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中文音频 → 公众号 Markdown 文章 / 文字稿。基于阿里云 DashScope paraformer-v2 实现语音识别 + 说话人分离，最长支持 12 小时音频。包含两个 skill：audio-to-wechat-md 自动出 6000-10000 字成品文章 +

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中文音频 → 公众号 Markdown 文章 / 文字稿。基于阿里云 DashScope paraformer-v2 实现语音识别 + 说话人分离，最长支持 12 小时音频。包含两个 skill：audio-to-wechat-md 自动出 6000-10000 字成品文章 + 5 个标题选项；audio-to-transcript 出原样保留的可读文字稿。适合公众号创作者整理直播回放、访谈、播客等长音频内容。 Chinese audio → WeChat-formatted Markdown article or readable transcript. Backed by Aliyun DashScope paraformer-v2 (ASR with diarization). Supports up to 12-hour audio files. Two skills: audio-to-wechat-md (full WeChat article + 5 title options) and audio-to-transcript (minimally-edited readable transcript). Designed for Chinese content creators handling livestream replays, interviews, podcasts.

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# wechat-audio-toolkit > 中文音频 → 公众号文章 / 可读文字稿。一个为 Claude Code / Cowork 写的 plugin。 ## 这个 plugin 能做什么 | Skill | 输入 | 输出 | |---|---|---| | **`audio-to-wechat-md`** | 任何中文音频文件（mp3/m4a/wav/aac/flac/ogg）| 一篇 6000-10000 字的**公众号 Markdown 成品文章** + 5 个标题选项。会自动纠错、Q&A 重组、提炼金句。 | | **`audio-to-transcript`** | 同上 | 一份**可读的 Markdown 文字稿**，保留原文不做任何整理。 | 底层用阿里云 **DashScope paraformer-v2** 做语音识别 + 说话人分离（diarization），**OSS** 做临时文件中转。适用场景：访谈、播客、直播回放、会议录音、长视频音轨等长音频（最长 12 小时）。 --- ## 一、装系统依赖需要两样东西在你 Mac 上： ```bash brew install ffmpeg uv ``` **ffmpeg** 用来做音频预处理（统一转成 16kHz mono wav）。**uv** 是 Python 的现代化环境管理工具，比 venv + pip 快十倍。 --- ## 二、开通阿里云的两个服务 > 这一步**必须实名认证的阿里云账号**。如果你之前用过淘宝/支付宝，账号大概率已实名。 ### 1. DashScope（语音识别） 1. 打开 https://bailian.console.aliyun.com/ 2. 第一次会让你**开通百炼大模型服务**——免费开通，不扣钱 3. 在控制台搜索 `paraformer`，确认 `paraformer-v2` 模型显示"已开通"（一般会自动开） 4. 点头像 → "API-KEY 管理"（或访问 https://bailian.console.aliyun.com/?apiKey=1#/api-key） 5. 点"创建我的 API-KEY" 6. **立刻复制** `sk-` 开头的密钥（关闭弹窗后只能看到前后几位，找不回来就只能重建） **计费**：约 ¥0.29/小时音频。新用户免费额度通常 36000 秒（10 小时），180 天有效。 ### 2. OSS（临时文件中转） paraformer 不接受本地文件，只接受公网 URL，所以需要 OSS 中转。 1. 打开 https://oss.console.aliyun.com/ 2. 开通 OSS 服务（免费开通） 3. **创建 Bucket**： - 名字：自取，全阿里云唯一，建议 `audio-tools-<你的英文名>` - 地域：**华北 2（北京）**（和 DashScope 同地域，传输快） - 存储类型：**标准存储** - 读写权限：**私有**（脚本会生成带签名的临时 URL，不需要公开） 4. **创建 RAM 子账号**（强烈推荐，不要用主账号 AccessKey）： - 打开 https://ram.console.aliyun.com/users → 创建用户 - 登录名：`audio-tools-bot` - 访问方式：**只勾"OpenAPI 调用访问"** - 创建后**立刻保存** AccessKey ID 和 Secret（同样只显示一次） - 给这个用户授权：进入用户详情 → 权限 → 新增授权 → 勾 `AliyunOSSFullAccess` **计费**：几 MB 存储 + 几次上传下载 = 一个月几分钱。新用户有免费资源包。 --- ## 三、配置环境变量创建 `~/.claude/.env`： ```bash # ~/.claude/.env # DashScope（语音识别） DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxx # OSS（文件中转） OSS_ACCESS_KEY_ID=LTAI5txxxxxxxxxxx OSS_ACCESS_KEY_SECRET=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx OSS_BUCKET=audio-tools-yourname OSS_ENDPOINT=oss-cn-beijing.aliyuncs.com ``` 收紧权限（避免别的程序读到）： ```bash chmod 600 ~/.claude/.env ``` --- ## 四、安装 plugin 在 Claude Code（终端）里： ``` /plugin marketplace add anthropics/claude-plugins-community /plugin install wechat-audio-toolkit ``` **或者手动安装**（适合改源码的开发者）： ```bash git clone https://github.com/guoxiaowen/wechat-audio-toolkit ~/.claude/plugins/wechat-audio-toolkit cd ~/.claude/plugins/wechat-audio-toolkit uv venv && uv sync ``` 然后告诉 Claude： ``` /plugin marketplace add ~/.claude/plugins/wechat-audio-toolkit /plugin install wechat-audio-toolkit@local ``` --- ## 五、装 Python 依赖 ```bash cd <plugin 安装目录> uv venv uv sync ``` --- ## 六、自检 ```bash cd <plugin 安装目录> .venv/bin/python skills/audio-to-wechat-md/scripts/run.py check ``` 预期输出： ```json {"ok": true, "plugin_root": "...", "output_root": "..."} ``` 任何 error 都会清楚告诉你缺什么。 --- ## 用法 ### 出公众号文章直接对 Claude 说： > 帮我把这个音频 `/path/to/recording.mp3` 整理成公众号文章 Claude 会问你： 1. 发哪个公众号？(a) 自己的 / (b) 学习型 → 选 a 或 b 2. 转写完后，每个 SPEAKER_XX 是谁？然后自动出文章 + 5 个标题。 ### 只要可读文字稿 > 帮我把这个音频 `/path/to/recording.mp3` 转成文字稿 Claude 转完后会问你要不要给说话人起名字（可以选"跳过"）。 --- ## 输出位置每次运行独立目录，跨次不冲突： ``` ~/Downloads/audio-to-wechat-md/<时间戳>_<音频名>/ ├── manifest.json ├── audio.wav # 预处理后的音频（~110MB/小时） ├── raw.json # DashScope 原始结果 ├── labeled.txt # [SPEAKER_XX] 标签稿 ├── final_transcript.md # 替换真名后的逐字稿 └── article.md # ← 公众号成品文章 ~/Downloads/audio-to-transcript/<时间戳>_<音频名>/ ├── manifest.json ├── audio.wav ├── raw.json ├── labeled.txt └── transcript.md # ← 可读文字稿 ``` --- ## 清理硬盘 `audio.wav` 大约 110MB/小时音频。长期累积会占空间。 ```bash # 列出所有历史 ls ~/Downloads/audio-to-wechat-md/ ls ~/Downloads/audio-to-transcript/ # 删某次 rm -rf ~/Downloads/audio-to-wechat-md/<某次> # 只删 wav（保留文稿和成品） find ~/Downloads/audio-to-wechat-md -name "audio.wav" -delete find ~/Downloads/audio-to-transcript -name "audio.wav" -delete ``` --- ## 常见问题 **Q: 阿里云的免费额度用完会怎样？** A: 账户余额不够会停服。建议预存 ¥10-20 作缓冲，paraformer-v2 大约能跑 30+ 小时音频。 **Q: 我的录音音质很差，说话人分离不准怎么办？** A: 重跑转写时加 `--speaker-count N` 强制指定人数（N = 你知道的实际人数）。 **Q: 超过 12 小时的音频怎么办？** A: paraformer-v2 单任务上限就是 12h，超过的话需要自己用 ffmpeg 切段。 **Q: 视频文件能不能直接用？** A: 不行。先用 ffmpeg 提音轨： ```bash ffmpeg -i input.mp4 -vn -acodec copy output.m4a ``` **Q: 不在 Mac 上能用吗？** A: Linux 应该能用（同样 brew/apt 装 ffmpeg + uv）。Windows 没测过，paths 可能要改。 **Q: 我的访谈在英文播客上，可以用吗？** A: paraformer-v2 中英文都支持。对于纯英文长访谈，效果可能不如 OpenAI Whisper，但作者主要做中文场景，所以选了 paraformer。 --- ## 隐私 & 安全 - 你的音频会**临时上传到自己的阿里云 OSS bucket**，转写完毕后**自动删除** - DashScope 拿到的是 OSS 的临时签名 URL，1 小时后失效 - API key 永远只存在你自己机器的 `~/.claude/.env` 里，不会上传到任何地方 - 转写结果（raw.json / labeled.txt / 文稿等）只在你本地 `~/Downloads/` 下 --- ## 反馈 / Issues GitHub: https://github.com/guoxiaowen/wechat-audio-toolkit/issues 公众号：郭晓文（搜索关注，问题/反馈也可以从公众号过来） --- ## License MIT。详见 [LICENSE](https://github.com/guoxiaowen/wechat-audio-toolkit/blob/HEAD/LICENSE)。 --- ## 致谢 - [Anthropic](https://www.anthropic.com/) — Claude Code & Cowork - 阿里云 [DashScope paraformer-v2](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/paraformer-recorded-speech-recognition-restful-api) — 中文语音识别 - 阿里云 [OSS](https://www.aliyun.com/product/oss) — 文件存储 - [`anthropic-skills:transcript-to-wechat-md`](https://github.com/anthropics/claude-plugins-official) — 公众号文章 Q&A 整理逻辑（本 plugin 内有 snapshot 副本）

Details

Type: Plugins
Topic: Files & documents
Publisher: guoxiaowen
Source: marketplace
Category: Tools
Last update: 2026-04-27T03:30:35Z
Project status: Active
Language: Python
License: MIT
Added: 2026-08-30 01:48:58
Updated: 2026-08-30 01:48:58
Source id: guoxiaowen/wechat-audio-toolkit/wechat-audio-toolkit

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