AB telegram-voice-transcribe
Транскрибируйте голосовые сообщения и аудиозаметки Telegram в текст с помощью OpenAI Whisper API. Используйте, когда (1) пользователь отправляет голосовое сообщение или аудиозаметку через Telegram, и вам нужно прочитать или понять ее содержание, (2) вы получаете сообщение с file_id голоса в метаданных сообщения Telegram, (3) пользователь явно просит вас транскрибировать аудиофайл. Выдает транскрипцию в виде обычного текста, чтобы вы могли отвечать естественно. Требует переменной среды OPENAI_API_KEY и опционально TELEGRAM_BOT_TOKEN для режима file_id. НЕ для потокового аудио в реальном времени, транскрипции видео или не-Telegram аудиоканалов (хотя скрипт также поддерживает локальные файлы и URL-адреса).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Transcribe Telegram voice messages and audio notes into text using the…»
Transcribe Telegram voice messages and audio notes into text using the OpenAI Whisper API. Use when (1) a user sends a voice message or audio note via Telegram and you need to read or understand its content, (2) you receive a message with a voice file_id in the Telegram message metadata, (3) the user explicitly asks you to transcribe an audio file. Produces the transcript as plain text so you can respond naturally. Requires OPENAI_API_KEY env var and optionally TELEGRAM_BOT_TOKEN for file_id mode. NOT for live audio streams, video transcription, or non-Telegram audio pipelines (though the script supports local files and URLs too).
Транскрибируйте голосовые сообщения и аудиозаметки Telegram в текст с помощью OpenAI Whisper API.
Как процесс B 68/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, отчётность по ходу
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: 5. 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 68/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Когда 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
- 100Шаги. Шагов: 6
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 448 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 638 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (2 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 98.