·wispr-analytics
{}

wispr-analytics

Cette compétence doit être utilisée lors de l'analyse de l'historique des dictées vocales Wispr Flow à des fins d'auto-réflexion, de modèles de travail, d'informations sur la santé mentale ou d'analyses de productivité. Déclenché par des requêtes telles que "/wispr-analytics", "analyser mes dictées", "qu'est-ce que j'ai dicté aujourd'hui", "réflexion wispr" ou toute demande de révision des modèles de dictée vocale. Modes pris en charge : technique (codage/travail), doux (communication), tendances (volume/fréquence), mental (sentiment/énergie/rumination).

10Installations·0Tendance·@glebis

Installation

$npx skills add https://github.com/glebis/claude-skills --skill wispr-analytics

Comment installer wispr-analytics

Installez rapidement le skill IA wispr-analytics dans votre environnement de développement via la ligne de commande

  1. Ouvrir le Terminal: Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.)
  2. Exécuter la commande d'installation: Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/glebis/claude-skills --skill wispr-analytics
  3. Vérifier l'installation: Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Source : glebis/claude-skills.

Extract and analyze Wispr Flow dictation history from the local SQLite database. Combine quantitative metrics with LLM-powered qualitative analysis for self-reflection, work pattern recognition, and mental health awareness.

Key table: History with fields: formattedText, timestamp, app, numWords, duration, speechDuration, detectedLanguage, isArchived.

The user has 8,500+ dictations since Feb 2025, bilingual (Russian/English), across apps: iTerm2, ChatGPT, Arc browser, Claude Desktop, Windsurf, Telegram, Obsidian, Perplexity.

Cette compétence doit être utilisée lors de l'analyse de l'historique des dictées vocales Wispr Flow à des fins d'auto-réflexion, de modèles de travail, d'informations sur la santé mentale ou d'analyses de productivité. Déclenché par des requêtes telles que "/wispr-analytics", "analyser mes dictées", "qu'est-ce que j'ai dicté aujourd'hui", "réflexion wispr" ou toute demande de révision des modèles de dictée vocale. Modes pris en charge : technique (codage/travail), doux (communication), tendances (volume/fréquence), mental (sentiment/énergie/rumination). Source : glebis/claude-skills.

Faits (prêts à citer)

Champs et commandes stables pour les citations IA/recherche.

Commande d'installation
npx skills add https://github.com/glebis/claude-skills --skill wispr-analytics
Catégorie
{}Analyse de Données
Vérifié
Première apparition
2026-03-01
Mis à jour
2026-03-10

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Réponses rapides

Qu'est-ce que wispr-analytics ?

Cette compétence doit être utilisée lors de l'analyse de l'historique des dictées vocales Wispr Flow à des fins d'auto-réflexion, de modèles de travail, d'informations sur la santé mentale ou d'analyses de productivité. Déclenché par des requêtes telles que "/wispr-analytics", "analyser mes dictées", "qu'est-ce que j'ai dicté aujourd'hui", "réflexion wispr" ou toute demande de révision des modèles de dictée vocale. Modes pris en charge : technique (codage/travail), doux (communication), tendances (volume/fréquence), mental (sentiment/énergie/rumination). Source : glebis/claude-skills.

Comment installer wispr-analytics ?

Ouvrez votre terminal ou outil de ligne de commande (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copiez et exécutez cette commande : npx skills add https://github.com/glebis/claude-skills --skill wispr-analytics Une fois installé, le skill sera automatiquement configuré dans votre environnement de programmation IA et prêt à être utilisé dans Claude Code, Cursor ou OpenClaw

Où se trouve le dépôt source ?

https://github.com/glebis/claude-skills