Установка скиллов и плагинов OpenClaw осуществляется на ваш страх и риск. Все файлы были получены из открытых источников и предоставляются «как есть». Мы не гарантируем их корректную работу, безопасность или совместимость с вашей системой. Перед установкой настоятельно рекомендуется ознакомиться с содержимым кода и убедиться, что вы понимаете, какие изменения будут внесены в вашу систему.
Локальное преобразование речи в текст с помощью Whisper CLI (без API-ключа).
О чем этот навык
Этот навык представляет собой легкую обертку над CLI-инструментом Whisper и предназначен для локальной расшифровки аудио. Он не требует API-ключей и не отправляет данные во внешние сервисы — вся обработка выполняется непосредственно на вашем устройстве. :
Страница помогает понять, подходит ли данный инструмент под ваш рабочий процесс: здесь собраны краткое описание, команды установки, сценарии использования и рекомендации по интеграции.
Как это работает в OpenClaw
Навыки в OpenClaw обычно устанавливаются из ClawHub или GitHub и автоматически активируются, когда задача соответствует их назначению. Whisper хорошо вписывается в такие пайплайны, особенно если вы заранее настроили правила маршрутизации и рабочую логику агента.
Он ориентирован на простые и четкие действия — например, преобразование аудио в текст или перевод речи — без необходимости обращаться к внешним API.
Когда использовать
- Локальная расшифровка аудиофайлов
- Создание субтитров (формат SRT)
- Перевод речи на английский язык
- Обработка аудио без передачи данных в сеть
Установка
npx clawhub@latest install steipete/openai-whisperТакже потребуется установленный бинарник Whisper. Обычно его устанавливают через Homebrew:
brew install openai-whisperБыстрый старт
whisper /path/audio.mp3 --model medium --output_format txt --output_dir .
whisper /path/audio.m4a --task translate --output_format srtЭти команды позволяют либо расшифровать аудио в текст, либо сразу перевести его и сохранить в формате субтитров.
Особенности и нюансы
- Модели загружаются при первом запуске в директорию
~/.cache/whisper - По умолчанию используется модель
turbo - Малые модели работают быстрее, но менее точно
- Большие модели дают лучшее качество, но требуют больше ресурсов :
Как использовать
- Установите навык через CLI
- Изучите файл SKILL.md, чтобы понять условия запуска
- Используйте навык, когда задача соответствует его назначению
- При необходимости выполните команды напрямую без навыка
Рекомендации
- Сравнивайте навык с вашим пайплайном перед использованием
- Ориентируйтесь на ключевые слова и сценарии из документации
- Проверяйте источник установки (например, Homebrew)
- Учитывайте, что модели могут занимать значительное место на диске
Обработка ошибок
- Если не найден подходящий сценарий — уточните задачу
- При ошибках установки — проверьте сеть и права доступа
- Если функциональности недостаточно — используйте ручной запуск CLI
В целом, это минималистичный и безопасный инструмент: он не требует учетных данных, не выполняет сетевые запросы и полностью работает локально, что делает его удобным для работы с чувствительными данными. :
Файл из источника