基于MLX（Apple Silicon）与开源模型（默认GLM-ASR-Nano-2512）的本地语音转文本。
MLX STT.
功能概述
MLX STT.是一项面向实际任务的技能，主要用于Speech-to-Text/ASR/Trancis 本地有 MLX(苹果硅)和开源模型(默认为 GLM-ASR-Nano-2512). 自由与精确. 不需要 api 密钥. 不需要服务器. . . mlx : macOS w.。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
- 实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
使用与执行
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；
结果检查与注意事项
涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
MLX STT
基于 MLX（Apple Silicon）和开源模型（默认为 GLM-ASR-Nano-2512）的本地语音转文字（Speech-To-Text / ASR / Transcribe）工具。
免费且准确。无需 API 密钥，也无需服务器。
系统要求
mlx：需运行在搭载 Apple Silicon 的 macOS 系统上brew：若依赖项未安装，则用于安装相关依赖
安装方法
bash ${baseDir}/install.sh
该脚本会在必要时通过 brew 安装以下命令行工具：
ffmpeg：在需要时转换音频格式uv：安装 Python 包并运行 Python 脚本mlx_audio：执行实际的语音识别任务
使用方法
要对音频文件进行转录，请运行以下脚本：
bash ${baseDir}/mlx-stt.sh
- 首次运行可能稍慢，因为需要下载模型。
- 转录结果将输出到标准输出（stdout）。
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