本地语音转文字（Whisper）环境说明与跨机部署
用途：让 WorkBuddy 通过本地 Whisper 把用户发来的语音转成文字，全程离线、不上传。
一、当前环境状态（已上线 ✅）
• whisper 20250625 ✅ • ffmpeg 7.1 ✅（已放到 C:\Users\HP\.workbuddy\binaries\ffmpeg\ffmpeg.exe，转写时能找到） • 全程本地运行，无需联网、不上传，私密性没问题。
二、怎么用
操作步骤：
1. 打开 WorkBuddy → 助理设置 → 远程通道 → 微信助理 → 连接 2. 微信扫码绑定，远程遥控 WorkBuddy 干活 3. 在微信 ClawBot 聊天窗口直接发语音消息 4. WorkBuddy 收到后自动调用本地 Whisper 转成文字 5. 文字稿实时回传至微信
就这么简单。不需要发文件、不需要保存附件，直接按住说话发语音就行，WorkBuddy 在电脑端自动处理，结果秒回微信。
转写命令（参考）：
PATH="/c/Users/HP/.workbuddy/binaries/ffmpeg:$PATH" python -m whisper <音频路径> --model turbo --output_format txt
• 默认 python 即装了 whisper 的解释器（本机 3.14.3）。 • 模型首次运行会下载到 ~/.cache/whisper（turbo 约 1.5GB）。 • --model 可选 tiny/base/small/medium/large/turbo：小模型更快、大模型更准。 • --task translate 可顺带翻译成英文；--output_format srt 出字幕格式。
三、换一台电脑，怎么快速搞定
核心思路：把“安装 + 配置”固化成一句话命令（或技能），到新机器上跑一次即可。
一键部署命令（bash / Git Bash 下执行）
前置：Python + pip 可用、能联网装包。
set -e python -m pip install -q --upgrade pip python -m pip install -q openAI-whisper imageio-ffmpeg # 提取 ffmpeg 二进制并放到 PATH 目录（whisper 依赖 ffmpeg 解码音频） FF=$(python -c "import imageio_ffmpeg; print(imageio_ffmpeg.get_ffmpeg_exe())") mkdir -p "$HOME/.workbuddy/binaries/ffmpeg" cp "$FF" "$HOME/.workbuddy/binaries/ffmpeg/ffmpeg.exe" echo "ffmpeg : $( "$HOME/.workbuddy/binaries/ffmpeg/ffmpeg.exe" -version | head -1 )" echo "whisper: $( python -c 'import whisper; print(whisper.__version__)' )"
跑完即具备与当前机器一致的转写能力。
关键点说明
• whisper 默认会拉 torch，安装体积较大（几百 MB～上 GB），请预留磁盘空间与几分钟时间。 • ffmpeg 必须可用且 whisper 能找到——上面用 imageio-ffmpeg 提取二进制并放到 PATH 目录，是最稳的做法。 • 若 python 不是装 whisper 的那个解释器，改用对应解释器的 python -m pip / python -m whisper。 • 离线环境：可提前在有网机器 pip download 把 wheel 和 ffmpeg 二进制拷过去，再离线安装。