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transcribe-and-analyze

transcribe-and-analyze

github.com/nicepkgクリエイティブ・メディア28869 回インストール40 週間前に更新
リポジトリ

transcribe-and-analyze について

transcribe-and-analyzeは、WhisperKitで音声・動画のURLをローカルで文字起こしし、必要に応じて内容を分析するコマンドラインスキルです。分析にはOpenAIまたはローカルのOllamaを使い、要約、洞察、話題、引用、アクション項目を出力します。

主な機能

  1. 01音声・動画URLのローカル文字起こし
  2. 02Whisperモデルサイズの選択
  3. 03OpenAIまたはOllamaによる文字起こし分析
  4. 04カスタムプロンプトによる分析指定
  5. 05文字起こしと分析結果のMarkdown保存

活用シーン

  1. 01YouTube動画をローカルで文字起こし
  2. 02講義から洞察とアクション項目を抽出
  3. 03同じ文字起こしに複数の観点から分析

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/nicepkg/ai-workflow --skill transcribe-and-analyze

インストール後、Claude Code で/transcribe-and-analyzeを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

references/
configuration.md
troubleshooting.md
usage-patterns.md
scripts/
analyze_transcript.py
transcribe.py

詳細

文字起こしと分析

WhisperKit を使用した音声／動画コンテンツのローカル文字起こしです。必要に応じて、OpenAI またはローカルの Ollama による分析を利用できます。

機能

  1. 文字起こし - WhisperKit を使用して音声／動画 URL をテキストに変換します（ローカルで実行され、いつでも利用できます）
  2. 分析 - 文字起こしからインサイトを抽出します（ユーザーが依頼した場合のみ実行。OpenAI または Ollama に対応）

クイックスタート

文字起こしのみ
python3 scripts/transcribe.py "https://youtube.com/watch?v=..."
文字起こし＋分析（OpenAI）
python3 scripts/transcribe.py "https://youtube.com/watch?v=..."
python3 scripts/analyze_transcript.py whisper-transcriptions/video.md
文字起こし＋分析（ローカル）
python3 scripts/transcribe.py "https://youtube.com/watch?v=..."
python3 scripts/analyze_transcript.py whisper-transcriptions/video.md --local

文字起こし

スクリプトのオプション
# Basic
python3 scripts/transcribe.py "URL"

# Custom output directory
python3 scripts/transcribe.py "URL" --output-dir "/path/to/save"

# Higher accuracy (slower)
python3 scripts/transcribe.py "URL" --model medium

# Without timestamps
python3 scripts/transcribe.py "URL" --no-timestamps

# Custom filename
python3 scripts/transcribe.py "URL" --filename "my-transcription.md"
Whisper モデル
モデル速度精度用途
tiny最速最低手早い下書き、テスト
base高速妥当シンプルなコンテンツ
smallバランス型良好デフォルト - ほとんどの用途
medium遅め高い講義、重要なコンテンツ
large最も遅い最高高い精度が必要な場合
依存関係

スクリプトはこれらの有無を確認し、不足している場合はインストール方法を案内します。

出力

文字起こしは ./whisper-transcriptions/ に Markdown 形式で保存されます。

# Transcription

**Source:** https://youtube.com/watch?v=example
**Transcribed:** 2025-01-15 14:30:00
**Tool:** WhisperKit

---

[00:00:00.000 --> 00:00:05.000] Welcome to this video...

分析

プロバイダーのオプション

OpenAI API（デフォルト）：

python3 scripts/analyze_transcript.py transcript.md
python3 scripts/analyze_transcript.py transcript.md --model gpt-4o

OPENAI_API_KEY 環境変数が必要です。

ローカル Ollama：

python3 scripts/analyze_transcript.py transcript.md --local
python3 scripts/analyze_transcript.py transcript.md --local --model mistral

Ollama の起動が必要です（ollama serve）。

スクリプトのオプション
# Default comprehensive analysis (OpenAI)
python3 scripts/analyze_transcript.py transcript.md

# Use local Ollama
python3 scripts/analyze_transcript.py transcript.md --local

# Specify model
python3 scripts/analyze_transcript.py transcript.md --model gpt-4o
python3 scripts/analyze_transcript.py transcript.md --local --model llama3.2

# Custom analysis prompt
python3 scripts/analyze_transcript.py transcript.md --prompt "List all tools mentioned"

# Custom output location
python3 scripts/analyze_transcript.py transcript.md --output ~/Documents/analysis.md

# Print to stdout instead of saving
python3 scripts/analyze_transcript.py transcript.md --print
デフォルトの分析内容
  • エグゼクティブサマリー（2～3 段落）
  • 主なインサイト（5～7 個の箇条書き）
  • 要約付きの議論されたトピック
  • 注目すべき引用（印象的な引用を 3～5 件）
  • アクション項目と推奨事項
  • その他の所見
カスタムプロンプトの例
--prompt "List all technologies and tools mentioned"
--prompt "What are the main arguments presented?"
--prompt "Extract all statistics and data points"
--prompt "Summarize in 5 bullet points"
--prompt "What questions were asked and how were they answered?"
依存関係
  • openai - pip install openai（OpenAI と Ollama の両方で使用）
  • OPENAI_API_KEY 環境変数（OpenAI のみ）
  • ローカルで実行中の Ollama（--local モード用）
出力

分析結果は文字起こしと同じ場所に transcript_name_analysis.md として保存されます。

# Transcript Analysis

**Source Transcript:** path/to/transcript.md
**Analysis Model:** gpt-4o-mini (OpenAI)
**Tokens Used:** 33,763

---

[Analysis content]

よく使うワークフロー

一連の処理：URL からインサイトまで（クラウド）
python3 scripts/transcribe.py "https://youtube.com/watch?v=abc123"
python3 scripts/analyze_transcript.py whisper-transcriptions/watch.md
一連の処理：URL からインサイトまで（ローカル）
python3 scripts/transcribe.py "https://youtube.com/watch?v=abc123"
python3 scripts/analyze_transcript.py whisper-transcriptions/watch.md --local
同じ文字起こしに対する複数の分析
python3 scripts/analyze_transcript.py transcript.md --output summary.md
python3 scripts/analyze_transcript.py transcript.md --prompt "List action items" --output actions.md
python3 scripts/analyze_transcript.py transcript.md --prompt "Extract quotes" --output quotes.md
一括文字起こし
python3 scripts/transcribe.py "URL1"
python3 scripts/transcribe.py "URL2"
python3 scripts/transcribe.py "URL3"

参考ファイル

トラブルシューティング（references/troubleshooting.md）
  • ダウンロードの失敗
  • 文字起こしエラー
  • 依存関係の問題
  • API エラー
設定（references/configuration.md）
  • 出力形式の詳細
  • ファイル名の動作
  • モデル選択のガイド
使用パターン（references/usage-patterns.md）
  • よくある文字起こしのシナリオ
  • 分析パターン
  • 一括処理のヒント

スクリプト

スクリプト用途
scripts/transcribe.pyURL から音声／動画をダウンロードして文字起こしします（WhisperKit）
scripts/analyze_transcript.py文字起こしファイルを AI で分析します（OpenAI または Ollama）

コメント

Markdown 対応