AC local-tts-workflow
Рабочий процесс преобразования текста в речь OpenClaw для TTS-сервера, совместимого с OpenAI, включая удаленное/самостоятельное развертывание, такое как vLLM Omni. Используйте при настройке, тестировании, отладке или проверке `/v1/audio/speech`, переопределений `[[tts:...]]` для одного ответа, пользовательского поведения голоса, потоковой передачи по сравнению с не потоковой передачей, выбора режима (базовый диктор, базовый клон, пользовательский голос, дизайн голоса), отката к локальному пути модели и интеграции OpenClaw TTS. Также используйте при подготовке текста для вывода речи, чтобы числа нормализовались в произносимые слова вместо необработанных арабских цифр.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OpenClaw text-to-speech workflow for an OpenAI-compatible TTS server,…»
OpenClaw text-to-speech workflow for an OpenAI-compatible TTS server, including remote/self-hosted deployments such as vLLM Omni. Use when configuring, testing, debugging, or validating `/v1/audio/speech`, single-reply `[[tts:...]]` overrides, custom voice behavior, streaming vs non-streaming behavior, mode selection (base speaker, base clone, custom voice, voice design), local model-path fallback, and OpenClaw TTS integration. Also use when preparing text for speech output so numbers are normalized into spoken words instead of raw Arabic digits.
Рабочий процесс преобразования текста в речь OpenClaw для TTS-сервера, совместимого с OpenAI, включая удаленное/самостоятельное развертывание, такое как vLLM…
Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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 56/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 85Шаги. Шагов: 65, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 9, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2020 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Разделов верхнего уровня: 12. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 552 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 22 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 65 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.