AC speech-translation
Создавайте, адаптируйте или запускайте рабочий процесс обработки аудио, который принимает аудиозапись речи, транскрибирует ее с помощью Whisper или faster-whisper, переводит транскрипт с использованием текущей модели агента по умолчанию и синтезирует переведенную речь с помощью Piper, инструмента OpenClaw tts или mock-бэкенда. Используйте, когда пользователь хочет 语音转写、翻译、译文语音合成, хочет запустить существующий прототип голосового перевода, или хочет поток, ориентированный на чат, где отправка голосового сообщения автоматически дает текст транскрипции, текст перевода и переведенное аудио.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build, adapt, or run an audio-processing workflow that takes spoken au…»
Build, adapt, or run an audio-processing workflow that takes spoken audio, transcribes it with Whisper or faster-whisper, translates the transcript using the current agent model by default, and synthesizes translated speech with Piper, the OpenClaw tts tool, or a mock backend. Use when the user wants 语音转写、翻译、译文语音合成, wants an existing voice translation prototype operationalized, or wants a chat-native flow where sending a voice message automatically yields transcript text, translation text, and translated audio.
Создавайте, адаптируйте или запускайте рабочий процесс обработки аудио, который принимает аудиозапись речи, транскрибирует ее с помощью Whisper или…
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск
Как улучшить
- 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: 23. 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 59/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 5, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 50
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1432 токенов
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
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 516 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
- +3Все 6 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.