BB local-qwen3-asr-aipc
Локальное офлайн-распознавание речи на Windows — без облака, без затрат на API, полная конфиденциальность. Qwen3-ASR 0.6B + Intel OpenVINO, ускорение вывода на GPU. Сеть: требуется для первоначальной настройки (установка зависимостей + загрузка модели 2 ГБ); НЕ требуется для вывода. Автоматически извлекает аудио из видеофайлов (mp4, mkv, webm, mov, avi) — просто укажите путь к видео. Также поддерживает аудио: mp3, wav, flac, m4a, ogg, aac, wma, opus. Транскрипция одного файла, папки или непрерывная транскрипция в режиме наблюдения с автоматическим архивированием txt/json. 30 языков + 22 диалекта китайского, автоматическое определение языка. API LLM в одну строку: from acoustic_pipeline import AcousticPipeline Локальное преобразование речи в текст, транскрипция аудио, распознавание голоса, транскрипция видео, транскрипция записи, преобразование речи в текст, транскрипция аудио, локальное ASR, офлайн-распознавание речи, диктовка на Windows. Локальное офлайн-распознавание речи, без облака, поддержка автоматического извлечения аудиодорожек из видео, поддержка пакетной транскрипции и мониторинга папок, автоматическое сохранение документов транскрипции. Сетевые примечания: сеть требуется только для первоначальной установки среды и загрузки модели, транскрипция вывода полностью офлайн.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local offline ASR on Windows — no cloud, no API cost, full privacy. Qw…»
Local offline ASR on Windows — no cloud, no API cost, full privacy. Qwen3-ASR 0.6B + Intel OpenVINO, GPU-accelerated inference. NETWORK: required for first-time setup (install deps + download 2 GB model); NOT required for inference. Auto-extracts audio from video files (mp4, mkv, webm, mov, avi) — just pass the video path. Also supports audio: mp3, wav, flac, m4a, ogg, aac, wma, opus. Single file, batch folder, or watch-mode continuous transcription with automatic txt/json archive. 30 languages + 22 Chinese dialects, auto language detection. One-line LLM API: from acoustic_pipeline import AcousticPipeline Local speech to text, transcribe audio, voice recognition, transcribe video, transcribe recording, convert speech to text, audio transcription, local ASR, offline speech recognition, dictation on Windows. 本地离线语音识别，零云端，支持视频音轨自动提取，支持批量转录和文件夹监听，自动保存转写文档。 网络说明：仅首次安装环境和下载模型时需要网络，推理转录完全离线。
Локальное офлайн-распознавание речи на Windows — без облака, без затрат на API, полная конфиденциальность.
Как процесс B 77/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "os" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "network"
Процессный рейтинг: все десять параметров 77/100
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 4686 токенов
- 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
- 100Шаги. Шагов: 50
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 10, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 10. Похоже на несколько доменов в одном скилле
- low Ответ описан самодельной разметкой (9 тегов): типизированный вызов надёжнее
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Длина description 897: рекомендуется 120–800 символов
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 20 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (24 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.