SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC zhipu-tts

Преобразование текста в речь с использованием модели GLM-TTS от Zhipu AI (BigModel). Используйте, когда вам нужно преобразовать текст в аудиофайлы с различными вариантами голоса. Поддерживает синтез китайского текста с несколькими голосовыми персонами, управление скоростью и выходными форматами.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Text-to-speech conversion using Zhipu AI (BigModel) GLM-TTS model. Use…»

Text-to-speech conversion using Zhipu AI (BigModel) GLM-TTS model. Use when you need to convert text to audio files with various voice options. Supports Chinese text synthesis with multiple voice personas, speed control, and output formats.

ClawHub Agent Skills автор: xiaofei v1.0.0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 946 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Преобразование текста в речь с использованием модели GLM-TTS от Zhipu AI (BigModel).

Как процесс C 64/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторИнфраструктуратип 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
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
90
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
64/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
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: 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 64/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 55
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 946 токенов
    • 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 240 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 15 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 55 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a straightforward Zhipu AI cloud text-to-speech helper, with the main caution that submitted text is sent to a third-party API.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.