Murmur

Murmur

本地零成本会议 / 面试录音转录 + AI 智能清洗工作流。告别飞书妙计 / 通义听悟，30 分钟录音直接出 Markdown 或 Word，给 AI agent 一句话就能跑完。

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这是什么

把任意一段会议 / 面试 / 课堂 / 播客录音在自己电脑上转成可读的 Markdown 或 Word 文档：

- 本地跑：模型只下一次（默认 large-v3-turbo 约 1.5GB），之后全程离线，敏感内容不出本机
- 足够快：M2/M3 上 30 分钟录音约 10-15 分钟跑完；Windows / Intel Mac CPU 也能跑
- 足够准：基于 OpenAI Whisper large-v3-turbo + 中文常见 ASR 错词修正
- AI agent 原生：给 Claude Code / Codex / GitHub Copilot / Cursor 一句话，端到端跑完整流程
- 格式自由：首次问一次默认要 md 还是 docx，之后随时改

和飞书妙计 / 通义听悟比

上手：在你的 AI agent 里调用

Murmur 是一个 agent skill。最快的安装方式：把下面这句话复制到你的 agent 对话框，它会自己判断该装到哪个目录：
请帮我安装这个 skill 到本地：https://github.com/xiaopengde/murmur

agent 会自动识别你用的是 Claude Code / Copilot / Cursor / Codex，clone 到对应的 skills 目录，然后告诉你"装好了"。之后跟它说"用 Murmur 转一下 xxx.m4a"就行。

手动指定安装位置（可选）

如果你想自己控制装到哪：

clone 到对应目录，例如以 Claude Code 全局安装为例：

VS Code Copilot 用户在自己的工作区里：

装完之后，在 agent 对话框里说一句话
"用 Murmur 把 ~/Desktop/会议.m4a 转成纪要"

agent 会自动按 SKILL.md 走完整套流程：

1. 跑 doctor 体检脚本，看你环境缺什么
2. 缺啥装啥（Mac 跑 install-mac.sh，Win 跑 install-windows.ps1）
3. 首次会问你"以后默认 md 还是 docx？"——你回 1 或 2 即可
4. 跑转录（首次会先下载约 1.5GB 模型，默认 large-v3-turbo；下载完成后才进入推理，之后离线）
5. 用 LLM 自动清洗成可读 Markdown（带说话人、修错字、分章节）
6. 默认 docx 时再转 Word

整个过程只需要一次用户交互（首次的格式选择），之后无人值守。

常用对话清单

agent 会自己翻译成对应命令跑。

不用 agent，纯命令行也行

如果你不想用 AI agent，想自己手工跑：

macOS：

Windows（管理员 PowerShell）：

转录完会得到 转录原稿.txt + 字幕.srt。把 docs/prompts/clean-transcript.md 的内容连同 转录原稿.txt 一起喂给任意 LLM（ChatGPT / Claude / 国内大模型都行），就能得到清洗后的 Markdown 文档。如果你设了默认 docx，再跑一下 python scripts/md2docx.py 逐字稿-清洗版.md 转 Word。

完整命令参考：

仓库结构

工作原理

环境要求

常见问题

Q：模型有多大？下载慢怎么办？
A：默认 large-v3-turbo 约 1.5GB；若改用 large-v3 约 2.9GB。国内首次下慢的话，transcribe.py 会按时区/语言/系统区域自动判断：命中大陆环境时，优先从 ModelScope 下载已验证模型并缓存到本地；没有已验证 ModelScope 映射时，再给子进程注入 HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com（HuggingFace 镜像）和…