AC google-gemini-tts
Генерация звука из текста с использованием моделей Gemini TTS от Google (по умолчанию Gemini 3.1 Flash TTS Preview, с резервным вариантом Gemini 2.5 Flash/Pro preview TTS). Используйте, когда агенту нужно преобразовать текст в речь, озвучить ответы, озвучить брифинги или новостные рассылки, создать подкаст с разговором двух дикторов, сгенерировать аудио с выразительным контролем стиля (шепот, паузы, акценты, эмоции) или вывести WAV-файлы для рабочих процессов с голосовым управлением. Поддерживает 30 готовых голосов, более 70 языков, режимы одного и нескольких дикторов, а также подсказки стиля на естественном языке. Требуется GEMINI_API_KEY из Google AI Studio (скрипт также принимает GOOGLE_API_KEY в качестве альтернативного имени для того же ключа).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generate spoken audio from text using Google's Gemini TTS models (defa…»
Generate spoken audio from text using Google's Gemini TTS models (default is Gemini 3.1 Flash TTS Preview, with fallback to Gemini 2.5 Flash/Pro preview TTS). Use when an agent needs to convert text to speech, produce voice replies, narrate briefings or newsletters, create podcast-style two-speaker conversations, generate audio with expressive style control (whispers, pauses, accents, emotion), or output WAV files for voice-enabled workflows. Supports 30 prebuilt voices, 70+ languages, single and multi-speaker modes, and natural-language style prompts. Requires a GEMINI_API_KEY from Google AI Studio (the script also accepts GOOGLE_API_KEY as an alternative name for the same key).
Генерация звука из текста с использованием моделей Gemini TTS от Google (по умолчанию Gemini 3.1 Flash TTS Preview, с резервным вариантом Gemini 2.5 Flash/Pro…
Как процесс C 61/100 · 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: 4. 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 61/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 17
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1497 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 10. 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 688 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 17 пунктов
- +4Есть примеры (5 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.