semvec/pypi-packages huggingface dataset:
voicepad 0.1.3
Command-line interface for voice recording and GPU-accelerated transcription.
Requires Python: >=3.13
Keywords: cli, voice, audio, transcription, recording, speech-to-text, whisper, command-line, gpu-acceleration

# voicepad CLI

Simple command-line interface for recording audio and managing transcription configuration.

## Install

```bash
pip install voicepad
```

**Requirements:** Python 3.13+

## Quick Start

```bash
# List audio input devices
voicepad config input

# Start recording (press Ctrl+C to stop)
voicepad record start

# Check system capabilities
voicepad config system
```

## Example: Record and Transcribe

```bash
# Record a meeting (will auto-transcribe)
voicepad record start --prefix team_meeting

# Output:
# - data/recordings/team_meeting_20260218_103045.wav
# - data/markdown/team_meeting_20260218_103045.md
```

## Documentation

- [CLI Command Reference](https://voicepad.readthedocs.io/packages/voicepad/) - Full documentation
- [voicepad-core Library](https://voicepad.readthedocs.io/packages/voicepad-core/) - Python API
- [Main README](https://github.com/HYP3R00T/voicepad#readme) - Project overview

## Configuration

Edit `voicepad.yaml` to set defaults:

```yaml
recordings_path: data/recordings
markdown_path: data/markdown
input_device_index: null
transcription_model: tiny
transcription_device: auto
transcription_compute_type: auto
```

See the [full documentation](https://voicepad.readthedocs.io/packages/voicepad/) for all configuration options.
utils-flask-sqlalchemy 0.4.5
Python lib of tools for Flask and SQLAlchemy

## Librairie "outil" pour SQLAlchemy et Flask

[![pytest](https://github.com/PnX-SI/Utils-Flask-SQLAlchemy/actions/workflows/pytest.yml/badge.svg)](https://github.com/PnX-SI/Utils-Flask-SQLAlchemy/actions/workflows/pytest.yml)
[![codecov](https://codecov.io/gh/PnX-SI/Utils-Flask-SQLAlchemy/branch/master/graph/badge.svg?token=R81RR3V5RI)](https://codecov.io/gh/PnX-SI/Utils-Flask-SQLAlchemy)

Cette librairie fournit des décorateurs pour faciliter le développement avec Flask et SQLAlchemy. 

Paquet Python : https://pypi.org/project/utils-flask-sqlalchemy/.

Elle est composée de trois outils principaux :

### Les serialisers

Le décorateur de classe ``@serializable`` permet la sérialisation JSON d'objets Python issus des classes SQLAlchemy. Il rajoute dynamiquement une méthode ``as_dict()`` aux classes qu'il décore. Cette méthode transforme l'objet de la classe en dictionnaire en transformant les types Python non compatibles avec le format JSON. Pour cela, elle se base sur les types des colonnes décrits dans le modèle SQLAlchemy.

Le décorateur ``@serializable`` peut être utilisé tel quel, ou être appelé avec les arguments suivants :

- ``exclude`` (iterable, default=()). Spécifie les colonnes qui doivent être exclues lors de la sérialisation. Par défaut, toutes les colonnes sont sérialisées.
  
La méthode ``as_dict()`` contient les paramètre suivants :

- ``recursif`` (boolean, default = False) : contrôle si la serialisation doit sérialiser les modèles enfants (relationships) de manière recursive
- ``columns`` (iterable, default=()). Spécifie les colonnes qui doivent être présentes dans le dictionnaire en sortie. Si non spécifié, le comportement par défaut du décorateur est adopté.
- ``relationships`` (iterable, default=()). Spécifie les relationnships qui doivent être présentes dans le dictionnaire en sortie. Par défaut toutes les relationships sont prises si ``recursif=True``.

### Les réponses

Le fichier contient des décorateurs de route Flask :

- Le décorateur ``@json_resp`` transforme l'objet retourné par la fonction en JSON. Renvoie une 404 si la valeur retournée par la fonction est None ou un tableau vide
- Le décorateur ``@json_resp_accept_empty_list`` transforme l'objet retourné par la fonction en JSON. Renvoie  une 404 si la valeur retournée par la fonction est None et 200 si c'est un tableau vide
- Le décorateur ``@csv_resp`` tranforme l'objet retourné par la fonction en fichier CSV. La fonction doit retourner un tuple de ce format ``(file_name, data, columns, separator)``

### Le mapping à la volée

Le fichier ``generic`` contient les classes ``GenericTable`` et ``GenericQuery`` permettant de faire des requêtes sans définir de modèle au préalable.
voicepad-core 0.1.3
Core audio processing for Voicepad.
Requires Python: >=3.13
Keywords: audio, transcription, voice, whisper, speech-to-text, recording, faster-whisper, gpu-acceleration, speech-recognition, audio-processing

# voicepad-core

Core Python library for voice recording, GPU-accelerated transcription, and system diagnostics.

## Install

```bash
pip install voicepad-core
```

**For GPU support (4-5x faster):**

```bash
pip install voicepad-core[gpu]
```

**Requirements:** Python 3.13+

## Quick Start

```python
from voicepad_core import AudioRecorder, transcribe_audio, get_config

# Load configuration
config = get_config()

# Record audio
recorder = AudioRecorder(config)
audio_file = recorder.start_recording()
# Press Ctrl+C to stop

# Transcribe the audio file
output_file = config.markdown_path / "transcript.md"
stats = transcribe_audio(audio_file, output_file, config)
print(f"Transcribed: {stats['word_count']} words")
```

## Key Components

### Audio Recording

```python
from voicepad_core import AudioRecorder, get_config

config = get_config()
recorder = AudioRecorder(config)
audio_file = recorder.start_recording()  # Press Ctrl+C to stop
```

### Transcription

```python
from voicepad_core import transcribe_audio, get_config

config = get_config()
stats = transcribe_audio(
    audio_file=Path("recording.wav"),
    output_file=Path("transcript.md"),
    config=config
)
```

### System Diagnostics

```python
from voicepad_core import gpu_diagnostics, get_ram_info, get_cpu_info

gpu = gpu_diagnostics()
ram = get_ram_info()
cpu = get_cpu_info()

print(f"GPU available: {gpu.faster_whisper_gpu.success}")
print(f"Available RAM: {ram.available_gb} GB")
```

### Model Recommendations

```python
from voicepad_core import (
    get_model_recommendation,
    get_available_models,
    get_ram_info,
    get_cpu_info,
    gpu_diagnostics
)
from voicepad_core.diagnostics.models import SystemInfo

system_info = SystemInfo(
    ram=get_ram_info(),
    cpu=get_cpu_info(),
    gpu_diagnostics=gpu_diagnostics()
)
recommendation = get_model_recommendation(system_info, get_available_models())
print(f"Recommended model: {recommendation.recommended_model}")
```

## Configuration

Create `voicepad.yaml`:

```yaml
recordings_path: data/recordings
markdown_path: data/markdown
input_device_index: null
transcription_model: tiny
transcription_device: auto
transcription_compute_type: auto
```

## Documentation

- [API Reference](https://voicepad.readthedocs.io/packages/voicepad-core/) - Complete API docs
- [GPU Acceleration](https://voicepad.readthedocs.io/packages/voicepad-core/gpu-acceleration.md) - GPU setup guide
- [Main README](https://github.com/HYP3R00T/voicepad#readme) - Project overview

## Supported Models

All OpenAI Whisper models are supported:

- **tiny** - Fastest (39M)
- **base** - Fast (74M)
- **small** - Balanced (244M)
- **medium** - Accurate (769M)
- **large-v3** - Most accurate (1.5B)
- **turbo** - Latest generation (809M)

Use `get_available_models()` to list all models.

## Requirements

- **Python** 3.13+
- **Audio device** for recording
- **GPU (optional)** for 4-5x faster transcription
sparkpool-mcp 0.1.1
MCP server for SparkPool
Requires Python: >=3.10

# SparkPool MCP Server

This is an MCP server for the SparkPool application.
It allows AI agents to submit Roasts and Ideas directly to the SparkPool backend.

## Deployment

### Local Development (stdio)

You can run this server using `uvx`:

```bash
export SPARKPOOL_API_TOKEN="your_token_here"
export SPARKPOOL_API_URL="http://localhost:8000"
uvx --from . sparkpool-mcp
```

### PyPI

To publish to PyPI:
1. Build: `hatch build`
2. Publish: `hatch publish`

## Configuration

- `SPARKPOOL_API_TOKEN`: The MCP API Token from your SparkPool profile page.
- `SPARKPOOL_API_URL`: The URL of the SparkPool backend (default: http://localhost:8000).