Kann ich MacWhisper vibecoden?

Baue mir eine lokale Transkriptionsstrecke von Audiodatei zu Text als Ersatz für MacWhisper. Anforderungen:

- Nimm genau diesen Stack: Python 3.12, FastAPI, whisper.cpp, SQLite.
- Der Kern: eine private lokale Transkriptions-Strecke, die eine Audiodatei entgegennimmt, transkribiert, strukturierte Notizen erzeugt und Markdown exportiert.
- Deutsch sind Oberfläche, Kommentare und README; Datei-, Routen- und Variablennamen bleiben englisch (recordings, transcripts).
- Starte in einem leeren Ordner und erstelle das komplette lauffähige Projekt.
- Standardmäßig eine Person, privat. Alle Daten lokal.
- Keine Analytik, keine Telemetrie, keine Werbung, keine fremden Konten.
- Geheimnisse in die .env, .env.example liegt bei.
- Realistische Beispieldaten, klar beschriftet und leicht zu löschen.
- Baue die kleinste polierte Oberfläche, die den Kern-Kreislauf komplett schafft.
- Saubere Zustände für leer, ladend, Validierung, Erfolg und Fehler.
- Import und Export, damit ich in der App nicht gefangen bin.
- Tastaturnavigation, Beschriftungen, Fokus-Zustände und vernünftiger Kontrast.
- Validiere fremde Eingaben und protokolliere nie Geheimnisse oder private Dateiinhalte.
- Wo eine externe API optional ist, bleibt die App ohne sie nutzbar; erkläre den eingeschränkten Modus.
- Gezielte Unit-Tests für das Datenmodell und den wichtigsten Workflow, dazu ein End-to-End-Rauchtest.
- README mit Einrichtung, Berechtigungen, Architektur, Speicherort der Daten, Backup und Grenzen.
- Skripte für Installation, Entwicklung, Test, Build und einen produktionsnahen lokalen Lauf.
- Lass Tests und Build vor dem Abschluss laufen und behebe Fehler, statt sie nur zu beschreiben.

Bewusst weglassen:

- Team-Auswertungen über viele Aufnahmen, den automatischen Meeting-Beitritt und Live-Mehrsprecher-Genauigkeit. Täusche keine Integrationen oder Modellqualität vor.