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Murmur — 本地零成本音频转录与清洗工作流

仓库：https://github.com/xiaopengde/murmur 适用 agent：GitHub Copilot Agent / Claude Code / OpenAI Codex / Cursor / 任意遵循 agentskills.io 的 agent

0. 触发条件

满足以下任一触发该 skill：

• 用户说"帮我转录 / 把这段录音转成文字 / 出逐字稿 / 出会议纪要 / 飞书妙计太贵"
• 工作目录里出现 .m4a / .mp3 / .wav / .mp4 / .webm / .flac / .ogg 文件
• 用户明确说"用 Murmur"

1. 端到端 5 步流程

步骤 A — 环境检查（必跑，不要跳）

假设用户是新机器，刚装完 Claude Code / Codex / Copilot，没装其他任何东西。所以先检查环境：

# macOS / Linux
bash scripts/doctor.sh

# Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/doctor.ps1

doctor 脚本会分两块输出：

1. 核心依赖状态：ffmpeg / uvx / pandoc / python3 / 平台和芯片 / 模型缓存（ModelScope / HuggingFace）
2. Murmur onboarding 状态：默认输出格式、默认离线模型是否已经由用户明确选择

如果核心依赖有 ❌，跑对应的 install 脚本：

# macOS
bash scripts/install-mac.sh

# Windows (需要管理员 PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/install-windows.ps1

安装完再跑一次 doctor。如果要在自动化里强校验，使用 strict 模式：

bash scripts/doctor.sh --strict
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/doctor.ps1 -Strict

--strict / -Strict 只有在核心依赖齐全且 onboarding 已完成时才返回 0；依赖缺失或 onboarding 未完成都会返回非 0。doctor 如果提示 onboarding 未完成，不要说“可以开始转录”，下一步必须跑 python scripts/transcribe.py --onboarding。

端到端验证（首次安装强烈推荐，或排查问题时；会使用临时配置，不污染用户默认值）：

bash scripts/doctor.sh --smoke                                    # macOS / Linux
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File scripts/doctor.ps1 -Smoke  # Windows

会自动生成 2 秒测试音频跑完整 pipeline。大陆 Apple Silicon 会优先用 ModelScope large-v3-turbo 4bit（首次约 464MB），其他环境用 tiny 模型（首次约 75MB）；通过后说明 ffmpeg → uvx → mlx/whisper → 文件输出全链路工作。失败时会保留临时目录方便排查。

步骤 B — 新用户 / 首次 onboarding（硬门禁）

无论用户是否已经给了音频文件，都必须先跑：

python scripts/transcribe.py --onboarding

读取 JSON：

• 如果 needs_onboarding=false：可以进入步骤 C。
• 如果 needs_onboarding=true：agent 必须使用 AskQuestion / 候选框让用户选择，不能自己决定，不能直接执行 JSON 里的 example。JSON 会明确包含：
  • must_ask_user: true
  • do_not_choose_for_user: true
  • do_not_run_example_without_user_choice: true

必须向用户询问两个候选项：

1. 默认输出格式：md 或 docx
2. 默认离线模型：large-v3-turbo / large-v3 / medium / small

用户选完后，运行：

python scripts/transcribe.py --init-defaults --format <md|docx> --set-default-model <model>

只有这个命令成功后，才允许继续转录。--format / --model 是单次覆盖参数，不能绕过首次 onboarding；未完成 onboarding 时，转录主流程会直接退出并要求先完成 onboarding。

如果用户后来想改默认：

python scripts/transcribe.py --set-default md       # 或 docx
python scripts/transcribe.py --set-default-model medium

步骤 C — 跑转录并转述进度

python scripts/transcribe.py <音频文件> [--lang zh] [--output-dir .] [--model medium] [--cn]

脚本内部会：

1. 用 ffmpeg 把任意输入转成 16kHz 单声道 WAV（关键——直接喂 m4a 会触发 Whisper 幻觉循环）
2. 检测平台：
   • Apple Silicon Mac → uvx --from mlx-whisper mlx_whisper（GPU 加速，最快）
   • Windows / Linux / Intel Mac → uvx whisper-ctranslate2（CTranslate2 后端，CPU 也很快）
3. 输出 转录原稿.txt + 字幕.srt 到目标目录
4. 清理临时 WAV

⛔️ 进度转述硬约束（agent 必读，最常翻车的一步）

反模式（你大概率会犯，越自信的模型越容易犯）：把这条转录命令当成「一个会返回结果的调用」，用一次性、长时间的前台阻塞等待（例如 Waiting 12m for shell / 一个 timeout=30min 的同步调用）等它跑完，期间不回头看终端。你可能觉得「下载和推理中间没我什么事，等结束再汇报最高效」——这是错的。脚本每 30 秒就在终端打一行心跳（📥 模型下载/准备中... 已用时 x:xx / ⏳ 转录推理中... 已用时 x:xx），但只要你一次性阻塞到结束，这些心跳全被你埋掉，用户面对的就是 十几分钟纯静默的终端，完全不知道是在下载、在推理、还是已经卡死。说一句「我会盯着进度」不等于你真的在盯。

必须这样做（不可省略、不可优化掉）：

1. 禁止用单次「阻塞等到命令结束」的方式跑转录。要么把它放后台跑，要么用短 timeout（如每次最多等 30–45 秒）然后反复回来读终端。
2. 每约 30 秒必须主动 poll 一次终端输出。
3. 每次 poll 后，只要看到新的心跳或阶段变化（📥 下载/准备 → ⏳ 转录推理 → ✅ 完成），立刻用一句前台消息转述给用户（例如「模型还在下载，约 40%」「已进入转录推理，已用时 2:00」「转录完成，正在整理输出」）。
4. 从命令开始到结束，中间不允许出现一次超过 ~45 秒的静默。如果你发现自己正打算「等它跑完再说」，停下——那就是上面的反模式。

首次没有缓存时，下载/准备完成后才算进入推理阶段；这两个阶段都要分别转述，不要把「还在下载」说成「在推理」。

🇨🇳 大陆网络：transcribe.py 会按时区/语言自动判断是否在大陆。命中后默认使用 --model-source auto：

• 对已验证映射，优先从 ModelScope 下载模型到 ~/.cache/murmur/models/，然后把本地目录交给现有 mlx-whisper / whisper-ctranslate2 推理。
• 对没有 ModelScope 映射的模型，继续给 whisper 子进程注入 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com（HuggingFace 镜像）和 UV_INDEX_URL=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple（uv 拉依赖走清华）。

⚠️ 走 ModelScope 时注意 VPN：ModelScope 是国内 CDN，大陆直连最快。如果用户开了全局 VPN / 代理，流量会绕到海外再回国内，反而拖慢下载。看到走 ModelScope 时，agent 应提醒用户：「正在从国内源 ModelScope 下载，如开着全局 VPN 建议临时关掉直连更快」。（这点和走 HuggingFace 时相反——HF 路线开 VPN 才快。）

可手动指定模型源：

python scripts/transcribe.py 录音.m4a --model-source modelscope  # 强制优先 ModelScope
python scripts/transcribe.py 录音.m4a --model-source hf          # 强制原 HuggingFace/引擎默认源

当前已验证映射：

• Apple Silicon / mlx-whisper：large-v3-turbo → mlx-community/whisper-large-v3-turbo-4bit（ModelScope，约 464MB；下载后自动适配 model.safetensors → weights.safetensors）
• Windows / Linux / Intel Mac / whisper-ctranslate2：large-v3-turbo → mobiuslabsgmbh/faster-whisper-large-v3-turbo（ModelScope，约 1.62GB，CTranslate2 格式；需要按目标平台 smoke test）

用户已经手动设过的同名环境变量不会被覆盖。显式 --cn / --no-cn 强制单次开关。

持久化偏好（避免每次都加 --cn）：

python scripts/transcribe.py --set-default-cn on    # 以后每次自动启用
python scripts/transcribe.py --set-default-cn off   # 以后每次走官方源
python scripts/transcribe.py --set-default-cn auto  # 恢复按时区/语言自动判断（默认）

也可以直接 bash scripts/install-mac.sh --cn（或 -CN for Windows），安装脚本会在结束时把偏好写进配置。

换更小的模型（CPU 慢机器常用）：

python scripts/transcribe.py 录音.m4a --model medium                   # 单次
python scripts/transcribe.py --set-default-model medium                # 永久（写入 config）
python scripts/transcribe.py --set-default-model ""                    # 清空恢复内置默认 large-v3-turbo

支持 tiny / base / small / medium / large-v2 / large-v3 / large-v3-turbo 短名，会按引擎自动映射：

• Apple Silicon / mlx-whisper 使用显式 HuggingFace repo 映射（例如 large-v3-turbo → mlx-community/whisper-large-v3-turbo，不是 ...-turbo-mlx）
• whisper-ctranslate2 透传短名（如 large-v3-turbo / medium）

也支持透传完整 HF repo 名给高级用户。转录失败时，脚本会打印 resolved model，并尽量区分网络问题与 repo 不存在 / 私有 / 映射错误。

预期耗时：

• M2/M3：音频时长 × 0.3-0.5
• Windows / Linux CPU：音频时长 × 1-2（首次会更慢，模型加载约 30s）
• 首次跑会先下载模型到 ~/.cache/murmur/models/（ModelScope 路线）或 ~/.cache/huggingface/hub/（原 HuggingFace 路线；Win 是 %USERPROFILE%\.cache\huggingface\hub\），日志显示 📥 模型下载/准备中；缓存就绪后才显示 ⏳ 转录推理中，之后秒级冷启动

⚠️ 关键约定：脚本里已经默认关掉了 condition-on-previous-text，因为这是 No.1 大坑（不关会输出"X 点 X 点 X 点……"或"谢谢观看"成段重复）。不要修改这个默认值。

步骤 D — LLM 清洗成可读 Markdown

读 转录原稿.txt，按以下步骤执行（不要跳过任何一步）：

1. 组装 prompt（两种方式选一）

• 自动（推荐）：

  python scripts/clean.py 转录原稿.txt [--scene interview|meeting|podcast]
  # 输出组装好的 prompt，复制到 LLM 对话框即可

• 手动：打开 docs/prompts/clean-transcript.md，把 ## === PROMPT 开始 === 到 ## === PROMPT 结束 === 之间的内容原封不动复制出来（不要总结、不要省略、不要用下面的简化版代替）。然后在末尾的占位符处贴入 转录原稿.txt 的全部内容。

2. 补场景描述（如已知，加在 prompt 最前面）

• 面试录音：这是一段中文面试录音，面试官代称"面试官"，应试者代称"我"。
• 会议录音：这是一段工作会议录音，已知参与者：[姓名/代号]。
• 不确定则不加（LLM 会从上下文推断）

3. 发给 LLM 执行（GPT-4o / Claude / Gemini / 国内大模型均可）

• 原稿超过 1.5 万字：先让 LLM 列出章节结构，再逐章节批次清洗，最后拼成一个文件
• 说话人 ≥ 3 人且混乱：先听前 30 秒录音，告诉 LLM 每个人的角色/声音特征

4. 对照「输出前自检清单」核查

拿到 LLM 输出后，过一遍 docs/prompts/clean-transcript.md 末尾的「输出前自检清单」（7 项）。有不合格项让 LLM 补改后再保存。

5. 保存为 逐字稿-清洗版.md，放在和音频同目录。

6. 主动把成果递到用户眼前（不要只报路径）

清洗稿是用户唯一真正关心的交付物，落盘后必须：

• 在编辑器里主动打开 逐字稿-清洗版.md（Cursor / VS Code：用打开文件的工具直接打开它，让用户一抬眼就看到稿子；Claude Code / Codex CLI 等无法直接开文件时，在回复里贴出开头一段做即时预览）。
• 明确告诉用户文件的完整保存路径。
• 不要只甩一句「文件已保存在 xxx 目录」就完事——那样用户还得自己去翻文件树，体验差一口气。

步骤 E — 如果默认是 docx，转 docx

python scripts/md2docx.py 逐字稿-清洗版.md

会在同目录输出 逐字稿-清洗版.docx，用 pandoc 实现，跨平台一致。

如果用户配置了默认 docx，不要问"要不要转 docx"，直接转就完事——这是设默认的意义。转好后同样主动打开/告知 docx 的完整路径，别让用户自己去找。

步骤 F（可选）— 复盘纪要

仅当用户明确说"复盘 / 纪要 / 总结 / retro"时做。读 docs/prompts/retrospective.md，按里面的模板生成 复盘纪要.md。

默认只交付步骤 D 的清洗稿，不要主动给复盘——大多数人只要可读逐字稿。

2. 目录约定

一次会议/面试 = 一个子目录：

<场景名-YYYY-MM-DD>/
├── 录音.m4a                ← 用户的原始音频
├── 字幕.srt                ← transcribe.py 输出，保留
├── 转录原稿.txt            ← transcribe.py 输出，保留（清洗依据）
├── 逐字稿-清洗版.md        ← LLM 清洗产物，主要交付物
├── 逐字稿-清洗版.docx      ← 默认 docx 时附加产物
└── 复盘纪要.md             ← 可选

如果用户音频文件本来就在某个目录里，就在那个目录就地输出；不要无中生有创建子目录除非用户要求。

3. 各 agent 平台的小差异

通用红线：所有平台都必须遵守步骤 C 的「进度转述硬约束」——不要用一次性长阻塞等转录跑完。下面是各平台具体怎么做到「后台跑 / 短轮询 + 每 30s 转述」。

GitHub Copilot Agent (VS Code)

• 不要用 mode='sync' + 一个 30min 长 timeout 一次性等完——那样心跳全被埋掉。改用后台运行（isBackground=true）或 mode='sync' 配短 timeout（30–45s）然后反复再读同一终端的输出
• 看进度请读取该终端已有输出，不要 send_to_terminal 任何命令到正在转录的持久 zsh——会 Ctrl+C 掉进程
• 每约 30s 读一次终端，把新心跳转述给用户

Claude Code

• 不要用一个超长 timeout 的 Bash 调用阻塞到结束。把转录放后台（命令尾 & 或后台模式），再用 BashOutput 每约 30s 轮询一次输出并转述心跳
• 如果用户在 macOS 且首次安装，可能需要 sudo 提示

OpenAI Codex CLI

• 默认权限可能不够；安装步骤需要用户手动 sudo；转录命令本身不需要特权
• 不要一次性阻塞等待。用短超时反复 poll 终端，每约 30s 转述一次进度心跳

Cursor

• 跟 VS Code Copilot 行为一致：后台跑或短 timeout + 反复读终端，严禁单次长阻塞等待

4. 故障排查速查

完整故障排查见 docs/troubleshooting.md。

5. 一次完整跑通的最简命令序列

假设用户给你一个 面试.m4a，目标默认 docx：

# 1) 环境检查（macOS）
bash scripts/doctor.sh

# 2) 缺啥装啥
bash scripts/install-mac.sh

# 3) 转录（首次会问 md/docx，让用户回答）
python scripts/transcribe.py 面试.m4a

# 4) agent 你来读 转录原稿.txt，按 docs/prompts/clean-transcript.md
#    清洗输出 逐字稿-清洗版.md（这一步是 LLM 自己做，不调脚本）

# 5) 默认 docx → 转
python scripts/md2docx.py 逐字稿-清洗版.md

# 6) 用户说要复盘？再来一步
#    读 docs/prompts/retrospective.md，输出 复盘纪要.md

整个过程只有一次用户交互（首次 onboarding 的格式 + 模型选择），之后都是无人值守。

6. 这个 skill 的设计哲学

写给后续维护者 / fork 这个 skill 的 agent：

1. 新机器零假设——doctor 和 install 脚本必须能在刚装完 OS 的 Mac/Win 上跑通
2. 不替用户做关键选择——格式默认值这种长期影响的设置必须问，但只问一次
3. LLM 清洗 prompt 和代码解耦——prompts 在 docs/prompts/，agent 直接读，方便用户改
4. 跨平台分支必须显式——不要假设 Apple Silicon 和 Windows 走同一条命令；transcribe.py 里的平台判断是核心逻辑
5. 错误恢复优先——任何关键命令失败都要给可执行的下一步建议，不要只报错