Openai Whisper Skill:用 Whisper CLI 本地语音转文字

前言

把会议录音、采访素材或配音草稿转成可编辑文本,常见做法是接云端语音识别 API:要申请密钥、按量计费,还要把音频上传到第三方。若你已经在本机安装 OpenAI 的 Whisper 命令行工具,更希望 Agent 按固定流程调用 whisper、在本地完成转写,可以借助 SkillHub 上的 Openai Whisper(坐标 @clawhub_steipete/openai-whisper)。该 Skill 标明 requires_api_key=false,核心是指导 Agent 使用 Whisper CLI,而不是封装付费接口。

这是什么

Openai Whisper 是一条基于通用 SKILL.md 格式的 Agent Skill:一句话定位是「使用 Whisper CLI 进行本地语音转文字(无需 API 密钥)」。内容来自 ClawHub 上游 steipete/openai-whisper,由发布者 steipete(ClawHub 页显示为 Peter Steinberger)维护,在 SkillHub 上归类为 design-media,版本 1.0.0。国内可通过 SkillHub 技能页与镜像入口安装;官方聚合地址为 https://api.skillhub.cn/zcwl/openai-whisper,对应 SkillHub 展示页为 https://www.skillhub.cn/skills/clawhub_steipete/openai-whisper。

核心功能

以下能力均来自上游 Skill 说明与 ClawHub 页面,不含额外推断:

  1. 本地转写:通过 whisper 命令处理本地音频文件,输出文本或字幕等格式。
  2. 无需 API Key:Skill 标签为 requires_api_key=false,不依赖云端语音识别密钥。
  3. 可配置模型与任务:支持 --model 选择模型体量;支持 --task translate 等 Whisper CLI 自带参数。
  4. 首次运行自动拉取模型:模型缓存目录为 ~/.cache/whisper(上游 Notes 说明)。

安装与启用

通过 SkillHub CLI(推荐在国内环境)

先确认是否已安装 skillhub(完整步骤见 SkillHub 安装文档):

command -v skillhub && skillhub --version

未安装时可执行文档中的安装脚本。安装 Skill 时必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录,否则默认落在 ./skills/ 且可能不被识别。Cursor 的 skills 目录一般为 ~/.cursor/skills/(其他客户端路径以 SkillHub 文档第四节为准)。

skillhub install @clawhub_steipete/openai-whisper --dir ~/.cursor/skills/

也可让 AI 按 SkillHub 页面提示,依据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 安装 @clawhub_steipete/openai-whisper。

通过 ClawHub / OpenClaw 上游

若使用 OpenClaw 生态,上游给出的安装方式为:

openclaw skills install @steipete/openai-whisper

安装 Skill 只解决「Agent 知道怎么调用」;本机仍需已安装可用的 whisper CLI(Whisper 本体不在 Skill 包内替代安装)。

典型用法

启用 Skill 后,Agent 会按文档引导你执行 Whisper CLI。上游 Quick start 示例如下。

转写为纯文本(指定 medium 模型,输出到当前目录):

whisper /path/audio.mp3 --model medium --output_format txt --output_dir .

翻译任务并生成 SRT 字幕:

whisper /path/audio.m4a --task translate --output_format srt

使用注意(来自上游 Notes):

  • 首次运行会从网络下载模型到 ~/.cache/whisper。
  • 该安装环境下 --model 默认值为 turbo;更小模型更快,更大模型通常更准确。

适用场景与注意

适合谁:需要在创意设计、媒体制作等流程里把本地音频转成文字或字幕、且希望 Agent 统一给出命令与参数说明的开发者;分类为 design-media,与音视频素材处理场景一致。

限制与前提:

  • 依赖本机 Whisper CLI 与算力;长音频、大模型对 CPU/GPU 和磁盘占用明显,上游未承诺特定硬件指标。
  • Skill 提供的是调用规范与示例,不代替你自行处理音频版权、隐私与合规(本地处理可降低外传风险,但仍需自行评估)。
  • SkillHub 列表数据(如评分、下载量)会随时间变化;查阅时以技能页实时展示为准。

结尾

Openai Whisper 把「本地 whisper 转写」固化成 Agent 可复用的 Skill:无 API Key、命令与参数与上游一致,适合在 Cursor 等客户端里做语音素材的文字化。安装与详情见 SkillHub:https://www.skillhub.cn/skills/clawhub_steipete/openai-whisper;镜像入口:https://api.skillhub.cn/zcwl/openai-whisper。

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