Korra
Меню
Программа (CLI)ОфициальныйОткрытый код · MIT

Whisper

Из записи — в текст

Расшифровывает речь из аудио и видео. Помогает подготовить текст интервью, встречи или субтитры.

  • На вашем компьютере
  • Без ключа
  • Только читает
  • Бесплатно
  • Данные: никуда, всё локально

Проверено 29.09.2026: Korra — модели Whisper через faster-whisper

Пример задачи
Запись интервью
Текст и субтитры

Что можно поручить агенту

  • Расшифровать разговор для дальнейшей работы над статьёй.

  • Получить субтитры для ролика.

  • Подготовить текст встречи, из которого агент составит конспект.

В Korra. Ставить ничего не нужно: в Korra уже встроен faster-whisper — быстрая реализация Whisper, которой Korra расшифровывает голосовые. Отправьте запись агенту и попросите расшифровать.

Подключить

Проще всего — отправить агенту ссылку: он прочитает инструкцию, установит, подключит и проверит сам.

Сообщение агенту
Подключи инструмент «Whisper» по инструкции: https://korra-agent.online/library/whisper/agent.txt

Попросите агента

Задание для агента

Подойдёт любой агент с доступом к терминалу: он проверит систему, установит программу и проверит работу.

Обычная программа: любой агент с доступом к терминалу установит её по заданию ниже.

  • Claude Code
  • Codex
  • Cursor
  • Hermes
  • OpenClaw
  • Korra
  • OpenClaw — ClawHub: официальный скилл whisper CLI, 88 765 загрузок и 2974 установки источник

Что можно сделать

3 готовых сценариев. Каждый промпт можно отправить агенту после подключения.

Текст интервью для статьи

Полная расшифровка записи в TXT — с ней можно сразу работать над статьёй.

  • По умолчанию работает модель turbo; язык записи лучше указать явно, например --language Russian.
  • Модель скачивается один раз, дальше расшифровка идёт на вашем компьютере.
Промпт для агента
Промпт
Расшифруй моё интервью локальным Whisper.
1. Попроси файл записи и уточни язык.
2. Проверь, что установлены whisper и ffmpeg, модель подбери под память компьютера.
3. Сначала расшифруй первые две-три минуты и покажи мне текст, потом — всю запись.
4. Сохрани TXT в папку transcripts рядом с записью, исходник не трогай.
Готово, когда есть текст всей записи и список мест, где ты не уверен в именах, цифрах и терминах.

Совет. Имена, названия и цифры сверяйте с записью на слух: Whisper может записать их неверно.

Субтитры для ролика

Файл SRT с таймкодами, который можно загрузить на видеоплатформу или в монтажную программу.

  • Whisper делит речь на фрагменты с таймкодами и сохраняет их в SRT и VTT.
Промпт для агента
Промпт
Сделай субтитры к моему ролику локальным Whisper.
1. Попроси файл ролика и язык речи.
2. Расшифруй с явным указанием языка и сохрани SRT рядом с роликом под тем же именем.
3. Если фразы слишком длинные для экрана, подбери параметры длины строки по whisper --help.
4. Выпиши фрагменты, где речь неразборчива или много терминов.
Готово, когда субтитры совпадают с речью в начале, середине и конце ролика.

Совет. Whisper переводит только на английский, а модель turbo не переводит вовсе. Для субтитров на другом языке нужен отдельный шаг перевода.

Протокол созвона

Расшифровка встречи и конспект по ней: решения, задачи, ответственные и сроки.

  • Whisper даёт текст с таймкодами, конспект по нему составляет агент.
Промпт для агента
Промпт
Составь протокол моего созвона.
1. Попроси запись и список участников.
2. Расшифруй её локальным Whisper с указанием языка, сохрани TXT и SRT.
3. Выпиши решения, задачи с ответственными и сроками, открытые вопросы. У каждого пункта — время в записи по SRT.
4. Сохрани протокол в Markdown рядом с расшифровкой.
Whisper не различает голоса: если непонятно, кто взял задачу, пиши «не определено», а не угадывай.
Готово, когда каждый пункт протокола можно найти в записи по времени.

Совет. Whisper не делит реплики по людям. Помогает, если участники называют себя, когда берут задачу.

Если настраиваете вручную

Установите Python и FFmpeg, затем пакет openai-whisper в отдельное Python-окружение по инструкции проекта. Пример ниже запускает небольшую модель на процессоре и сохраняет текст и субтитры в папку result.

whisper "interview.mp3" --model base --language Russian --device cpu --fp16 False --output_dir result --output_format all

Замените interview.mp3 на свой файл. Для начала возьмите короткую запись. Модель base выбрана для первого знакомства; качество и время обработки нужно оценить на вашем аудио.

Открыть инструкцию проекта

Что учесть

Имена, числа и неразборчивые фрагменты нужно сверять с записью. Распределение реплик по людям и составление конспекта — отдельные задачи.