[分享创造] 做了个本地音频转写工具：不花一分钱， 76 个模型随取随用， 16 分钟视频 49 秒转完
最近把折腾了一阵子的两个东西都开源了，一条线上的：一个本地跑的语音转写命令行工具，一个长在它上面的 agent 技能（把音视频直接变成一篇能进笔记库的文章）。 为什么不用现成的 云 ASR 按分钟计费 。一场 2 小时的会议、一周十几个播客，成本很快就不对劲，而且音频要上传到别人服务器。 whisper.cpp 手搓太烦 。编译参数、模型格式、VAD 分块、长音频拼接、中文断句……每换一台机器重来一遍。 YouTube/B 站 有现成字幕，但只有一部分视频有 ，而且字幕没标点、断句乱，二次加工成本高。 所以做了两件事： 一个把模型管理干净的 CLI ，和 一个把转写结果整理成笔记的技能 。 一、handy-transcribe：Rust 写 CLI ，模型随取随用 它复用了开源桌面应用 Handy 的批处理流水线（ 解码 → VAD 分块 → transcribe.cpp 推理 → 拼接 → 后处理 ），去掉录音/UI/剪贴板，只留一个无头 CLI 。 完全本地 ：macOS 走 Metal ，其他平台 CPU 。不上传，不需要账号，不按分钟付费。 模型目录内置 76 个、21 个家族
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Version & cost evidence
Recent records to compare: “Show HN: Ramen – an AI agent that has to earn its own rent” (Hacker News, Nov 8, 2026); “Show HN: I built an AI code editor that for teams” (Hacker News, Nov 8, 2026). Shared themes are navigation hints; they have not been verified as the same need or independent corroboration.
Who is affected
Identify the existing workflow this change affects before recommending an upgrade. Launch attention does not establish improvement; an API, pricing or availability change may instead create migration work.
Missing comparison points
Missing checks: old versus new behavior, affected plans and regions, availability date, compatibility, rollback path and cost under the same workload.
Migration check
Save the release or policy notice, run the same task on the old and new option, and compare outputs and the full bill. For retirement notices, verify the deadline before scheduling migration.