AA Speak
Пишет и преобразует текст в выходные данные, готовые для естественной речи, для любого TTS-движка: нормализация, просодия, произношение и предпочтения голоса. Используйте, когда ответ будет прочитан вслух или отправлен в голосовой канал, при написании сценариев озвучивания, устных брифингов, голосовых уведомлений или диалоговых реплик, когда TTS звучит роботизированно, читает вслух markdown, URL-адреса или код, неправильно произносит имена, искажает числа, даты или аббревиатуры, говорит слишком быстро или с неправильным акцентом, или когда пользователь исправляет произношение, темп или выбор голоса. Не для преобразования речи в текст или настройки двусторонней связи в реальном времени.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Writes and converts text into natural speech-ready output for any TTS…»
Writes and converts text into natural speech-ready output for any TTS engine: normalization, prosody, pronunciation, and voice preferences. Use when a reply will be read aloud or sent to a voice channel, when writing voiceover scripts, spoken briefings, voice notifications, or dialogue turns, when TTS sounds robotic, reads markdown, URLs, or code aloud, mispronounces names, garbles numbers, dates, or acronyms, speaks too fast or in the wrong accent, or when the user corrects pronunciation, pacing, or voice choice. Not for speech-to-text or live two-way call setup.
Пишет и преобразует текст в выходные данные, готовые для естественной речи, для любого TTS-движка: нормализация, просодия, произношение и предпочтения голоса.
Как процесс A 81/100 · Дойдёт до конца — слабые места: 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: 15. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "slug" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "changelog"
Процессный рейтинг: все десять параметров 81/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 8, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 49
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3538 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
- low Разделов верхнего уровня: 13. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 570 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 49 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.