dsh-sensevoice-npu:在 Intel NPU 上跑 SenseVoiceSmall 的 DSH 語音轉文字 Provider

dsh-sensevoice-npu 爲 DeepSeek Harness 官方實驗語音包新增 OpenVINO NPU 識別 provider,在不變更語音按鈕與 speech API 的前提下運行 SenseVoiceSmall。插件不下載模型,需 Python 3.11–3.13 與 NPU 驅動,通過 bootstrap.ps1 建環境並以 file: 路徑安裝到 desktop profile。默認 NPU 推理、CPU 跑 VAD 與 fbank,首次 bucket 編譯約 2.5 分鐘,適合 Core Ultra 用戶將重計算移出 CPU。

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dsh-voice-input:在 DSH Web 對話裏本地離線語音轉文字

dsh-voice-input 是 moazzamak 維護的 DSH 社區插件,面向 web profile 的 Web GUI 對話輸入框。瀏覽器錄音後把音頻交給本機 harness,用 faster-whisper(默認 CPU)或 whisper.cpp/Vulkan(可選 GPU)離線識別,文本追加到草稿且不自動發送。支持 warm 模型、靜音切分下的邊說邊出字,以及可選的 cleanup 去口語 filler。安裝需 dsh plugin --profile web add github:moazzamak/dsh-voice-input 並運行包內 python/setup.py。適合重視隱私、在本機跑 Whisper 的 DSH 用戶;使用前請覈對源碼與 MIT 許可證。

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Openai Whisper Skill:用 Whisper CLI 本地語音轉文字

Openai Whisper 是 SkillHub 上的 Agent Skill(@clawhub_steipete/openai-whisper,v1.0.0),指導 Agent 調用本機 Whisper CLI 完成語音轉文字,標籤 requires_api_key=false。文章說明其定位、核心能力、通過 skillhub install 安裝到 Cursor 等 skills 目錄的方法,以及上游提供的轉寫與翻譯示例命令。適合 design-media 場景下處理本地音視頻素材的開發者;需自行安裝 whisper 並承擔模型下載與算力成本。

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語音轉文字:從 URL 拉取音頻並用 Faster-Whisper 本地轉錄

語音轉文字(@user_03f2ab96/yuyinzhuanxie)是 SkillHub 社區 Skill,從 URL 下載音頻並用 Faster-Whisper 在本機轉寫,支持 YouTube、小宇宙及 yt-dlp 可提取的站點,無需雲端 API。本文介紹其定位、核心能力、skillhub 安裝命令與各 Agent skills 目錄,並說明通過自然語言觸發轉寫任務的典型用法與使用注意。

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訊飛聽見語音轉文字:在 Agent 裏完成音頻轉寫與會議紀要

介紹 SkillHub 技能「訊飛聽見語音轉文字」(@user_294a7000/xftj-transcribe,v1.0.4):純 Python 封裝訊飛聽見轉寫,支持新文件一鍵轉寫(上傳、輪詢、權益與支付、下載)、歷史列表與結果下載、獲取或創建 AI 會議紀要。說明 requires_api_key、安裝提示與典型自然語言用法,適合在 Cursor 等環境中用對話完成錄音轉文字與紀要整理。

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抖音視頻提取文案:本地 Playwright + Whisper 把分享鏈接轉成文字

介紹 SkillHub 社區 Skill「抖音視頻提取文案」(@user_6a36b82b/douyin-transcribe-lz,v1.1.1)。當用戶提供 v.douyin.com、douyin.com、iesdouyin.com 鏈接或整段分享口令,並提出提取文案、視頻轉文字、語音轉錄或「這個視頻說了什麼」等意圖時,Agent 應啓用該 Skill。底層用 Playwright 繞過登錄牆捕獲視頻,Whisper medium 本地轉錄中文,無需雲端 API,requires_api_key=false。文中說明 skillhub CLI 安裝命令、各客戶端 skills 目錄及典型對話示例。

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視頻內容智能分析工具:用鏈接完成下載、轉寫與摘要

視頻內容智能分析工具是 SkillHub 社區 Skill(v1.0.2,@user_09d1a78f/video-content-analyzer-plus),面向今日頭條、抖音、B站、西瓜視頻等鏈接,自動下載視頻、用 faster-whisper 語音轉文字,支持繁簡轉換與內容摘要。requires_api_key=false。安裝方式爲向 AI 發送 SkillHub 頁面提示,按 skillhub.md 安裝該座標。適用於在 Agent 對話中分析、總結視頻內容;需注意平臺範圍、環境與輸出需人工校對。

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zemanzhang809/dsh-stt-plugin:DeepSeek Harness 語音輸入插件

DeepSeek Harness 插件通過集成瀏覽器 Web Speech API,爲對話界面提供了語音轉文本功能。該插件支持麥克風開關、識別語言設置、單次/連續聽寫模式及自動發送,所有音頻均在本地處理。安裝需滿足環境要求,使用時點擊工具欄按鈕即可實時語音輸入。支持 Chrome/Edge 完整支持及 Safari 部分,Firefox 不支持。

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DeepSeek Harness 語音輸入最簡 Demo

DeepSeek Harness Web UI 中文語音輸入插件旨在解決 Web 界面中文輸入效率問題。該插件依賴瀏覽器原生語音識別 API,通過點擊輸入框右側的麥克風按鈕,將語音實時轉換爲文字並追加至輸入框中,識別後不自動發送,允許用戶手動編輯。使用前需在終端安裝插件,並重啓服務。適用場景包括快速輸入中文及輔助記錄,需注意僅支持 Web 平臺及 Chrome 瀏覽器,且音頻處理依賴瀏覽器服務,不保證離線可用。

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dsh-voice-input-plugin:DeepSeek Harness Web 語音輸入插件

`dsh-voice-input-plugin` 是一款 DeepSeek Harness 的零依賴插件,利用瀏覽器原生 Web Speech API 實現本地語音轉文字。該插件無需構建步驟,通過 Web GUI 工具行提供麥克風按鈕,支持實時逐字轉寫及語音中繼續編輯,且不上傳音頻至後端。安裝需 DSH 版本 `>=0.1.0-rc.5`,並重啓 Web Profile 生效。目前僅支持 Chrome 和 Edge 瀏覽器,依賴在線識別服務,識別語言跟隨瀏覽器設置。

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dsh-asr-voice:語音輸入與提示詞優化

DSH Harness 推出語音輸入插件 `dsh-asr-voice`,旨在解決語音打斷思維連續性的問題,將口語轉化爲乾淨文本。核心能力包括:支持瀏覽器原生及多種雲端 ASR 供應商的混合識別架構;提供三步配置嚮導,支持複用 DSH 憑據並自動填充 BaseURL;具備隱私自守特性,API Key 僅存儲於 DSH,錄音經本地格式轉換後上傳。插件支持實時語音對話、半雙工模式、快捷鍵操作及 LLM 優化,無需手動管理 API Key,爲用戶提供了高效、安全的語音交互閉環。

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DeepSeek Harness 插件:dsh-audio-input (macOS 本地語音轉文字)

`dsh-audio-input` 是 DeepSeek Harness (DSH) 的一個 Web 插件,爲消息編輯器添加了麥克風按鈕。該插件利用 macOS 原生語音框架在本地運行輔助進程進行語音轉文字,無需雲 API 密鑰,確保音頻數據不出機器。安裝需在服務器 Mac 上運行命令,並配置遠程令牌。若需遠程語音輸入,遠程 Mac 需下載並運行輔助進程。配置支持語言設置及遠程模式開關。使用時點擊麥克風按鈕即可錄音並插入文本,需注意重啓服務及系統權限設置。

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dsh-web-speech-input:給 DeepSeek Harness Web 輸入框加一個麥克風按鈕

dsh-web-speech-input 是 DeepSeek Harness Web UI 的語音轉文字插件(leozou320-ai 維護,v1.0.0,MIT 協議),核心功能是在 prompt composer 左側添加麥克風按鈕,點擊後通過瀏覽器 Web Speech API 即時將語音識別結果寫入當前草稿,支持中間與最終識別文本、自動語言選擇(頁面語言→瀏覽器語言→zh-CN 兜底)、清晰狀態提示、無障礙支持。插件絕不自動發送 prompt,提交動作始終由用戶完成。隱私方面,僅在用戶點擊後才請求麥克風權限,無服務端組件,不存儲音頻或發送網絡請求,音頻處理取決於瀏覽器實現。安裝要求

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用 transcribe Skill 把會議錄音和播客轉成可檢索文本

介紹 OpenAI 官方 Agent Skill「transcribe」:基於 gpt-4o-mini-transcribe 與 gpt-4o-transcribe-diarize,將音頻/視頻轉爲文本,支持說話人分離與已知說話人提示。文章說明在 Codex、Cursor、Claude Code 中的安裝目錄與啓用方式,並給出捆綁 CLI 的快速轉寫、diarized_json 輸出等可復現示例,以及 25MB 限制、長音頻 auto 分塊、diarize 模型不支持 prompt 等注意事項。

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