
Claude Code
com o Claudinho
O Claude no terminal: o que o Vagner usa nos vídeos.
O Claude transcreve podcast, reunião e vídeo com o Whisper rodando na sua máquina, em 99 línguas, e entrega texto, legenda ou tradução pro inglês.
por FirecrawlPublicada pela própria empresa
Atualizada no GitHub em 6 de fevereiro de 2026. Dados conferidos em 26 de outubro de 2026, no GitHub.
A skill dá ao Claude o manual do Whisper, o modelo de reconhecimento de fala de código aberto da OpenAI: como instalar (Python e ffmpeg), qual dos seis tamanhos de modelo escolher, do tiny ao large, e como transcrever um arquivo pela linha de comando ou em Python, rodando no seu próprio computador.
Ele sabe entregar no formato certo: texto puro, legenda SRT ou VTT, ou JSON com o tempo de cada trecho e até de cada palavra. Também traduz áudio de outra língua direto pro inglês, detecta o idioma sozinho e aceita um texto de contexto pra acertar nome próprio e termo técnico.
Pra vídeo, o Claude tira o áudio com o ffmpeg. Pra muitos arquivos, roda em lote e salva um .txt de cada. Pra ganhar velocidade, a skill indica o modelo turbo, a placa de vídeo (10 a 20 vezes mais rápido) e o faster-whisper; pra não perder precisão, cortar áudio longo em pedaços de até 30 minutos.
OpenAI's general-purpose speech recognition model. Supports 99 languages, transcription, translation to English, and language identification. Six model sizes…
Gen Agent Trust Hub, Socket e Snyk leem o código da skill atrás de comando perigoso, dado vazando e instrução escondida. Alerta não é reprovação: quer dizer que vale ler o que a skill faz antes de instalar.
Toca em Levar, aqui nesta página, e deixa seu nome, e-mail e WhatsApp (é uma vez só). Aparece uma frase pronta: cola ela no Claude Code, que ele mesmo instala a Whisper, e a skill passa a valer na próxima conversa. A mesma frase serve no Codex. Se preferir fazer na mão, o passo a passo está em como instalar skills no Claude Code.
Do Python (a skill cita da 3.8 à 3.11), do pacote openai-whisper e do ffmpeg instalados. Não pede chave de API nem conta paga. Os modelos maiores pedem memória de placa de vídeo: o large usa uns 10 GB e o turbo uns 6 GB. Sem placa, roda no processador, só que mais devagar.
Não. O Whisper não identifica os falantes, pode repetir ou inventar trecho, perde precisão em áudio com mais de 30 minutos e não serve pra legenda ao vivo. Pra separar falantes, a própria skill aponta o AssemblyAI, um serviço na nuvem pago à parte.
Roda: é uma skill em SKILL.md com comandos de terminal e código Python, que qualquer agente que executa comandos consegue usar.
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Levar precisa do JavaScript ligado. O código da skill está no GitHub: github.com/firecrawl/ai-research-skills
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