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Deepgram 语音转文字自动化助手

设计多媒体 更新于 2026.08.30

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中：

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @org-02qudk26/deepgram-automation。

技能介绍

要解决的问题

语音转文字工作流常卡在三个地方：工具接口不确定、Deepgram 连接状态不明、执行参数与分页细节容易踩坑。这个技能面向已经接入 Rube MCP 的环境，把 Composio Deepgram 工具包变成可发现、可检查、可执行的工作流，而不是让模型凭空猜工具名和字段。

工作方式

  • 先发现工具：调用 RUBE_SEARCH_TOOLS，获取当前可用工具 slug、输入 schema、推荐执行路径和已知坑。
  • 再确认连接：用 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 检查 deepgram 工具包，状态为 ACTIVE 后再执行。
  • 最后执行：通过 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 调用已发现工具；批量场景可用 RUBE_REMOTE_WORKBENCH 的 run_composio_tool()。
  • 保留上下文：同一工作流复用 session ID，新工作流再生成新 ID；遇到分页 token 要继续拉取。

适用边界是：它依赖 Rube MCP 与 Composio Deepgram 工具包，不保证替代完整 Deepgram 服务端集成；若连接未激活、schema 变化或需要硬编码私有参数，应先重新搜索并校验。

使用场景

  • 在接入 Rube MCP 的客户端里，查询当前 Deepgram 转写工具并执行一次语音转文字任务。
  • 批量处理音频文件前，用 `RUBE_MANAGE_CONNECTIONS` 确认 Deepgram 连接为 ACTIVE，再调用已发现工具。
  • Deepgram 工具 schema 变化后，重新调用 `RUBE_SEARCH_TOOLS` 获取字段，避免硬编码 slug 导致失败。
  • 需要批量执行多个 Composio Deepgram 操作时，通过 `RUBE_REMOTE_WORKBENCH` 的 `run_composio_tool()` 完成任务。

适合人员

  • 需要把 Deepgram 转写接入 MCP 客户端的工程团队，想减少手动维护工具调用参数。
  • 负责音频转文字流水线的后端工程师，要稳定发现工具、检查连接并批量执行操作。
  • 维护 Composio 工具连接状态的集成工程师，需要处理授权激活、schema 校验和分页拉取。
  • 构建会议或客服录音转写应用的 AI 工程师，想把 Rube MCP 中的 Deepgram 能力接入工作流。