Whisper Skill
Lokale Whisper-Transkription, die das Backend und Modell für Ihre Hardware auswählt
Getestet · Funktioniert
Was es kann
Richtet Whisper lokal ein und führt es aus, anstatt über die OpenAI API: Es erkennt Ihr OS, CPU, GPU und RAM und wählt dann ein Backend (mlx-whisper, faster-whisper, whisper.cpp, whisperx, openvino) und ein passendes Modell. Liefert ausführbare Beispiele für Einzeldateien- und Batch-Transkription, URL-Abruf via yt-dlp, Sprecher-Diarisierung, Push-to-Talk-Sprachdiktat und das Einbrennen von CapCut-ähnlichen Untertiteln in MP4. Wird ausgelöst bei Anfragen zur lokalen Transkription von Audio oder Video, zur Generierung von Untertiteln für Shorts und Reels, zur Spracherkennung ohne API-Schlüssel oder zum Ersetzen von Diktierwerkzeugen im Superwhisper-Stil.
Testbericht
Transkribierte denselben 10-Sekunden-Clip auf zwei Arten auf einem M3 Mac: Der naive Pfad ohne Skill (pip install openai-whisper, whisper sample.wav --model small) lief 5m44s auf der CPU und lieferte 'That week Brown Fox jumped over the lazy dog, whispered transcription benchmark's major word error rate' – 6 falsche Wörter von 26, etwa 23% WER. Nach Anwendung des Skills erkannte der Detektor die Maschine korrekt als Apple M3 / 8 GB / Metal, leitete zu mlx-whisper auf MPS weiter, und das Beispielskript lieferte eine wortgetreue Transkription mit sauberen SRT-Cues in 3m35s inklusive Modell-Download. Ein echter Fehler: examples/common.py erstellt die MLX-Repo-ID als mlx-community/whisper-<model>, sodass das vom Detektor empfohlene Modell (--model small) mit einem 404-Fehler stirbt, und man mlx-community/whisper-small-mlx manuell übergeben muss. Drei Links im Text (docs/word-level-subs.md, methodology/post-processing.md, examples/burn_subs.py) verweisen auf Dateien, die nie committet wurden.
Getestet am: 2026-07-28 · Claude Code 2.x (agent harness)
Installation
git clone https://github.com/Mobiss11/Whisper-Skill.git ~/.claude/skills/whisper-skill
Befehle & Beispiel-Prompts
/whisper-skillLokale Whisper-Transkription, die das Backend und Modell für Ihre Hardware auswählt
Skills reagieren auf normale Anfragen — keine Slash-Befehle nötig. Nach der Installation aktivieren Prompts wie diese den Skill (auf Englisch):
Transcribe this podcast episode locally without using the OpenAI APIBurn TikTok-style subtitles into my reel from this MP4 clipI want a free Superwhisper-style dictation tool for my Mac