BD funasr-nano-transcribe
Преобразование речи в текст с использованием легкой модели Fun-ASR-Nano-2512. Обеспечивает быстрое и точное распознавание китайской речи, результаты распознавания выводятся в консоль в режиме реального времени, оптимизировано для сред CPU/GPU. Сценарии использования: (1) преобразование аудиофайлов на китайском языке в текст, (2) требуется легкая модель ASR с низким потреблением памяти, (3) обработка аудио, содержащего специфичные для домена термины (медицина, страхование и т. д.), (4) требуется высокоточное преобразование на китайском языке.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«使用 Fun-ASR-Nano-2512 轻量级模型进行语音转文字。 提供快速准确的中文语音识别，识别结果实时输出到控制台，针对 CPU/G…»
使用 Fun-ASR-Nano-2512 轻量级模型进行语音转文字。 提供快速准确的中文语音识别，识别结果实时输出到控制台，针对 CPU/GPU 环境优化。 使用场景：(1) 将中文音频文件转写为文字，(2) 需要轻量级低内存占用的 ASR， (3) 处理包含领域特定热词的音频（医疗、保险等）， (4) 需要高准确率的中文转写。
Преобразование речи в текст с использованием легкой модели Fun-ASR-Nano-2512.
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
низкая Опасные команды
cmd-background-processscripts/api_client.py:72Запуск фонового / автозапускаемого процесса (определение детектора / чёрного списка; строковый литерал в коде, не выполняется)nohup python scripts/api_server.py > {log_file} 2>&1 &детекторстрока в коде
Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 44
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2383 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- -31 из 10 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 165 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 38 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 44 пунктов
- +4Есть примеры (27 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.