AD iflytek-voiceclone-tts
Используйте, когда пользователь просит клонировать голос, обучить пользовательскую модель голоса или синтезировать речь с помощью клонированного голоса. iFlytek Voice Clone tts (声音复刻) — обучите пользовательскую модель голоса на основе аудиообразцов и синтезируйте речь с помощью клонированного голоса. Поддерживает полный рабочий процесс: получение текста для обучения → создание задачи → загрузка аудио → отправка на обучение → проверка результатов → синтез с клонированным голосом. Чистая стандартная библиотека Python, без зависимостей pip.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when user asks to clone a voice, train a custom voice model, or sy…»
Use when user asks to clone a voice, train a custom voice model, or synthesize speech with a cloned voice. iFlytek Voice Clone tts(声音复刻) — train a custom voice model from audio samples and synthesize speech with the cloned voice. Supports the full workflow: get training text → create task → upload audio → submit training → poll results → synthesize with cloned voice. Pure Python stdlib, no pip dependencies.
iFlytek Voice Clone tts (声音复刻) — обучите пользовательскую модель голоса на основе аудиообразцов и синтезируйте речь с помощью клонированного голоса.
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
В файлах есть невидимые символы, закодированные команды или спрятанные комментарии для модели. То, что вы читаете, отличается от того, что видит агент.
Уберите невидимые символы (часто они попадают из копипаста) и закодированные строки: их не пропустит ни один каталог. Инструкции для модели должны быть видны и человеку.
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 · 1
✓ Критических и высоких находок нет
Средние и низкие: 1
-
средняя Обфускация
obf-hex-escape-chainSKILL.md:213Обфускация строк через escape-последовательности / коды символов- [购买服务包](https://console.xfyun.cn/sale/buy?wareId=9188&packageId=…&serviceName=…&businessId=one
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 43/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 9, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1905 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 410 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 18 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.