faster-whisper と Parakeet を使用して音声を高速に文字起こしし、話者分離などの追加機能を提供する OpenClaw スキルです。
このスキルは、OpenClaw 環境で動作し、faster-whisper と Parakeet という2つの強力な音声認識モデルを組み合わせることで、高速かつ高精度な音声文字起こしを実現します。単なる文字起こしだけでなく、話者分離（誰がいつ話したかを識別）にも対応しており、複数人の会議やインタビューの議事録作成に非常に便利です。開発者はこのスキルを利用することで、音声ファイルから効率的にテキストを抽出し、話者ごとの発言を区分けした構造化データを得ることができます。対応プラットフォームは OpenClaw であり、CLI コマンドや API 経由で簡単に呼び出せます。内部では、必要に応じて音声の前処理やモデルの最適化が行われ、リソース消費を抑えつつ高速な推論を実現しています。
npx skills add ThePlasmak/super-transcribefaster-whisper と Parakeet を使用して音声を高速に文字起こしし、さらに話者分離などの追加機能を提供する OpenClaw スキルです。
openclaw run ThePlasmak/super-transcribe --input audio.mp3
pip install faster-whisper parakeet
MIT
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".