SKILLEMALL.ai

AC audioclaw-skills-voice-intake

Используйте, когда навыкам AudioClaw требуется понимать голосовое сообщение пользователя с помощью AudioClaw ASR, включая преобразование речи в текст, маршрутизацию модели для функций deepthink или pro, необязательные временные метки или анализ настроений, а также упаковку результата в готовый к использованию полезный груз AudioClaw для хода пользователя.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when AudioClaw Skills needs to understand a user voice message wit…»

Use when AudioClaw Skills needs to understand a user voice message with AudioClaw ASR, including speech-to-text, model routing for deepthink or pro features, optional timestamps or sentiment, and packaging the result into a ready-to-use AudioClaw user turn payload.

ClawHub Agent Skills автор: Wu Ruixiao v1.0.1 MIT-0 6 файлов тело ≈ 1 010 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Используйте, когда навыкам AudioClaw требуется понимать голосовое сообщение пользователя с помощью AudioClaw ASR, включая преобразование речи в текст…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Входы и предусловия вес 11
30
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: 6. 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 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 65Ошибки и развилки. Развилок: 3
    • 100Шаги. Шагов: 47
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1010 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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 265 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    This voice transcription skill is mostly aligned with its purpose, but it depends on unreviewed local credential helper code and can expose sensitive audio transcripts and metadata through remote processing and logs.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.