AD smart-speak
Многоязычный Text-to-Speech (TTS) с интеллектуальным преобразованием Pinyin в Hanzi. Используйте, когда пользователь просит сгенерировать аудио для текста, содержащего смесь вьетнамского, китайского (пиньинь) или английского языков. Этот навык обеспечивает правильное произношение, преобразуя пиньинь в ханьцзы и используя голоса нативного качества для каждого сегмента.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Multilingual Text-to-Speech (TTS) with intelligent Pinyin-to-Hanzi con…»
Multilingual Text-to-Speech (TTS) with intelligent Pinyin-to-Hanzi conversion. Use when the user asks to generate audio for text that contains a mix of Vietnamese, Chinese (Pinyin), or English. This skill ensures correct pronunciation by converting Pinyin to Hanzi and using native-quality voices for each segment.
Многоязычный Text-to-Speech (TTS) с интеллектуальным преобразованием Pinyin в Hanzi.
Как процесс D 45/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
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: 3. 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 45/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (smart-speak) не совпадает с папкой (smart-speak-vutran)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Шаги. Шагов: 16
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 692 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
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 314 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.