ggml-org/whisper.cpp：README 來源編輯指南

ggml-org/whisper.cpp 的 README 將專案描述為「Port of OpenAI's Whisper model in C/C++」。本文只整理倉庫可直接核對的內容，不把 star、Fork 或宣傳語當成品質證明。README 在「whisper.cpp」下寫到：High-performance inference of OpenAI's Whisper model:。這說明的是專案邊界，不是已完成的生產驗證。

從 README 的「whisper.cpp」與相關條目，可以先判斷它是否處理你的實際問題：Apple Silicon first-class citizen - optimized via ARM NEON, Accelerate framework, Metal and Core ML。若需求不同，不應只因專案熱度就採用。本文保留原始專案名、命令與元件名，方便回到一手來源核對。 README 另外列出一項可核對的資訊：Plain C/C++ implementation without dependencies。這類原文條目可用來設計試跑步驟，但不能取代實際環境測試。

README 將運作方式分散在「whisper.cpp」等段落。可確認的線索包括：Having such a lightweight implementation of the model allows to easily integrate it in different platforms and applications. As an example, here is a video of running the model on an iPhone 13 device - fully offline, on-device: whisper.objc。本文不把未寫出的架構、效能或安全邊界補成結論；真正的執行鏈仍要配合目錄、設定檔與版本標籤檢查。

第一次安裝應從 README 指出的入口開始。目前可核對的命令是： git clone https://github.com/ggml-org/whisper.cpp.git 如果倉庫沒有命令，本文不會自行編造步驟，而是建議先閱讀「Quick start」，確認系統依賴、預設埠與首次初始化。

日常使用取決於專案文件。README 的「whisper.cpp」段落提到：You can also easily make your own offline voice assistant application: command。設定檔、環境變數、權限與資料目錄只在來源明確時才會記錄；沒有寫出的預設值，應在測試環境驗證並保留回滾副本。 同一部分也提到：VSX intrinsics support for POWER architectures。

README 能確認的限制比宣傳頁更重要。現有來源沒有證明ggml-org/whisper.cpp具備固定相容矩陣、服務等級、效能基準或長期支援承諾。README 只明確寫到「On Apple Silicon, the inference runs fully on the GPU via Metal:」。這些未知項應列入選型紀錄，不要改成肯定句。