speech-to-text
Über
Diese Fähigkeit transkribiert Audio zu Text unter Verwendung von Whisper-Modellen über die CLI inference.sh und unterstützt Transkription, Übersetzung, Zeitstempel und mehrere Sprachen. Sie ist ideal für Entwickler, die Besprechungsnotizen, Podcast-Transkripte oder Untertitel aus Audiodateien generieren müssen. Geben Sie einfach eine Audio-URL an, um eine Texttranskription mit dem gewählten Modell zu erhalten.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add NeverSight/skills_feed -a claude-code/plugin add https://github.com/NeverSight/skills_feedgit clone https://github.com/NeverSight/skills_feed.git ~/.claude/skills/speech-to-textKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
GitHub Repository
Frequently asked questions
What is the speech-to-text skill?
speech-to-text is a Claude Skill by NeverSight. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform speech-to-text-related tasks without extra prompting.
How do I install speech-to-text?
Use the install commands on this page: add speech-to-text to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does speech-to-text belong to?
speech-to-text is in the Meta category, tagged ai and automation.
Is speech-to-text free to use?
Yes. speech-to-text is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Verwandte Skills
Diese Skill bietet eine produktionsgetestete Einrichtung für Content Collections – ein TypeScript-first-Tool, das Markdown/MDX-Dateien in typsichere Datensammlungen mit Zod-Validierung umwandelt. Verwenden Sie ihn beim Erstellen von Blogs, Dokumentationsseiten oder inhaltsstarken Vite + React-Anwendungen, um Typsicherheit und automatische Inhaltsvalidierung zu gewährleisten. Er behandelt alles von der Vite-Plugin-Konfiguration und MDX-Kompilierung bis hin zur Deployment-Optimierung und Schema-Validierung.
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SGLang ist ein hochperformantes LLM-Serving-Framework, das sich auf schnelle, strukturierte Generierung für JSON, Regex und agentenbasierte Workflows unter Verwendung seines RadixAttention-Prefix-Cachings spezialisiert. Es bietet deutlich schnellere Inferenz, insbesondere für Aufgaben mit wiederholten Präfixen, was es ideal für komplexe, strukturierte Ausgaben und Mehrfachdialoge macht. Wählen Sie SGLang gegenüber Alternativen wie vLLM, wenn Sie constrained decoding benötigen oder Anwendungen mit umfangreicher Präfix-Weitergabe entwickeln.