpazmonica
Source
github.com/gonzalezpazmonica/savia