用途：Local Whisper 是一个本地语音转文字（STT）技能，使用 OpenAI 的 Whisper 模型，在首次下载模型后可完全离线运行，适合需要本地处理音频、不希望上传音频到云端的场景。
主要能力：提供高质量转录，支持多种模型尺寸以平衡速度与准确度：tiny（39M，最快）、base（74M，默认）、small（244M，较均衡）、turbo（809M，速度与质量最佳）、large-v3（1.5GB，准确度最高）。支持自动检测语言或指定语言，可输出词级时间戳，可输出 JSON 格式，并可静默进度输出。
使用方式：通过脚本调用，基本用法为 ~/.thinkfleetbot/skills/local-whisper/scripts/local-whisper audio.wav；指定模型如 --model turbo；带时间戳与 JSON 输出如 --timestamps --json。可用选项包括 --model/-m（模型尺寸，默认 base）、--language/-l（语言代码，省略则自动检测）、--timestamps/-t（词级时间戳）、--json/-j（JSON 输出）、--quiet/-q（抑制进度）。
安装与依赖：使用 uv 管理的虚拟环境 .venv。重新安装命令为：cd ~/.thinkfleetbot/skills/local-whisper，然后 uv venv .venv --python 3.12，再执行 uv pip install --python .venv/bin/python click openai-whisper torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu。
限制：资料未提供支持的音频格式范围、最大音频时长、各模型的具体硬件要求、转录准确率数据、并发能力及许可信息，这些暂未提供。首次使用需下载模型，之后方可离线运行。