AlphaMoatによると、2026-09時点でTG Voice Whisper Transcriberのダウンロード数は4,919、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中1,880位、AIエージェントでは969件中350位です。

インストール数

158

ダウンロード数

4919

スター数

総合順位

#1,880

全体の上位 38% · AIエージェントの上位 37%

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 ↗	158	4522	1	-
SkillHub ↗	157	4919	1	—

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。

このスキルでできること

.ogg Opus ファイルを Whisper tiny モデルでテキスト化し、例示フローでは処理済み音声と一時 transcript を削除します。常時監視は個人の音声にアクセスする可能性があり、ワイルドカード削除は意図しないファイルにも影響し得るため、実行時間と対象ディレクトリを限定し、ファイルを個別に検証してください。 whisper、ffmpeg、確認済みの分離した導入環境が必要です。転記自体はローカルでも、導入とモデル取得には通信が必要です。対象言語を確認し、導入前にワイルドカード処理を検証済みの個別ファイル処理へ修正してください。監視や Telegram への返信送信は別途確認します。

資料公開日 2026-10-27

できること

Telegram 音声メッセージを文字起こしする
承認済みの音声ファイルをローカル処理する

使う場面

音声ディレクトリへのアクセスと削除範囲が明確に承認されたとき

プロンプト例

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。

元ファイルを残し、指定した音声 1 件を処理する一回限りの手順を設計して。

常時監視やファイル削除を有効化する前の確認事項を挙げて。

月次の推移

ダウンロード数4919

スター数1

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	4919	—	1
2026-08	4580	+2.9%	1
2026-07	4449	+6.1%	1
2026-06	4194	+3.4%	1
2026-05	4055	—	1
2026-03	3401	—	1

SKILL.md 原文

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。

1.6 KB・ClawHub v1.0.0

---
name: tg-voice-whisper
description: Auto-transcribe Telegram voice messages (.ogg Opus) to text using local OpenAI Whisper (tiny model). Reply with transcription + auto-delete file for privacy. No API keys, fully offline after install.
emoji: 🎙️🔊

requires:
  bins: [whisper, ffmpeg]

install:
  - kind: apt

すべて表示(全 43 行)

    packages: [ffmpeg]
  - kind: pip
    packages: [openai-whisper]
    flags: [--break-system-packages]

min-server: 4GB RAM recommended for fast/stable work (cached model <1s transcribe on 1vCPU).

**Safe:** Local-only, auto-rm files, no external APIs/credentials stored.

**Usage (agent):**
When voice .ogg arrives in /root/.openclaw/media/inbound/:
```
exec 'whisper PATH --model tiny --language ru --output_format txt --output_dir /tmp/whisper; text=$(cat /tmp/whisper/*.txt); message action=send message="🔊 [text]" reply_to_current; rm PATH /tmp/whisper/*'
```

**Auto-setup (non-block):**
Spawn sub-agent or cron every 5s:
```
sessions_spawn task="LOOP: find /root/.openclaw/media/inbound/*.ogg -mmin -1 → background whisper ru tiny → message reply text → rm" label="voice-auto" cleanup="keep"
```
Or cron:
```
cron add job={"name":"voice-auto","schedule":{"kind":"every","everyMs":5000},"payload":{"kind":"systemEvent","text":"🔊 VOICE_CHECK"},"sessionTarget":"main"}
```

**Test:**
whisper /path.ogg --model tiny --language ru

**Notes:**
- First run: ~15s model download (72MB ~/.cache/whisper/tiny.bin).
- Cached: <1s on 1vCPU/4GB.
- Languages: ru/en best; --language detect auto.
- Accuracy: tiny 85-95% ru speech; upgrade to base/small for better.