transkription

## Zweck Audio-/Video-Dateien in Text umwandeln — lokal, ohne Cloud-Pflicht. Der Skill erkennt selbst, ob Whisper oder Vosk installiert ist, und wählt das beste verfügbare Backend. Ohne Backend läuft er im Dry-Run-Modus und gibt einen Platzhaltertext zurück, sodass der Workflow immer funktioniert. Transkripte werden lokal in `transkription/store.db` gespeichert und können abgefragt werden. --- ## Trigger | Phrase | Aktion | |---|---| | „Transkribiere diese Audio" | Audio-Datei transkribieren | | „Transkribiere [Datei]" | Benannte Datei transkribieren | | „Zeig meine Transkripte" | Letzte Transkripte auflisten | | „Suche Transkript [Begriff]" | Volltextsuche in Transkripten | | „Exportiere Transkript [ID]" | Transkript als TXT exportieren | --- ## Workflow 1. **Backend-Check**: Prüfen ob `whisper` oder `vosk` importierbar ist. 2. **Datei-Prüfung**: Eingabedatei muss existieren (Audio: wav, mp3, m4a, ogg, flac; Video: mp4, mkv, webm — Extraktion via ffmpeg). 3. **Transkription**: Backend aufrufen und Rohtext erhalten. 4. **Speichern**: Ergebnis mit Metadaten (Datei, Dauer, Sprache, Backend, Zeitstempel) in `store.db`. 5. **Ausgabe**: Text zurückgeben; optional als `.txt` exportieren. --- ## CLI-Einstieg ```bash # Datei transkribieren python transkription_core.py transcribe audio.wav # Mit expliziter Sprache python transkription_core.py transcribe audio.mp3 --lang de # Dry-Run (kein Backend nötig) python transkription_core.py transcribe audio.wav --dry-run # Transk...