De la voix à l'article en une commande

Je trouve que parler d'une idée, d'une feature, c'est toujours plus facile a l'oral qu'a l'écrit.

J'ai décidé d'éliminer cette friction.

Le principe

Parler pour moi est plus naturel qu'écrire. Une idée qu'on exprime à l'oral en deux minutes prend souvent vingt minutes à structurer par écrit. La transcription vocale n'est pas nouvelle, mais la transformer directement en article de blog structuré et prêt à publier, c'est l'étape d'après.

Avec Claude, j'ai écrit un script Python qui fait exactement ça, en une commande, sans aucune API externe.

Ce que ça fait concrètement

Le processus complet se déroule en trois étapes :

1. Enregistrement ou import — soit tu lances record et tu parles dans ton micro, soit tu fournis un fichier audio existant (mp3, m4a, wav).
2. Transcription locale avec Whisper — faster-whisper tourne en local, détecte la langue automatiquement, et retourne un texte brut.
3. Génération du MDX avec Llama — Ollama + llama3.2 transforment le transcript en article structuré : frontmatter, titres H2/H3, correction des tics oraux, ton conservé.

Le fichier MDX est directement sauvegardé dans le bon dossier du blog (content/fr/ ou content/en/), avec un slug et une date générés automatiquement.

Il y a aussi un mode translate qui prend un article français et le traduit en anglais — même pipeline, même modèle.

Le détail qui change tout : 100% local

Whisper tourne en local. Llama tourne en local via Ollama. Aucune donnée ne quitte la machine. Pas de coût par token. Pas de dépendance à une API qui peut tomber ou changer ses tarifs.

Pour un outil qu'on utilise en continu, c'est une contrainte de conception qui compte.

La réflexion produit

Cet outil suit la même logique que la feature POD → Instagram : identifier où se trouve la friction, puis la supprimer.

Là, la friction c'était le passage de l'idée à l'écrit. La solution n'était pas un meilleur éditeur ou un meilleur template — c'était de changer complètement le medium d'entrée.

Réduire la friction d'une étape existante est souvent plus impactant qu'ajouter une nouvelle feature.

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