podcast-transcribe

Name: podcast-transcribe
Author: chubbyguan

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How to install podcast-transcribe?

chubbyguan/chubbyskills/podcast-transcribe

$npx -y skills add chubbyguan/chubbyskills --skill podcast-transcribe

Installs into the current project.

Summary

播客/小宇宙 → 下载 → 转录 → 存为 Markdown 的完整工作流。支持 RSS 批量下载、单集链接转录。

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SKILL.md

1	# 播客转录 Skill
2
3	将播客音频下载并转录为文字，存为 Markdown 文件。支持小宇宙、喜马拉雅等平台。
4
5	## 环境要求
6
7	```bash
8	# Python 3.9+
9	python -m venv .venv
10	source .venv/bin/activate
11
12	# 依赖
13	pip install faster-whisper
14
15	# 系统依赖
16	# macOS: brew install ffmpeg
17	# Ubuntu: sudo apt install ffmpeg
18	```
19
20	## 使用方法
21
22	### 单集转录
23
24	```bash
25	python scripts/transcribe.py "https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/xxxxx"
26	```
27
28	### 批量转录（RSS）
29
30	```bash
31	python scripts/batch_transcribe.py --rss-url "http://www.ximalaya.com/album/xxxxx.xml" --count 10
32	```
33
34	## 流程
35
36	### Step 1: 下载音频
37
38	支持多种来源：
39	- 小宇宙单集链接（自动从页面提取音频 URL）
40	- 喜马拉雅链接
41	- 直接音频 URL（.mp3/.m4a/.wav）
42	- RSS feed 中的音频链接
43
44	注意：小宇宙/喜马拉雅等平台会从页面 HTML 中自动解析 `og:audio`、`<audio>` 标签或内嵌 JSON 获取真实音频地址，无需手动提取。
45
46	### Step 2: faster-whisper 转录
47
48	```python
49	from faster_whisper import WhisperModel
50
51	model = WhisperModel('small', device='cpu', compute_type='int8')
52	segments, info = model.transcribe(
53	audio_path,
54	language='zh',
55	beam_size=5,
56	vad_filter=True,
57	)
58	```
59
60	### Step 3: 生成 Markdown
61
62	自动创建带 frontmatter 的 Markdown 文件。
63
64	## 性能数据
65
66	\| 模型 \| 速度 (CPU) \| 中文准确率 \|
67	\|------\|------\|------\|
68	\| faster-whisper tiny \| ~149s/1h \| 一般 \|
69	\| faster-whisper small \| ~10min/h \| 良好 (~85-90%) \|
70	\| faster-whisper large-v3 \| ~30-60min/h \| 最佳 \|
71
72	## 已知限制
73
74	- CPU 推理较慢，长播客需要较长时间
75	- 中文准确率约 85-90%，需要人工校对
76	- 首次运行会下载模型（small: ~461MB）
77	- 不支持说话人分离
78
79	## 参考项目
80
81	- [SYSTRAN/faster-whisper](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper) - Whisper 的 CTranslate2 实现
82	- [OpenAI Whisper](https://github.com/openai/whisper) - 原始 Whisper 模型
83
84	## ⚖️ 合规声明
85
86	仅供个人学习与研究使用。请遵守目标平台的服务条款（ToS）与 robots 规则，控制请求频率，不要用于批量抓取、商用爬取或侵犯他人权益的场景。下载内容的版权归原作者所有。

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播客/小宇宙 → 下载 → 转录 → 存为 Markdown 的完整工作流。支持 RSS 批量下载、单集链接转录。

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1	# 播客转录 Skill
2
3	将播客音频下载并转录为文字，存为 Markdown 文件。支持小宇宙、喜马拉雅等平台。
4
5	## 环境要求
6
7	```bash
8	# Python 3.9+
9	python -m venv .venv
10	source .venv/bin/activate
11
12	# 依赖
13	pip install faster-whisper
14
15	# 系统依赖
16	# macOS: brew install ffmpeg
17	# Ubuntu: sudo apt install ffmpeg
18	```
19
20	## 使用方法
21
22	### 单集转录
23
24	```bash
25	python scripts/transcribe.py "https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/xxxxx"
26	```
27
28	### 批量转录（RSS）
29
30	```bash
31	python scripts/batch_transcribe.py --rss-url "http://www.ximalaya.com/album/xxxxx.xml" --count 10
32	```
33
34	## 流程
35
36	### Step 1: 下载音频
37
38	支持多种来源：
39	- 小宇宙单集链接（自动从页面提取音频 URL）
40	- 喜马拉雅链接
41	- 直接音频 URL（.mp3/.m4a/.wav）
42	- RSS feed 中的音频链接
43
44	注意：小宇宙/喜马拉雅等平台会从页面 HTML 中自动解析 `og:audio`、`<audio>` 标签或内嵌 JSON 获取真实音频地址，无需手动提取。
45
46	### Step 2: faster-whisper 转录
47
48	```python
49	from faster_whisper import WhisperModel
50
51	model = WhisperModel('small', device='cpu', compute_type='int8')
52	segments, info = model.transcribe(
53	audio_path,
54	language='zh',
55	beam_size=5,
56	vad_filter=True,
57	)
58	```
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60	### Step 3: 生成 Markdown
61
62	自动创建带 frontmatter 的 Markdown 文件。
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64	## 性能数据
65
66	\| 模型 \| 速度 (CPU) \| 中文准确率 \|
67	\|------\|------\|------\|
68	\| faster-whisper tiny \| ~149s/1h \| 一般 \|
69	\| faster-whisper small \| ~10min/h \| 良好 (~85-90%) \|
70	\| faster-whisper large-v3 \| ~30-60min/h \| 最佳 \|
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72	## 已知限制
73
74	- CPU 推理较慢，长播客需要较长时间
75	- 中文准确率约 85-90%，需要人工校对
76	- 首次运行会下载模型（small: ~461MB）
77	- 不支持说话人分离
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79	## 参考项目
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81	- [SYSTRAN/faster-whisper](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper) - Whisper 的 CTranslate2 实现
82	- [OpenAI Whisper](https://github.com/openai/whisper) - 原始 Whisper 模型
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