speech-to-text
作者 NoizAIspeech-to-text 技能可将受支持的音频文件转写为纯文本，并支持时间戳、说话人标签和 JSON 输出。它面向需要稳定、可重复流程的实际 speech-to-text 场景，适用于访谈、会议、播客、讲座，以及对转写一致性要求较高的自动化任务。
该技能评分为 78/100，说明它是一个相当稳妥的目录收录候选：用户大概率能正确触发并理解预期工作流，几乎不需要猜测，但在配置和边缘场景上仍可能存在一些落地空缺。仓库提供了足够明确的实际操作信息，足以支撑面向转写的 agent 安装使用。
- 触发条件明确：SKILL.md 直接列出了与转写相关的触发词，包括 speech-to-text、transcript、subtitle generation 和多语言请求。
- 工作流价值清晰：Quick Start 示例展示了对音频文件的直接 CLI 调用、语言选择、文件输出，以及带时间戳/说话人标签的 JSON 输出。
- 具备真实实现：随附的 scripts/stt.py 表明这是一个可运行的技能而非占位内容，并包含 API key 处理和格式校验。
- 可见文档中的配置说明仍不完整：SKILL.md 没有安装命令，用户可能需要自行推断依赖与环境设置。
- 该技能似乎依赖 API 且有大小限制（NOIZ_API_KEY、最大 50 MB、最长 10 分钟），这会限制部分真实场景下的转写任务。
speech-to-text 技能概览
这个 speech-to-text 技能能做什么
speech-to-text 技能可以把受支持的音频文件转成纯文本转写，并支持时间戳、说话人标签和 JSON 输出。它更适合想要一套实用的 speech-to-text 工作流的人，而不是依赖通用提示词去“猜”转写步骤。
适合谁安装
如果你经常需要转写访谈、会议、播客、讲座、语音备忘录，或者短视频里的音频轨道，就适合安装 speech-to-text 技能。它尤其适合 workflow automation 场景：转写是一个可重复执行的步骤，而且你需要一套稳定的命令式流程。
在采用之前要注意什么
主要的决策点是文件限制、语言处理和输出格式。这个 repo 支持常见音频类型，并提供清晰的 CLI 路径，因此 speech-to-text 指南很容易落地到实际工作流中。如果你要处理大批量、长录音，或者高度定制的说话人分离，先确认你的场景是否符合脚本限制，再决定是否依赖它。
如何使用 speech-to-text 技能
安装并确认运行环境
按文档里的安装路径执行：npx skills add NoizAI/skills --skill speech-to-text。这个 speech-to-text 安装只有在你也能运行 helper script 时才真正有用，所以要确认环境里已经具备 Python、requests 包，以及有效的 NOIZ_API_KEY。
给技能提供正确的输入
这个 script 需要的是一个真实音频文件，而不是含糊的请求。高质量输入应该明确文件名、已知语言、期望输出，以及任何格式要求。例如：“Transcribe meeting.wav in English, include timestamps, and save JSON to result.json.” 这比 “transcribe this” 更好，因为它消除了 speech-to-text 使用中的歧义。
先读这些文件
先看 SKILL.md，了解触发方式、参数和输出模式；再检查 scripts/stt.py，看实际的校验规则、文件处理和 API 行为。如果你要把 speech-to-text 调整到 Workflow Automation 里，script 比说明文字更重要，因为它会告诉你这个技能在接近生产环境的使用中能接收什么、不能接收什么。
最佳实践的提示词结构
一次好的调用应该明确说明：
- 源文件路径
- 语言是否已知，还是需要自动检测
- 你要的是纯文本、JSON，还是保存后的输出
- 是否需要时间戳或说话人标签
一个实用的 speech-to-text 提示词可以这样写：“Use the speech-to-text skill on podcast.m4a. Auto-detect language, return a clean transcript, and include timestamps in JSON because I need to publish captions later.”
speech-to-text 技能常见问题
这个技能只适用于音频文件吗？
核心 speech-to-text 技能是为音频转写设计的，仓库示例主要覆盖 MP3、WAV、M4A、OGG、FLAC、AAC 和 WEBM 等文件。如果你的来源是视频，通常需要先提取音频，除非你的工作流本身已经处理了这一步。
安装前最需要知道的限制是什么？
最实际的限制是文件大小和时长。如果你的工作流经常超出这些限制，speech-to-text 安装在小任务上仍然可用，但它不会是长篇档案转写的理想默认方案。
它和普通转写提示词有什么区别？
普通提示词可以描述任务，但 speech-to-text 技能给你的是一条可重复的操作路径：安装、必需密钥、受支持输入、输出模式，以及脚本驱动的工作流。这让它在重复使用 speech-to-text 时，比一次性的说明更稳定可靠。
对新手友好吗？
如果你能运行基础 Python 命令并设置 API key，那么答案是肯定的。speech-to-text 指南本身很直接，但新手仍然应该阅读脚本，避免误以为它支持未列出的文件类型、输出选项或语言行为。
如何改进 speech-to-text 技能
把转写目标说清楚
更好的结果从更明确的意图开始。你需要明确说明是逐字稿、可读性更强的润色稿、带时间戳的转写、说话人标签，还是可被机器处理的 JSON。speech-to-text 技能可以支持多种输出，但你必须选对下游任务需要的那一种。
补充文件和语言信息
如果你知道语言，就直接提供。如果录音里有多个说话人，也要说明。如果音频比较嘈杂，同样要提出来。这些细节会提升 speech-to-text 输出质量，因为它们能减少在口音识别、语言切换和说话人切分上的猜测。
让输出匹配下一步
如果用于编辑，就要纯文本；如果用于字幕或自动化，就要 JSON 或带时间戳的输出；如果用于搜索索引，就要能保留说话人轮次的转写。这正是 speech-to-text 在 Workflow Automation 中真正有用的地方：输出应该围绕下一个工具来设计，而不只是为了阅读。
从第一版转写结果继续迭代
如果第一轮结果接近可用但还不够好，不要大范围重来，而是先收紧输入。常见的修正包括：提供正确语言、裁掉静音或背景噪音、拆分长文件，或者请求不同的输出格式。这样通常是改进 speech-to-text 技能最快的方法，而不必推翻整个工作流。