AlphaMoatによると、2026-09時点でGemini STTのダウンロード数は4,449、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中2,183位、デザイン・メディアでは512件中213位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 146 | 4339 | 2 | - |
| SkillHub ↗ | 275 | 4449 | 2 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
Gemini API または Vertex AI で音声ファイルを文字起こしします。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4449 | — | 2 |
| 2026-08 | 4240 | +2.4% | 2 |
| 2026-07 | 4140 | +6.4% | 2 |
| 2026-06 | 3890 | +3.7% | 2 |
| 2026-05 | 3753 | — | 2 |
| 2026-03 | 3090 | — | 2 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
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name: gemini-stt
description: Transcribe audio files using Google's Gemini API or Vertex AI
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎤","os":["linux","darwin"]}}
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# Gemini Speech-to-Text Skill
Transcribe audio files using Google's Gemini API or Vertex AI. Default model is `gemini-2.0-flash-lite` for fastest transcription.
## Authentication (choose one) ### Option 1: Vertex AI with Application Default Credentials (Recommended) ```bash gcloud auth application-default login gcloud config set project YOUR_PROJECT_ID ``` The script will automatically detect and use ADC when available. ### Option 2: Direct Gemini API Key Set `GEMINI_API_KEY` in environment (e.g., `~/.env` or `~/.clawdbot/.env`) ## Requirements - Python 3.10+ (no external dependencies) - Either GEMINI_API_KEY or gcloud CLI with ADC configured ## Supported Formats - `.ogg` / `.opus` (Telegram voice messages) - `.mp3` - `.wav` - `.m4a` ## Usage ```bash # Auto-detect auth (tries ADC first, then GEMINI_API_KEY) python ~/.claude/skills/gemini-stt/transcribe.py /path/to/audio.ogg # Force Vertex AI python ~/.claude/skills/gemini-stt/transcribe.py /path/to/audio.ogg --vertex # With a specific model python ~/.claude/skills/gemini-stt/transcribe.py /path/to/audio.ogg --model gemini-2.5-pro # Vertex AI with specific project and region python ~/.claude/skills/gemini-stt/transcribe.py /path/to/audio.ogg --vertex --project my-project --region us-central1 # With Clawdbot media python ~/.claude/skills/gemini-stt/transcribe.py ~/.clawdbot/media/inbound/voice-message.ogg ``` ## Options | Option | Description | |--------|-------------| | `<audio_file>` | Path to the audio file (required) | | `--model`, `-m` | Gemini model to use (default: `gemini-2.0-flash-lite`) | | `--vertex`, `-v` | Force use of Vertex AI with ADC | | `--project`, `-p` | GCP project ID (for Vertex, defaults to gcloud config) | | `--region`, `-r` | GCP region (for Vertex, default: `us-central1`) | ## Supported Models Any Gemini model that supports audio input can be used. Recommended models: | Model | Notes | |-------|-------| | `gemini-2.0-flash-lite` | **Default.** Fastest transcription speed. | | `gemini-2.0-flash` | Fast and cost-effective. | | `gemini-2.5-flash-lite` | Lightweight 2.5 model. | | `gemini-2.5-flash` | Balanced speed and quality. | | `gemini-2.5-pro` | Higher quality, slower. | | `gemini-3-flash-preview` | Latest flash model. | | `gemini-3-pro-preview` | Latest pro model, best quality. | See [Gemini API Models](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models) for the latest list. ## How It Works 1. Reads the audio file and base64 encodes it 2. Auto-detects authentication: - If ADC is available (gcloud), uses Vertex AI endpoint - Otherwise, uses GEMINI_API_KEY with direct Gemini API 3. Sends to the selected Gemini model with transcription prompt 4. Returns the transcribed text ## Example Integration For Clawdbot voice message handling: ```bash # Transcribe incoming voice message TRANSCRIPT=$(python ~/.claude/skills/gemini-stt/transcribe.py "$AUDIO_PATH") echo "User said: $TRANSCRIPT" ``` ## Error Handling The script exits with code 1 and prints to stderr on: - No authentication available (neither ADC nor GEMINI_API_KEY) - File not found - API errors - Missing GCP project (when using Vertex) ## Notes - Uses Gemini 2.0 Flash Lite by default for fastest transcription - No external Python dependencies (uses stdlib only) - Automatically detects MIME type from file extension - Prefers Vertex AI with ADC when available (no API key management needed)
ContextWeaveアーキテクチャ図ワンショット生成
Nano Banana Pro で画像を生成・編集するスクリプト型のスキルです。
whisper コマンドで音声をローカルで文字起こしするスキルです。
MCP サーバー経由で図を生成、編集するスキルです。
洗練された画面のための設計知見と実装指南をまとめたスキルで、レイアウトからフロー、トークン、フロントエンドの変更まで扱います。
複数の動画モデル API をまたぐ AI 動画生成と編成のスキルです。
ffmpeg を使って動画からフレームを取り出し、手早い確認用のサムネイルを作るスキルです。
ローカルの Whisper で音声ファイルを文字に起こすスキルで、モデルのダウンロード後は完全にオフラインで動きます。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。