SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AB whisper-stt

Бесплатная локальная транскрипция речи в текст с помощью OpenAI Whisper. Транскрибируйте аудиофайлы (mp3, wav, m4a, ogg и т. д.) в текст без затрат на API. Используйте, когда: (1) Пользователю нужна транскрипция аудио/видео, (2) Преобразование голосовых заметок в текст, (3) Генерация субтитров (SRT/VTT), (4) Бесплатная локальная STT без затрат на облачные API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Free local speech-to-text transcription using OpenAI Whisper. Transcri…»

Free local speech-to-text transcription using OpenAI Whisper. Transcribe audio files (mp3, wav, m4a, ogg, etc.) to text without API costs. Use when: (1) User needs audio/video transcription, (2) Converting voice memos to text, (3) Generating subtitles (SRT/VTT), (4) Free local STT without cloud API costs.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 654 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Бесплатная локальная транскрипция речи в текст с помощью OpenAI Whisper.

Как процесс B 65/100 · Почти готов — слабые места: когда включается, отчётность по ходу

ИнтеграцияМедиа и видеоИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
65/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Ошибки и развилки вес 10
50
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 65/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 6, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 654 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    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)
    • -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 306 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.