SKILLEMALL.ai

AC aliyun-qwen-tts

Используйте при генерации человекоподобного аудио с помощью моделей DashScope Qwen TTS (qwen3-tts-flash, qwen3-tts-instruct-flash). Применяйте при преобразовании текста в речь, создании озвучки для коротких драматических/новостных видео или документировании полей запроса/ответа TTS для DashScope.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when generating human-like speech audio with Model Studio DashScop…»

Use when generating human-like speech audio with Model Studio DashScope Qwen TTS models (qwen3-tts-flash, qwen3-tts-instruct-flash). Use when converting text to speech, producing voice lines for short drama/news videos, or documenting TTS request/response fields for DashScope.

ClawHub Agent Skills автор: cinience v1.0.0 MIT-0 6 файлов тело ≈ 867 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте при генерации человекоподобного аудио с помощью моделей DashScope Qwen TTS (qwen3-tts-flash, qwen3-tts-instruct-flash).

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, ошибки и развилки

ГенераторИнфраструктураМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
94
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Ошибки и развилки вес 10
0
Когда включается вес 12
20
Инструменты и файлы вес 18
60
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 64/100

    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 33
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 867 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
    • low Разделов верхнего уровня: 11. 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 277 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 14 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 94.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This text-to-speech skill mostly matches its purpose, but its helper script has under-scoped network and credential handling that should be reviewed before installation.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.