transcribe-tool
음성 문자 변환 도구. Whisper로 오디오를 텍스트로 바꾸고 필요 시 LLM 후처리한다. Use when: 회의 녹음 전사, 팟캐스트 텍스트화, 녹음 파일에서 본문 추출이 필요할 때.
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npx skillscat add xuiltul/animaworks/templates-ko-common-skills-transcribe-tool Install via the SkillsCat registry.
Here's a thinking process: 1. **Analyze the Request:** - **Goal**: Write a 2-3 sentence plain-text summary in English - **Subject**: An AI agent skill for speech-to-text transcription using Whisper - **Key Points to Cover**: What it does, what problem it solves, when to use it - **Constraints**: - Objective, factual tone - No marketing language, superlatives, calls to action - Natural prose, no bullet points, no headings, no markdown - No quotes wrapping - Max 60 words - **Output**: ONLY the summary text 2.
Transcribe 도구
Whisper (faster-whisper)를 사용한 음성 문자 변환 도구입니다.
호출 방법
Bash: animaworks-tool transcribe transcribe <오디오 파일> [옵션]으로 실행합니다.
audio — 음성 문자 변환
animaworks-tool transcribe transcribe audio_file.wav [-l ja] [-m large-v3-turbo]파라미터
| 파라미터 | 타입 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|---|
| audio_path | string | (필수) | 오디오 파일 경로 |
| language | string | null | 언어 코드 (ja, en 등). null이면 자동 감지 |
| model | string | "large-v3-turbo" | Whisper 모델명 |
| raw | boolean | false | true인 경우 LLM 후처리를 건너뜀 |
CLI 사용법
animaworks-tool transcribe transcribe audio_file.wav [-l ja] [-m large-v3-turbo]주의사항
- faster-whisper가 설치되어 있어야 합니다
- GPU 사용 시 CUDA 호환 ctranslate2가 필요합니다
- 최초 실행 시 모델이 자동 다운로드됩니다
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