SkillProof tested Claude skills

Whisper Skill

Lokal Whisper-transkripsjon som velger backend og modell for maskinvaren din

av Mobiss11 · Mobiss11/Whisper-Skill

Bestått ★ 8.0/10

Whisper Skill — Lokal Whisper-transkripsjon som velger backend og modell for maskinvaren din

Hva den gjør

Setter opp og kjører Whisper lokalt i stedet for via OpenAI API: den oppdager operativsystem, CPU, GPU og RAM, og velger deretter en backend (mlx-whisper, faster-whisper, whisper.cpp, whisperx, openvino) og en modell som passer. Leveres med kjørbare eksempler for enkeltfil- og batch-transkripsjon, URL-nedlasting via yt-dlp, høyttalerdiarisering, push-to-talk stemmediktering, og innkoding av CapCut-style undertekster i MP4. Utløses ved forespørsler om å transkribere lyd eller video lokalt, generere undertekster for shorts og reels, utføre tale-til-tekst uten en API-nøkkel, eller erstatte Superwhisper-style dikteringsverktøy.

Testrapport

Transkriberte det samme 10-sekunders klippet på to måter på en M3 Mac: den naive no-skill-stien (pip install openai-whisper, whisper sample.wav --model small) kjørte på 5m44s på CPU og returnerte 'That week Brown Fox jumped over the lazy dog, whispered transcription benchmark's major word error rate' – 6 feil ord av 26, omtrent 23% WER. Etter å ha brukt ferdigheten, leste detektoren maskinen korrekt som Apple M3 / 8 GB / Metal og rutede til mlx-whisper på MPS, og eksempel-skriptet returnerte en ord-perfekt transkripsjon med rene SRT cues på 3m35s inkludert modellnedlastingen. Én reell feil: examples/common.py bygger MLX repo id-en som mlx-community/whisper-<model>, så modellen som detektoren selv anbefaler (--model small) dør på en 404, og du må sende mlx-community/whisper-small-mlx manuelt. Tre lenker i teksten (docs/word-level-subs.md, methodology/post-processing.md, examples/burn_subs.py) peker til filer som aldri ble committet.

Testet på: 2026-07-28 · Claude Code 2.x (agent harness)

Installer

git clone https://github.com/Mobiss11/Whisper-Skill.git ~/.claude/skills/whisper-skill

Kommandoer og eksempelprompter

  • /whisper-skillLokal Whisper-transkripsjon som velger backend og modell for maskinvaren din

Skills utløses av vanlige forespørsler — ingen kommandoer å huske. Etter installasjonen aktiverer prompter som disse skillen (på engelsk):

  • Transcribe this podcast episode locally without using the OpenAI API
  • Burn TikTok-style subtitles into my reel from this MP4 clip
  • I want a free Superwhisper-style dictation tool for my Mac

Full rapport →