openai-whisper-api

openclaw/openclaw · Agent Skill

使用 OpenAI Whisper API 將音訊檔案轉錄為文字。支援各種模型和音訊格式。

總覽

發布者	openclaw組織
儲存庫	openclaw/openclaw ↗
技能資料夾	`openai-whisper-api`
星	389,595
分支	81,898
附帶檔案	2
授權	MIT
最近更新	2026年9月13日
連結	技能原始碼 ↗ · 儲存庫 ↗

Mozgi 檢查

我們在技能檔案中發現的內容。詳細資訊需訂閱。

安全性

較高風險 · 發現 3 個需要注意的地方

相容性

並非適用於所有系統

相似技能

找到 133 個相似技能

訂閱另含

安裝

技能就是一個含 SKILL.md 的資料夾。選擇你的代理，在專案根目錄的終端機（macOS、Linux 或 Windows 的 Git Bash）執行指令。

把提示貼到 Claude、Codex 或其他助理：它會自行檢查並安裝技能。

Install the “openai-whisper-api” skill from mozgi.io (https://mozgi.io/skills/openai-whisper-api/) for me.

1. Download the archive: https://mozgi.io/skills/openai-whisper-api/download
   If it fails, take the skill folder from the source: https://github.com/openclaw/openclaw/tree/main/skills/openai-whisper-api
2. Read SKILL.md and the other files. Check the skill is safe: no hidden commands, no sending data elsewhere, no scripts doing something other than described. If anything looks suspicious, stop and tell me.
3. Put the “openai-whisper-api” folder into your agent's skills folder: .claude/skills/ for Claude Code, .agents/skills/ for Codex, .cursor/skills/ for Cursor, .gemini/skills/ for Gemini CLI. Inside the project if we are in one, otherwise in the home folder (~/.claude/skills/ etc.).
4. Make sure <skills folder>/openai-whisper-api/SKILL.md exists.
5. Briefly tell me what this skill does and offer to try it on my task.

If you cannot do a step yourself, tell me what to click or type.

git clone --depth 1 --branch main https://github.com/openclaw/openclaw.git /tmp/openclaw
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/openclaw/skills/openai-whisper-api .claude/skills/openai-whisper-api

重新啟動 Claude Code — 技能就會出現在清單中，手動呼叫：/openai-whisper-api。要套用到所有專案，請放在 ~/.claude/skills。

git clone --depth 1 --branch main https://github.com/openclaw/openclaw.git /tmp/openclaw
mkdir -p .agents/skills
cp -r /tmp/openclaw/skills/openai-whisper-api .agents/skills/openai-whisper-api

Codex 會從目前資料夾往上到儲存庫根目錄，在 .agents/skills 中尋找技能；用 /skills 或 $openai-whisper-api 呼叫。所有專案：~/.agents/skills。

git clone --depth 1 --branch main https://github.com/openclaw/openclaw.git /tmp/openclaw
mkdir -p .cursor/skills
cp -r /tmp/openclaw/skills/openai-whisper-api .cursor/skills/openai-whisper-api

Cursor 啟動時會載入技能；在 Agent 聊天輸入「/」呼叫。Cursor 也會讀取 .claude/skills 與 .agents/skills。所有專案：~/.cursor/skills。

git clone --depth 1 --branch main https://github.com/openclaw/openclaw.git /tmp/openclaw
mkdir -p .gemini/skills
cp -r /tmp/openclaw/skills/openai-whisper-api .gemini/skills/openai-whisper-api

任務符合時，Gemini CLI 會提議啟用技能，由你確認。所有專案：~/.gemini/skills。

技能檔案

2 個檔案下載 ZIP

安裝前請先檢視 SKILL.md 與相關檔案。點擊檔案即可預覽。

SKILL.md 內容

作者原文 · 唯讀

OpenAI transcriptions API

Transcribe audio through /v1/audio/transcriptions. Set OPENAI_BASE_URL for an OpenAI-compatible proxy or local gateway.

Quick start

{baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.m4a

Defaults:

Model: gpt-4o-transcribe
Output: <input>.txt

Useful flags

{baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.ogg --model gpt-4o-transcribe --out /tmp/transcript.txt
{baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.ogg --model gpt-4o-mini-transcribe
{baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.ogg --model gpt-4o-transcribe-diarize --json
{baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.ogg --model whisper-1
{baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.m4a --language en
{baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.m4a --prompt "Speaker names: Peter, Daniel"
{baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.m4a --json --out /tmp/transcript.json

Notes:

Supported upload formats include mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, wav, webm.
25 MB upload limit on the hosted API.
Use diarize for speaker labels; script sends chunking_strategy=auto and rejects --prompt.

API key

Set OPENAI_API_KEY, or configure it in the active OpenClaw config file ($OPENCLAW_CONFIG_PATH, default ~/.openclaw/openclaw.json). Optionally set OPENAI_BASE_URL:

{
  skills: {
    "openai-whisper-api": {
      apiKey: "OPENAI_KEY_HERE",
    },
  },
}

常見問題

openai-whisper-api 技能有什麼用途？

使用 OpenAI Whisper API 將音訊檔案轉錄為文字。支援各種模型和音訊格式。

如何安裝 openai-whisper-api？

打開本頁的「安裝」區塊並選擇你的代理 — Claude Code、Codex、Cursor 或 Gemini CLI：那裡有把技能資料夾複製到正確位置的現成指令。也可以複製「透過助理」分頁中的提示，讓助理自行檢查並安裝技能。

openai-whisper-api 適用哪些 AI 模型？

技能是純 Markdown 指示（Agent Skills 格式），因此 openai-whisper-api 適用任何讀取 SKILL.md 的代理：Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、GitHub Copilot、OpenCode 等。只有在任務符合技能描述時，模型才會載入指示。

openai-whisper-api 是免費的嗎？

此技能由 openclaw 公開發布，採用 MIT 授權。技能本身免費 — 你只需向 AI 供應商支付實際使用的 token 費用。

安裝技能安全嗎？

技能是代理會遵循的指示，安裝前請閱讀 SKILL.md 及相關檔案。技能資料夾中的腳本只有在代理執行時才會運行 — 留意它的動作，不要授予多餘權限。

技能和 MCP 伺服器或外掛有何不同？

MCP 伺服器或外掛為模型提供新工具 — 會執行並回傳結果的程式碼。技能提供的是知識與流程：如何處理任務、要遵循哪些步驟、好的成果長什麼樣子。它不需要伺服器或 API 金鑰。

總覽