개인적이고 오프라인 상태에서 전사를 수행하기 위해 whisper.cpp를 사용하는 OpenClaw용 고성능 로컬 음성-텍스트 변환 엔진입니다.
설치 및 다운로드
1. ClawHub CLI
레지스트리에서 스킬을 바로 설치하는 가장 빠른 방법입니다.
npx clawhub@latest install whisper-cpp
2. 수동 설치
스킬 폴더를 다음 위치 중 하나로 복사하세요
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 우선순위: 워크스페이스 > 로컬 > 번들
3. 프롬프트 설치
이 프롬프트를 OpenClaw에 복사하면 자동으로 설치됩니다.
Clawhub를 사용해서 whisper-cpp 설치를 도와줘. Clawhub가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해 줘 (npm i -g clawhub).
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whisper-cpp란 무엇인가요?
whisper-cpp 스킬은 AI 에이전트 환경에 고성능 로컬 음성-텍스트 변환 기능을 제공합니다. 최적화된 whisper.cpp 엔진을 통합함으로써 이 스킬은 외부 제공업체에 데이터를 보내거나 API 비용을 지불하지 않고도 음성 메모와 오디오 파일을 전사할 수 있게 해줍니다. 자신의 하드웨어에서 직접 인바운드 오디오 데이터를 처리해야 하는 프라이버시 우선 Openclaw Skills를 구축하는 사용자에게 필수적인 구성 요소입니다.
이 스킬은 특히 Telegram 음성 메모를 처리하는 데 효과적이며, 원활한 형식 변환을 위해 ffmpeg를, 효율적인 추론을 위해 whisper.cpp를 활용합니다. 다양한 ggml 모델 크기를 지원하므로 사용자는 특정 서버 또는 데스크톱 사양에 따라 속도와 정확도의 균형을 맞출 수 있어 미디어 처리를 위한 가장 다재다능한 Openclaw Skills 중 하나가 되었습니다.
whisper-cpp 활용 사례
- 제3자 API 유출 없이 Telegram 인바운드 음성 메모를 비공개로 전사합니다.
- 외부망과 차단된 환경 또는 오프라인 환경에서 음성-텍스트 변환 워크플로우를 실행합니다.
- 분당 전사 수수료를 없애 대량의 오디오 처리 비용을 절감합니다.
- 로컬 자동화 스크립트를 위한 사용자 정의 음성 제어 트리거를 구현합니다.
whisper-cpp 작동 원리
- 설치 과정에서 하드웨어 최적화를 보장하기 위해 whisper.cpp 바이너리를 로컬 머신에서 컴파일합니다.
- 사용자가 선택한 ggml 모델을 다운로드하여 영구적인 사용을 위해 로컬 캐시 디렉토리에 저장합니다.
- OpenClaw와 whisper 엔진 사이의 가교 역할을 하는 전용 래퍼 스크립트가 설치됩니다.
- 스킬이 OpenClaw 구성을 수정하여 로컬 STT 도구를 기본 오디오 프로세서로 등록합니다.
- 오디오 파일을 받으면 호환 가능한 WAV 형식으로 변환되고 엔진에 의해 처리되어 텍스트를 AI 에이전트에게 반환합니다.
whisper-cpp 설정 가이드
whisper-cpp 스킬을 설치하려면 빌드 도구, curl, ffmpeg가 설치되어 있는지 확인한 후 스킬 디렉토리에서 다음 명령을 실행하세요.
bash scripts/install_whisper_cpp.sh
bash scripts/download_models.sh
bash scripts/install_wrapper.sh
bash scripts/patch_openclaw_audio.sh
인수를 전달하여 다운로드할 모델을 사용자 정의할 수 있습니다.
bash scripts/download_models.sh tiny base small
whisper-cpp 데이터 스키마 및 분류 체계
이 스킬은 다음 구조를 사용하여 자산 및 구성을 관리합니다.
| 구성 요소 | 경로 | 설명 |
|---|---|---|
| 모델 | ~/.cache/whisper |
ggml 모델 파일(예: base, small, large-v3) 저장 |
| 바이너리 | ~/.local/bin/ |
openclaw-whisper-stt 실행 파일 및 whisper-cli 포함 |
| 설정 | OpenClaw | tools.media.audio 구성 키를 통해 통합 |
| 래퍼 | bin/ |
OpenClaw 래퍼 스크립트 소스 |
whisper-cpp 고급 기능
- 전문가 수준의 정확도를 위한 large-v3를 포함한 모든 범위의 ggml 모델 지원.
OPENCLAW_WHISPER_LANG을 사용하여 특정 언어를 강제하기 위한 환경 변수 지원.OPENCLAW_WHISPER_MODEL변수를 통해 즉석에서 모델을 전환하는 기능.- Telegram 연동에 최적화된 자동 OGG/Opus to WAV 변환 파이프라인.
- 경로 확인 및 구성 상태 체크를 위한 내장 문제 해결 도구.
SKILL.md
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