ParseAndCutV2
ParseAndCutV2 es una herramienta open source para transcribir grabaciones de audio a notas Markdown estructuradas, utilizando Groq (Whisper + Llama) y desplegable en Raspberry Pi vía Docker con Cloudflare Tunnel. Soporta archivos largos mediante fragmentación automática y ofrece interfaz PWA.
Ficha actualizada 23 sept 2026, 23:20 · upstream 23 sept 2026, 23:06 · release v1.2.0
Qué es ParseAndCutV2
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
ParseAndCutV2 permite convertir grabaciones de audio de reuniones o conferencias en apuntes estructurados en formato Markdown, integrando Whisper Large V3 para transcripción y modelos LLM como GPT-OSS 120B para organizar el contenido. La arquitectura combina un backend en FastAPI con un frontend React/Vite empaquetado como PWA, ejecutándose localmente en contenedores Docker gestionados por Traefik y Nginx.
El sistema gestiona archivos de audio extensos mediante fragmentación automática (chunks) para respetar límites de API, ofreciendo dos modos de salida: resumen estructurado o transcripción cruda con timestamps. La interfaz web incluye notificaciones locales y validación de archivos tanto en cliente como servidor, asegurando una experiencia fluida sin necesidad de exponer puertos directamente al router mediante el uso de Cloudflare Tunnel.
- Generar apuntes estructurados de conferencias grabadas
- Obtener transcripciones crudas con timestamps para revisión
- Crear notas de estudio offline en Raspberry Pi
- Procesar archivos de audio largos automáticamente
- Arquitectura autoalojada lista para Docker Compose
- Interfaz PWA con notificaciones locales y drag & drop
- Fragmentación automática de audio para archivos >1 hora
- Validación robusta de tipos y tamaños de archivo
- Dependencia obligatoria de API externa de Groq (coste/latencia)
- Límite de subida de 100 MB por archivo en backend
- Requiere configuración manual de variables de entorno GROQ_API_KEY
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Desplegar con `docker compose build` y configurar `GROQ_API_KEY`. Usar Cloudflare Tunnel para HTTPS sin abrir puertos. Asegurar conexión a internet para llamadas a la API Groq. Verificar límites de tamaño en `MAX_UPLOAD_SIZE_MB`.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.