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bvdTranscribe

로컬 Whisper 또는 무료 Groq API를 사용하여 동영상(mp4, mov, mkv)과 오디오(mp3, wav, m4a 등)를 텍스트(.txt), 자막(.srt), 타임스탬프가 포함된 마크다운(.md)으로 변환합니다.

bvdTranscribe란 무엇인가요?

이 스킬은 사용자가 동영상이나 오디오 파일의 전사(transcription)를 요청할 때 Whisper 모델을 로컬에서 실행하거나 Groq의 무료 API를 통해 텍스트로 변환합니다. 사용자는 파일 경로만 제공하면 되며, 모든 명령어 실행은 AI가 처리합니다. 로컬 모드는 완전히 오프라인에서 무료로 작동하며, Groq 모드는 더 빠른 속도를 제공합니다. 스킬은 `.txt`(연속 텍스트), `.srt`(자막), `.md`(타임스탬프 포함) 세 가지 형식의 출력 파일을 생성하고, 10분 단위로 긴 파일을 자동 분할 처리합니다. Claude Code, Cursor 등 AI 터미널 환경에서 사용할 수 있습니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/ia5go/bvdTranscribe/tree/HEAD

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문서

bvdTranscribe은(는) 무엇을 하나요?

모든 작업을 AI가 직접 실행합니다. 사용자는 초보자일 수 있으므로 명령어를 실행하도록 요청하지 마세요. 사용자는 파일을 알려주거나(또는 터미널로 드래그)하고, 빠른 모드를 원하면 Groq 키를 한 번 붙여넣기만 하면 됩니다.

<skill> = 이 SKILL.md가 있는 폴더입니다(같은 폴더에 transcrever.py도 있음).

1단계: 환경 준비 (처음 한 번만)

<skill>/.venv가 이미 존재하면 이 단계를 건너뜁니다.

  1. Python 찾기: python --version, py --version, python3 --version을 테스트합니다. 아무것도 작동하지 않거나(또는 Microsoft Store가 열리면) 설치합니다: Windows winget install -e --id Python.Python.3.12 --accept-package-agreements --accept-source-agreements (이후 터미널과 Claude Code를 다시 열도록 요청); Mac brew install python; Linux는 패키지 관리자로 설치.
  2. 스킬 전용 격리 환경 생성: <python> -m venv "<skill>/.venv".
  3. 해당 환경에 종속성을 자동으로 설치합니다(조용히): <venv-python> -m pip install --quiet -r "<skill>/requirements.txt".
    • <venv-python>은 Windows에서 <skill>/.venv/Scripts/python.exe, Mac/Linux에서 <skill>/.venv/bin/python입니다.
    • ffmpeg를 설치할 필요가 없습니다. imageio-ffmpeg가 이미 포함하고 있습니다.

2단계: 모드 선택 (처음 한 번만)

  • 로컬 (기본값): 컴퓨터에서 100% 실행되며, 무료이고, 비공개이며, 계정이 필요 없습니다. 처음 실행 시 모델(~500MB)을 다운로드하며 클라우드보다 느립니다. 설정할 것이 없습니다.
  • Groq (선택 사항, 더 빠름): GROQ_API_KEY 환경 변수가 이미 존재하면 스크립트가 자동으로 Groq를 사용합니다. 활성화하려면 한 문장으로 설명하세요: "https://console.groq.com에서 무료 계정을 만들고 API Keys로 이동한 후 Create API Key를 클릭하고 키를 여기에 붙여넣으세요." 영구적으로 저장합니다(Windows: setx GROQ_API_KEY "<키>"; Mac/Linux: export GROQ_API_KEY="<키>"를 ~/.zshrc 또는 ~/.bashrc에 추가)하고, 현재 세션에서는 명령어에만 환경 변수로 키를 전달합니다.

사용자가 아무 말도 하지 않으면 로컬을 사용합니다. 사용자가 "local" 또는 "인터넷 없음"을 요청하면 키가 설정되어 있어도 --local을 추가합니다.

3단계: 전사 실행

<venv-python> "<skill>/transcrever.py" "<파일 경로>" pt
  • pt를 동영상 언어가 다른 경우 해당 언어 코드(en, es...)로 바꿉니다.
  • 로컬 모드에서 선택 사항: --modelo=medium (더 정확하지만 느림) 또는 --modelo=base (더 빠르지만 덜 정확함). 기본값은 small입니다.
  • 긴 동영상은 자동으로 10분 단위로 분할됩니다. Groq의 무료 한도 내에서 스크립트가 자동으로 대기하고 계속 진행됩니다. 사용자에게 알리기만 하면 됩니다.
  • 파일이 긴 경우(로컬 모드에서 약 10분 이상) 백그라운드에서 실행합니다.
  • 일반적인 오류: 잘못된 따옴표가 있는 경로(따옴표를 다시 사용), 잘못된 키(다시 요청하거나 --local 사용), 오디오가 없는 파일(사용자에게 알림).

4단계: 결과 전달

스크립트는 동영상 파일 옆에 <동영상 이름>_transcricao 폴더를 생성하며 다음 파일을 포함합니다:

  • .txt: 연속 텍스트
  • .srt: 동영상 편집기 또는 YouTube용 자막
  • .md: 각 구간에 [mm:ss] 표시가 포함된 텍스트

최대 5줄로 응답하세요: 폴더 위치, 재생 시간, 사용한 모드, 그리고 말한 내용에 대한 2~3문장 요약. 그런 다음 한 줄로 다음을 제안하세요: 고유 명사 검토, 주요 포인트 추출, 게시물 자막 또는 스크립트로 변환. 요청 없이 생성된 파일을 수정하지 마세요. 수정 요청이 있으면 원본 옆에 <이름>_revisado.md로 저장하세요.

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