transcribe

transcribe skill の概要

transcribe skill でできること

transcribe skill は、OpenAI を使って音声や動画をテキスト化する skill です。必要に応じて話者分離や既知話者のヒントも使えます。録音、インタビュー、会議、講義、短い動画クリップを、信頼できる transcribe 結果として残したいときに向いています。特に、話者ラベルが重要なケースで力を発揮します。

どんな人に向いているか

transcribe skill は、その場しのぎのプロンプトではなく、再現性のあるワークフローを求める人に向いています。Technical Writing、会議メモ、コンテンツ運用、リサーチインタビューなど、読みやすいテキストと追跡しやすい話者構造の両方が必要な場面で特に有用です。

この skill が違う理由

最大の強みは、運用上のわかりやすさです。bundled CLI を前提にしており、モデル選択と出力形式の判断ルールが明示され、必要に応じて話者分離済みの出力も扱えます。そのため、単に「これを文字起こしして」と頼む一般的な prompt より、transcribe skill のほうが安定して回しやすいです。特に、再現性と出力の形を重視する場合に違いが出ます。

transcribe skill の使い方

transcribe skill をインストールする

npx skills add openai/skills --skill transcribe でインストールします。リポジトリを直接使う場合は skills/.curated/transcribe から始めて、環境上の理由で変更が必要な場合を除き、bundled のワークフローはそのまま維持してください。

transcribe の使い方に合った入力を準備する

transcribe をうまく使うには、次を用意してください。

• 音声または動画のファイルパス
• 希望する応答形式: text, json, diarized_json
• 任意の言語ヒント
• 話者分離が必要な場合は既知の話者情報

たとえば、強い prompt は「この18分のインタビューを文字起こしして、diarized_json で返してください。可能ならホストと2人のゲストをラベル付けしてください」のようになります。単に「transcript がほしい」と頼むより、出力の構造と話者コンテキストをどう最適化すべきかが伝わるため、こちらのほうが適切です。

先に読むべきファイル

まず SKILL.md を読み、そのあと references/api.md で形式上の制約と話者分離のルールを確認してください。フローを拡張したり自動化したりするなら、scripts/transcribe_diarize.py と agents/openai.yaml を見て、既定モデル、CLI の挙動、prompt の入口を把握してください。

実務で役立つワークフローのコツ

高速な通常文字起こしには gpt-4o-mini-transcribe を使い、話者ラベルが重要なときは gpt-4o-transcribe-diarize に切り替えてください。30秒を超える音声では chunking_strategy を auto のままにしておくと扱いやすいです。実行前に OPENAI_API_KEY がローカル環境で設定されていることも確認してください。この skill は、secret を貼り付けるのではなく、設定済みの環境を前提にしています。

transcribe skill の FAQ

transcribe は Technical Writing に向いていますか？

はい。transcribe skill は、ソース音声を docs、インタビュー、コンテンツ整理用の編集しやすいテキストに変える必要がある Technical Writing にかなり向いています。創作的な書き換えよりも、話し言葉を信頼できる構造化テキストにすることが主目的です。

どんな場合に transcribe を使わないほうがいいですか？

トランスクリプトは不要で、ざっくりした要約だけ欲しい場合は transcribe を使わないでください。また、分割せずに対応できる supported request limits を超えるほどファイルが大きい場合も不向きです。話し言葉の正確な変換より、大きな意訳や再表現を求める用途にも合いません。

通常の prompt と何が違うのですか？

通常の prompt でも文字起こしは頼めますが、transcribe skill には再現可能なワークフロー、推奨 CLI、明示的な応答形式の選択肢、そして話者分離のガイダンスがあります。複数ファイルで一貫した出力が必要なとき、この違いが迷いを減らします。

transcribe は初心者にも使いやすいですか？

はい、ファイルと希望する出力を指定できるなら使いやすいです。初心者が迷うのはたいてい、プレーンテキストにするか話者分離付きにするかの選択くらいです。最初のハードルは環境設定なので、まず OPENAI_API_KEY を確認してください。

transcribe skill を改善するには

transcribe により良いソース情報を渡す

品質を最も大きく左右するのは、たいてい prompt を増やすことではなく、入力を良くすることです。たとえば、音声がポッドキャストなのか、通話録音なのか、講義なのかを伝え、話者の重なりがあるか、逐語的なテキストが欲しいのか、整形済みの transcript 出力が欲しいのかを明示してください。そうすることで、transcribe はより適した経路を選びやすくなります。

話者分離が重要なら speaker hints を使う

話者名がわかっているなら、音声だけでモデルに推測させるのではなく、参照情報として渡してください。特に、transcribe では話し方が似ている人がいる場合や、複数のゲストがいる録音で重要です。既知の話者情報はラベルの一貫性を高めますが、参照が正確であることが前提です。

変更は一度に1つずつ試す

最初の transcribe 出力が弱い場合は、モデル、chunking、response format、speaker hints のどれか1つだけを変えてください。リクエスト全体を一気に書き換えないほうが、原因を追いやすくなります。たとえば、ラベルがずれているなら、transcript の目的はそのままにして、話者参照を追加するか diarized_json に切り替えるだけで十分です。

よくある失敗パターンに注意する

よくある問題は、API key の未設定、未対応のファイル処理、あいまいな出力指定、そして使える話者コンテキストがないのに話者分離を求めることです。ワークフロー向けに transcribe のガイドを作るなら、想定するファイル形式、推奨出力形式、録音がノイジーだったり長すぎたりした場合のフォールバックも明記してください。