OpenClaw

video-stt

Extract audio from video URLs and transcribe using STT (Speech-to-Text). Supports local Whisper or cloud APIs. Use when: user provides a video URL and wants to know what is being said, transcribing YouTube videos, podcasts, or any video with audio.

damiencronw0 来源安装数☆ 0 仓库 Stars

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安装与使用

请根据来源仓库和你的 AI 工具说明安装此技能。先阅读技能文件和依赖要求，再添加到工作流。

SkillHub CLI

skillhub install damiencronw/video-stt

打开来源仓库，查看说明和兼容环境后，按来源提供的命令或步骤安装。

将来源链接提供给你的 Agent，让它先读取说明、核对依赖，并向你说明将执行的安装步骤。

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技能说明

Video STT Skill

从视频 URL 提取音频并转换为文字 (Speech-to-Text)

环境要求

yt-dlp - 下载视频/音频
ffmpeg - 提取音频
Python - 使用 uv 虚拟环境

快速开始

# 进入脚本目录
cd ~/.openclaw/workspace/skills/video-stt/scripts

# 运行转录
bash stt.sh "视频URL"

使用方法

# 基本用法
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx"

# 指定输出文件
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx" -o output.txt

# 使用本地 Whisper 模型
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx" --local

# 使用云端 API
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx" --api openai

支持的模型

本地 (免费)

tiny - 最快，质量一般
base - 平衡
small - 较好
medium - 很好
large - 最佳（需要更多内存）

云端 API

OpenAI Whisper API
Azure Speech
Google Speech

输出格式

默认输出纯文本，可选：

.txt - 纯文本
.srt - 字幕格式
.vtt - WebVTT 字幕
.json - 带时间戳的 JSON

环境变量

# OpenAI (如果使用云端)
export OPENAI_API_KEY="sk-xxx"

# 或者使用硅基流动 (更便宜)
export SILICONFLOW_API_KEY="xxx"

示例

# 转录 YouTube 视频
bash stt.sh "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ"

# 指定模型
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx" --model medium

# 保存为 SRT
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx" --format srt

Python 依赖

使用 uv 管理 Python 环境：

# 创建虚拟环境
uv venv
uv pip install yt-dlp whisper ffmpeg-python

# 运行
uv run python stt.py "视频URL"

来源信息

Source: github
Repository: openclaw/skills
Path: skills/damiencronw/video-stt
Version: —
Commit: 287ac8389e03dbb4a25f68a1e81558d742bae323
分类来源: rules
状态: active
可见性: public

这些信息来自收录时的来源分析，可能滞后；使用前请核对最新来源文件。

来源内容

SKILL.md

# Video STT Skill

从视频 URL 提取音频并转换为文字 (Speech-to-Text)

## 环境要求

- **yt-dlp** - 下载视频/音频
- **ffmpeg** - 提取音频
- **Python** - 使用 uv 虚拟环境

## 快速开始

```bash
# 进入脚本目录
cd ~/.openclaw/workspace/skills/video-stt/scripts

# 运行转录
bash stt.sh "视频URL"
```

## 使用方法

```bash
# 基本用法
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx"

# 指定输出文件
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx" -o output.txt

# 使用本地 Whisper 模型
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx" --local

# 使用云端 API
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx" --api openai
```

## 支持的模型

### 本地 (免费)
- tiny - 最快，质量一般
- base - 平衡
- small - 较好
- medium - 很好
- large - 最佳（需要更多内存）

### 云端 API
- OpenAI Whisper API
- Azure Speech
- Google Speech

## 输出格式

默认输出纯文本，可选：
- `.txt` - 纯文本
- `.srt` - 字幕格式
- `.vtt` - WebVTT 字幕
- `.json` - 带时间戳的 JSON

## 环境变量

```bash
# OpenAI (如果使用云端)
export OPENAI_API_KEY="sk-xxx"

# 或者使用硅基流动 (更便宜)
export SILICONFLOW_API_KEY="xxx"
```

## 示例

```bash
# 转录 YouTube 视频
bash stt.sh "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ"

# 指定模型
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx" --model medium

# 保存为 SRT
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx" --format srt
```

## Python 依赖

使用 uv 管理 Python 环境：
```bash
# 创建虚拟环境
uv venv
uv pip install yt-dlp whisper ffmpeg-python

# 运行
uv run python stt.py "视频URL"
```

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