transcribee 🐝

Transcripteur macOS open source pour YouTube, Instagram Reels, TikTok et les médias locaux — fait évoluer une base de connaissances auto-organisée.

transcribee "https://youtube.com/watch?v=..."
transcribee "https://instagram.com/reel/..."
transcribee "https://vt.tiktok.com/..."
transcribee ~/Downloads/podcast.mp3

Avec le temps, votre dossier ~/Documents/transcripts/ évolue naturellement en une bibliothèque personnelle :

transcripts/
├── AI-Research/
│   ├── ilya-sutskever-agi-2024/
│   └── anthropic-constitutional-ai/
├── Startups/
│   ├── ycombinator-how-to-get-users/
│   └── pmarca-founder-mode/
└── Health/
    └── huberman-sleep-optimization/

Chaque transcription est étiquetée par locuteur et prête à être collée dans ChatGPT, Claude ou tout autre LLM.

Pourquoi 🍯

Je consomme beaucoup de contenu vidéo — YouTube, Instagram, TikTok, podcasts, interviews. Je voulais :

• Poser des questions sur les vidéos dans les LLM
• Avoir toutes ces connaissances consultables et organisées
• Ne faire aucun travail manuel pour les maintenir

transcribee fait exactement cela. Transcrivez une fois, la connaissance reste pour toujours.

Fonctionnalités 🪻

• Transcrit YouTube, Instagram Reels, TikTok, et fichiers audio/vidéo locaux
• Diarisation des locuteurs — identifie les différents intervenants
• Auto-catégorise les transcriptions avec Claude selon le contenu
• Construit une bibliothèque de connaissances qui s’organise avec le temps

Utiliser avec OpenClaw 🤖

transcribee est disponible comme compétence OpenClaw. Demandez simplement à votre agent de transcrire n’importe quelle vidéo YouTube :

« Transcris cette vidéo : https://youtube.com/watch?v=... »

Installer la compétence

# Install from ClawHub (recommended)
openclaw skills install transcribee
Or clone manually
git clone https://github.com/itsfabioroma/transcribee.git ~/.openclaw/workspace/skills/transcribee

Assurez-vous d'avoir les dépendances installées (brew install yt-dlp ffmpeg) et les clés API configurées.

Démarrage rapide 🪺

# Install dependencies (macOS)
brew install yt-dlp ffmpeg
pnpm install
Configure API keys
cp .env.example .env
Add your ElevenLabs + Anthropic API keys to .env
Transcribe anything
transcribee "https://youtube.com/watch?v=..."
transcribee "https://instagram.com/reel/..."
transcribee "https://vt.tiktok.com/..."
transcribee ~/Downloads/podcast.mp3
transcribee ~/Videos/interview.mp4

Alias shell (recommandé)

Ajouter à ~/.zshrc :

alias transcribee="noglob /path/to/transcribee/transcribe.sh"

Sortie 🍯

Chaque transcription est enregistrée dans ~/Documents/transcripts/{category}/{title}/ :

| Fichier | À quoi ça sert | |---------|----------------| | transcript.txt | Transcription avec étiquettes des intervenants — collez ceci dans votre LLM | | metadata.json | Infos vidéo, langue, thème détecté automatiquement |

JSON brut (optionnel)

Pour les utilisateurs avancés qui ont besoin des horodatages et scores de confiance au niveau des mots :

transcribee --raw "https://youtube.com/watch?v=..."

Cela ajoute transcript-raw.json avec la réponse complète d’ElevenLabs.

Comment ça fonctionne 🐝

• Télécharge l’audio depuis YouTube (yt-dlp) ou extrait d’une vidéo locale (ffmpeg)
• Transcrit avec ElevenLabs (scribe_v1_experimental avec diarisation des locuteurs)
• Claude analyse le contenu et la structure existante de la bibliothèque
• Auto-catégorise dans le bon dossier
• Sauvegarde les fichiers de transcription avec les métadonnées

Exigences

• macOS (testé sur Sonoma)
• Node.js 18+
• yt-dlp — brew install yt-dlp
• ffmpeg — brew install ffmpeg
• Clé API ElevenLabs — pour la transcription
• Clé API Anthropic — pour l’auto-catégorisation

Formats pris en charge

| Type | Formats | |------|---------| | Audio | mp3, m4a, wav, ogg, flac | | Vidéo | mp4, mkv, webm, mov, avi | | URLs | youtube.com, youtu.be, instagram.com/reel, tiktok.com |

---

bzz bzz 🐝

--- Tranlated By Open Ai Tx | Last indexed: 2026-05-31 ---