v1.0.0 to v1.0.0

---

name: transcribe

description: Transcribe audio/video files via MLX Whisper (Apple Silicon). Usage: /transcribe path/to/file.mp3

user_invocable: true

version: 1.0.0

layer: L1

status: active

triggers:

slash: [/transcribe]

phrases: []

routing:

executor: script

deterministic: true

script_path: "scripts/iwe-transcribe.sh"

optimization_priority: 2

---

# Транскрипция аудио/видео

Транскрипция через MLX Whisper на Apple Silicon. Работает локально, без облака.

## Расположение

- **Модели:** `~/.local/share/mlx-whisper/mlx_models/`

- **Venv:** `~/.local/share/mlx-whisper/.venv-whisper/`

- **Модель:** `large-v3` (точная, ~3 ГБ). Единственная используемая модель

## Инструкция для Claude

### Шаг 1: Проверка venv

```bash

~/.local/share/mlx-whisper/.venv-whisper/bin/python -c "import mlx_whisper; print('ok')" 2>/dev/null

```

Если ошибка (сломан или отсутствует) — пересоздать:

```bash

rm -rf ~/.local/share/mlx-whisper/.venv-whisper

python3 -m venv ~/.local/share/mlx-whisper/.venv-whisper

~/.local/share/mlx-whisper/.venv-whisper/bin/pip install mlx-whisper

```

### Шаг 2: Определить файл и модель

- Аргумент скилла = путь к файлу. Если не указан — спросить пользователя.

- Всегда использовать `large-v3`. Других моделей нет.

### Шаг 3: Транскрипция

```bash

bash "$IWE_SCRIPTS/route-task.sh" --skill transcribe --args "<путь_к_файлу>"

```

Если язык не русский — пользователь укажет, или скрипт автоматически детектирует.

### Шаг 4: Результат

- Показать текст пользователю.

- Если пользователь просит сохранить — записать в файл рядом с исходным: `<имя_файла>.txt`.

- Для длинных файлов (>30 мин) предупредить, что может занять несколько минут.

### Поддерживаемые форматы

mp3, m4a, wav, flac, ogg, mp4, mkv, webm — любые, которые поддерживает ffmpeg.

<!-- USER-SPACE -->

<!-- /USER-SPACE -->