¿Puedes construir Otter.ai con IA?

Créame una herramienta personal de transcripción y búsqueda de reuniones para reemplazar Otter.ai.
Requisitos:

- Stack de Python: whisperX (backend faster-whisper) para la transcripción, Flask para la interfaz y sqlite3 de la biblioteca estándar para el almacenamiento.
- Una CLI: `otter record` captura el micrófono en ~/Meetings/YYYY-MM-DD-HHMM/audio.wav; `otter import file.m4a` procesa grabaciones hechas en otro lugar.
- Transcribe localmente con whisperX, incluyendo marcas de tiempo por palabra y separación de oradores; etiqueta a los oradores como SPEAKER_1/2 y permite cambiarles el nombre una vez por reunión.
- Envía la transcripción a un LLM (la clave está en .env) para generar un resumen: 5 viñetas, decisiones tomadas y tareas con responsables. Guarda transcript.md y summary.md junto al audio.
- Indexa las transcripciones en SQLite FTS5; `otter search "budget"` devuelve las líneas coincidentes con la fecha y la marca de tiempo de la reunión.
- Una página mínima en localhost:8787: lista de reuniones, un cuadro de búsqueda y un cuadro para hacer preguntas que responda sobre una transcripción seleccionada mediante el LLM.
- Todo permanece en mi máquina, excepto las llamadas al LLM; sin cuentas ni telemetría.
- Fuera de alcance: un bot que se una a llamadas de Zoom o Meet, apps móviles y colaboración en equipo. La separación será imprecisa cuando varias personas hablen a la vez; acéptalo.
- README: instalación de Python y ffmpeg, tamaño de descarga del modelo y permiso de micrófono en macOS.