Problemlösung

„Local Transcriber kann nicht geöffnet werden”

Das ist macOS Gatekeeper. Die App ist von Apple signiert und notarisiert, aber Gatekeeper kann dies beim ersten Start trotzdem anzeigen.

Lösung: Klicke mit der rechten Maustaste auf die App in Programme → wähle Öffnen → klicke im Dialog auf Öffnen. Das musst du nur einmal machen.

Kein Audio wird erfasst

Wenn die App die Aufnahme startet, aber kein Text erscheint:

1. Prüfe die Mikrofonberechtigung. Gehe zu Systemeinstellungen → Datenschutz & Sicherheit → Mikrofon und stelle sicher, dass Local Transcriber aktiviert ist.
2. Prüfe die Spracherkennungsberechtigung. Gehe zu Systemeinstellungen → Datenschutz & Sicherheit → Spracherkennung und stelle sicher, dass Local Transcriber aktiviert ist.
3. Starte die App neu nachdem du Berechtigungen erteilt hast — macOS erkennt Berechtigungsänderungen manchmal erst nach einem Neustart der App.
4. Prüfe deine Audioausgabe. Die App erfasst Systemaudio von der Audioausgabe deines Mac. Wenn du Audio über ein externes Gerät leitest, das macOS nicht als Standardausgabe erkennt, funktioniert die Systemaudio-Erfassung möglicherweise nicht.

Nur eine Seite des Anrufs wird erfasst

Wenn du dein eigenes Sprechen siehst, aber nicht das der anderen Person (oder umgekehrt):

• Systemaudio (die andere Person) kommt von der Audioausgabe deines Mac. Stelle sicher, dass das Anruf-Audio über die Lautsprecher deines Mac oder mit dem Mac verbundene Kopfhörer wiedergegeben wird.
• Mikrofon-Audio (deine Stimme) kommt vom Mikrofon, das dein Mac verwendet. Prüfe unter Systemeinstellungen → Ton → Eingang, ob das richtige Mikrofon ausgewählt ist.

Die Transkription ist ungenau

Gerätebasierte Spracherkennung ist gut, aber nicht perfekt. Einige Dinge, die helfen:

• Sprich deutlich und vermeide Murmeln.
• Reduziere Hintergrundgeräusche — schließe Fenster, schalte Benachrichtigungen stumm.
• Nutze ein Headset mit Mikrofon — das liefert das sauberste Audiosignal.
• Warte auf die Nachbearbeitung — die Live-Transkription ist ein Entwurf. Die Nachbearbeitung (die automatisch beim Stoppen läuft) verbessert die Genauigkeit deutlich.

Die Nachbearbeitung scheint hängen geblieben

Die Nachbearbeitung dauert typischerweise 10 bis 30 Sekunden für ein 30-Minuten-Meeting. Wenn sie hängen zu bleiben scheint:

1. Prüfe den Status. Schau in die Seitenleiste — sie zeigt „Verarbeitung” mit einem Spinner, während sie arbeitet.
2. Prüfe das Log. Öffne Terminal und führe aus:

   tail -f ~/.transcriber/engine.log

   Das zeigt, was die App in Echtzeit tut.
3. Der erste Durchlauf ist langsamer. Beim ersten Aufnehmen lädt die App Sprachmodelle (~50 MB) herunter. Das geschieht nur einmal.

Modelle laden nicht

Beim ersten Start lädt die App gerätebasierte Sprach- und Diarisierungsmodelle herunter. Dies erfordert eine Internetverbindung. Wenn die Modelle nicht laden:

1. Prüfe deine Internetverbindung — die Modelle werden von Apple-Servern heruntergeladen.
2. Prüfe den verfügbaren Speicherplatz — die Modelle benötigen etwa 200 MB freien Speicher.
3. Starte die App neu — der Download wird beim nächsten Start erneut versucht.

Einmal heruntergeladen, werden die Modelle gecacht, und die App funktioniert vollständig offline.

Die App erscheint nicht in der Menüleiste

Local Transcriber zeigt ein Mikrofon-Symbol in der macOS-Menüleiste. Wenn du es nicht siehst:

• Prüfe den Menüleisten-Überlauf. Wenn du viele Menüleisten-Elemente hast, kann macOS einige ausblenden. Suche nach einem >-Pfeil in der Menüleiste.
• Stelle sicher, dass die App läuft. Prüfe im Aktivitätsmonitor, ob „Local Transcriber” oder „Transcriber” aufgelistet ist.

Das CLI funktioniert nicht

Wenn der Befehl transcriber nach der Installation nicht gefunden wird:

1. Öffne ein neues Terminalfenster — die PATH-Aktualisierung erfordert eine neue Shell-Sitzung.
2. Installiere erneut — gehe zu Transcriber → CLI und Agent-Skill installieren… im App-Menü.
3. Prüfe den Symlink — führe ls -la /usr/local/bin/transcriber aus, um zu überprüfen, ob er existiert und auf das App-Bundle verweist.

Brauchst du weitere Hilfe?

Prüfe das Engine-Log für detaillierte Diagnosen:

tail -100 ~/.transcriber/engine.log

Wenn du weiterhin Probleme hast, eröffne ein Issue auf GitHub mit der relevanten Log-Ausgabe.