SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

CD li-feishu-audio

Навык голосового взаимодействия Feishu. Поддерживает автоматическое распознавание голосовых сообщений, обработку ИИ и полный цикл голосовых ответов. Требует настройки переменных окружения FEISHU_APP_ID и FEISHU_APP_SECRET. Использует faster-whisper для распознавания речи, Edge TTS для синтеза речи, автоматически преобразует формат OPUS и отправляет через Feishu. Применим для сценариев голосового диалога на платформе Feishu.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«飞书语音交互技能。支持语音消息自动识别、AI 处理、语音回复全流程。需要配置 FEISHU_APP_ID 和 FEISHU_APP_SECR…»

飞书语音交互技能。支持语音消息自动识别、AI 处理、语音回复全流程。需要配置 FEISHU_APP_ID 和 FEISHU_APP_SECRET 环境变量。使用 faster-whisper 进行语音识别，Edge TTS 进行语音合成，自动转换 OPUS 格式并通过飞书发送。适用于飞书平台的语音对话场景。

ClawHub Agent Skills автор: Terry S Fisher v0.1.8 MIT-0 33 файла · 9 скриптов тело ≈ 1 649 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Навык голосового взаимодействия Feishu.

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw 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) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
C
60/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
55
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: li-feishu-audio (ClawHub)

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 17

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 17
  • средняя Утечка данных net-credential-use scripts/feishu-tts.sh:72
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    ACCESS_TOKEN=$(curl -s -X POST "$TOKEN_URL" \
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell scripts/install-with-model-choice.sh:127
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (комментарий в коде)
    # 安全安装：下载到临时文件后执行，避免直接 curl|sh
    комментарий
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell scripts/install.sh:127
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (комментарий в коде)
    # 安全安装：下载到临时文件后执行，避免直接 curl|sh
    комментарий
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell SECURITY_AUDIT_COMPLETE.md:10
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (документация security-скилла)
    | 供应链攻击 (curl\|sh) | 🔴 P0 - 高危 | ✅ 已修复 |
    security-скилл
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell SECURITY_AUDIT_COMPLETE.md:158
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (документация security-скилла)
    # 2. 检查 curl|sh
    security-скилл
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell SECURITY_FIXES_0.1.6.md:29
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (документация security-скилла)
    ### 2. ✅ 供应链攻击 - curl|sh (P0)
    security-скилл
  • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell SECURITY_FIXES_0.1.6.md:107
    Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (документация security-скилла)
    # 检查 curl|sh 使用情况
    security-скилл
  • низкая Утечка данных read-dotenv README_EN.md:66
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv README_EN.md:76
    Чтение файла .env
    source .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:66
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv README.md:76
    Чтение файла .env
    source .env
  • низкая Утечка данных read-dotenv scripts/MODEL_CHOICE.md:91
    Чтение файла .env
    source scripts/.env
  • низкая Утечка данных read-dotenv SECURITY_CONFIG.md:22
    Чтение файла .env (документация security-скилла)
    cp .env.example .env
    security-скилл
  • низкая Опасные команды cmd-pipe-to-shell-known-host SECURITY_FIXES_0.1.6.md:40
    Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (документация security-скилла)
    curl -sSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh  # ❌ 直接执行远程代码
    security-скилл
  • низкая Утечка данных read-dotenv SECURITY.md:34
    Чтение файла .env (документация security-скилла)
    cp .env.example .env
    security-скилл
  • низкая Утечка данных read-dotenv SECURITY.md:40
    Чтение файла .env (документация security-скилла)
    source .env
    security-скилл

Ещё 1 совпадений отнесены к цитатам в документации скилла по безопасности и не считаются находками.

Просканировано файлов: 33. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (li-feishu-audio) не совпадает с папкой (li-feishu-qq-audio)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 71
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1649 токенов
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 19. Похоже на несколько доменов в одном скилле

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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -223 эмодзи в инструкциях: шум для модели
  • -33 из 10 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 154 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 52 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 71 пунктов
  • +4Есть примеры (23 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
This appears to be a real Feishu voice skill, but it also ships high-impact scripts that modify another OpenClaw extension and execute unverified install-time code.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.