SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD tts-voice-synthesis

Редакторы фильмов и видео, создатели контента, которым необходимо создавать озвучку для видео или аудиокниги, могут использовать этот навык для клонирования голоса, генерации эмоциональной озвучки или потокового синтеза речи в реальном времени. Поддерживаются высококачественная модель 1.7B и быстрая модель 0.6B, позволяющие одним нажатием кнопки создавать озвучку на разных языках и диалектах, делая создание голоса более эффективным и естественным.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«影片与视频编辑、内容创作者在制作视频配音或有声书时，当需要克隆音色、生成情感化配音或流式实时语音合成请用此技能。支持1.7B高质量与0.6B…»

影片与视频编辑、内容创作者在制作视频配音或有声书时，当需要克隆音色、生成情感化配音或流式实时语音合成请用此技能。支持1.7B高质量与0.6B快速双模型，一键实现多语言方言配音，让语音创作更高效更自然。

anbeime/skill Agent Skills автор: anbeime 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 657 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 26 ч назад

Редакторы фильмов и видео, создатели контента, которым необходимо создавать озвучку для видео или аудиокниги, могут использовать этот навык для клонирования…

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) OpenClaw Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependency"

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 77
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 657 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 100: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 77 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.