SKILLEMALL.ai

AB flowspeech-voice-script-planner

Подготавливает скрипты для рабочих процессов преобразования текста в речь FlowSpeech. Используйте, когда пользователь хочет получить готовый к использованию в FlowSpeech текст для озвучивания, теги эмоций, маркеры пауз, указания по голосу, сегментацию многоязычного TTS, проверки качества или руководство по преобразованию необработанного текста в выразительные, похожие на человеческие аудиосценарии.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Prepare scripts for FlowSpeech text-to-speech workflows. Use when the…»

Prepare scripts for FlowSpeech text-to-speech workflows. Use when the user wants FlowSpeech-ready narration copy, emotion tags, pause markers, voice direction, multilingual TTS segmentation, QA checks, or guidance for turning raw text into expressive human-like audio scripts.

ClawHub Agent Skills автор: waeckerlinfederowicz66-sketch v1.0.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 735 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Подготавливает скрипты для рабочих процессов преобразования текста в речь FlowSpeech.

Как процесс B 71/100 · Почти готов — слабые места: входы и предусловия, повторный запуск, отчётность по ходу

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
96/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
91
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
71/100
Почти готов
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
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: 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 71/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 55Ошибки и развилки. Развилок: 1
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Шаги. Шагов: 22
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 735 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)
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 276 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 4 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (2 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 91.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    The skill artifacts are coherent developer and moderation workflows with sensitive actions disclosed and mostly gated by user direction or existing platform permissions.
    LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.