SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BD asr-sentence-recognition

Тенсент Клауд Распознавание Речи ASR Skill, подходит для преобразования речи в текст, транскрипции аудио, генерации субтитров, транскрипции конференций, распознавания голосовых сообщений, распознавания аудио из локальных файлов или URL. Включает три режима: распознавание одной фразы (короткое аудио <=60с), ускоренное распознавание записи (быстрый синхронный возврат для аудио <=2ч/100МБ), распознавание записи (асинхронное распознавание длинного аудио <=5ч). Поддерживает мандаринский китайский, английский, кантонский, японский, корейский, немецкий и другие языки, а также смешанную речь на китайском и английском, и различные китайские диалекты.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«腾讯云语音识别 ASR Skill，适用于语音转文字、音频转写、字幕生成、会议转录、语音消息识别、 本地文件或 URL 音频识别。包含三种模…»

腾讯云语音识别 ASR Skill，适用于语音转文字、音频转写、字幕生成、会议转录、语音消息识别、 本地文件或 URL 音频识别。包含三种模式：一句话识别（<=60s 短音频）、录音识别极速版 （<=2h/100MB 中长音频快速同步返回）、录音识别（<=5h 长音频异步识别）。支持普通话、 英语、粤语、日语、韩语、德语等语种，以及中英粤混说和多种中文方言。

ClawHub Agent Skills автор: Stardusten v0.1.4 MIT-0 18 файлов тело ≈ 1 030 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 19 ч назад

Тенсент Клауд Распознавание Речи ASR Skill, подходит для преобразования речи в текст, транскрипции аудио, генерации субтитров, транскрипции конференций…

Как процесс D 41/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
85
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
41/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 3

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 3
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc references/env_config.md:37
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export TENCENTCLOUD_SECRET_ID="你的SecretId"' >> ~/.zshrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc references/env_config.md:38
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export TENCENTCLOUD_SECRET_KEY="你的SecretKey"' >> ~/.zshrc
  • средняя Опасные команды cmd-shell-rc references/env_config.md:39
    Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)
    echo 'export TENCENTCLOUD_APPID="你的AppId"' >> ~/.zshrc

Просканировано файлов: 18. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 41/100

  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (asr-sentence-recognition) не совпадает с папкой (tencentcloud-asr)
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 54
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1030 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее

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 180 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 11 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 54 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (10 из 10)
  • +3Все 7 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill mostly implements a coherent Tencent Cloud ASR client, but registry metadata omits required credentials and the runtime scripts perform system-level installs and access host paths (e.g., QQBot downloads), so the package asks for more access than the metadata indicates.
LLM: suspicious (medium) · 11 мар. 2026 г.