修复并集成说话者分离功能

修复：
- kb-whisper-diarization/whisper_diarization.py 变量名 bug

集成：
- kb-workflow/SKILL.md 步骤5 添加说话者分离选项
- 自动检测 HF_TOKEN 选择识别模式
- 子技能清单添加 kb-whisper-diarization

文档：
- kb-whisper-diarization/SKILL.md 完善 HF_TOKEN 获取步骤

kb-whisper-diarization/SKILL.md

@@ -18,12 +18,36 @@
 | `WHISPER_CPP_PATH` | whisper.cpp 安装路径 | `~/whisper.cpp` |
 | `HF_TOKEN` | HuggingFace Token | `hf_xxx...` |
 
-### 获取 HuggingFace Token
+### 获取 HuggingFace Token（必需）
 
-pyannote.audio 需要从 HuggingFace 下载模型，需要先：
-1. 注册 HuggingFace 账号：https://huggingface.co
-2. 申请模型访问权限：https://huggingface.co/pyannote/speaker-diarization
-3. 创建 Token：https://huggingface.co/settings/tokens
+pyannote.audio 需要从 HuggingFace 下载模型，按以下步骤操作：
+
+**步骤 1: 注册/登录 HuggingFace**
+- 访问 https://huggingface.co
+- 注册或登录账号
+
+**步骤 2: 申请模型访问权限**
+需要申请以下两个模型的访问权限（点击页面上的 "Access repository" 按钮）：
+- https://huggingface.co/pyannote/speaker-diarization
+- https://huggingface.co/pyannote/segmentation
+
+> ⚠️ 申请后需要等待几分钟到几小时才能获得访问权限
+
+**步骤 3: 创建 Access Token**
+1. 访问 https://huggingface.co/settings/tokens
+2. 点击 "New token"
+3. 选择 "Read" 权限
+4. 复制生成的 token（以 `hf_` 开头）
+
+**步骤 4: 设置环境变量**
+```bash
+# 添加到 ~/.kb_env 文件
+echo 'export HF_TOKEN="hf_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"' >> ~/.kb_env
+source ~/.kb_env
+
+# 验证
+echo $HF_TOKEN
+```
 
 ## 使用方法
 

kb-whisper-diarization/whisper_diarization.py

@@ -320,7 +320,7 @@ def main():
         result = merge_results(whisper_txt, whisper_srt, diarization, output_dir, basename)
 
         # 清理临时音频
-        if audio_path != input_path and audio_path.endswith('_audio.wav'):
+        if audio_path != input_file and audio_path.endswith('_audio.wav'):
             try:
                 os.remove(audio_path)
             except Exception: