BD PureVocals-UVR-Automator
Автоматически вызывается, когда пользователь хочет **пакетно извлечь чистый человеческий голос (сухой голос / Vocals Only) из аудиофайлов одним кликом**, убрав аккомпанемент/фоновую музыку. Инструмент для разделения вокала из аудио одним кликом. Специализируется на извлечении чистого сухого голоса (Acapella) из аудиофайлов (форматы .mp3/.wav/.flac и т. д.) или удалении фонового звука для создания аккомпанемента. Основное назначение: поддержка пакетной обработки одного аудиофайла или целой папки (форматы .mp3/.wav/.flac и т. д.), вывод высококачественного сухого голоса без шумов, автоматическое создание папки [исходная папка]_vocals на том же уровне, что и входная, с идеальным сохранением исходной структуры каталогов. Частые сценарии использования включают: - Практика кавер-версий, создание кавер-видео, очистка вокального материала для Bilibili/Douyin/Xiaohongshu - Создание караоке-аккомпанемента (оставляя только вокал) - Разделение вокала в музыкальном производстве (vocal isolation / stem separation) - Очистка аудиоматериалов, извлечение оригинальной звуковой дорожки, обработка для удаления фонового звука - Создание кавер-материалов, генерация караоке-аккомпанемента, постобработка аудио Часто используемые пользователями естественные формулировки: «Извлеки мне сухой голос», «Убери аккомпанемент из этой песни, оставь только чистый вокал», «Пакетно раздели весь вокал из папки», «Для кавера нужен чистый голос», «Извлечение сухого голоса для караоке», «vocal remover», «Разделение вокала UVR», «Удалить аккомпанемент», «Изоляция вокала в аудио», «Разделение дорожек vocals» и т. д. Поддерживает топовые модели UVR, по умолчанию рекомендуется самая быстрая и чистая модель shibing624-chinese-kenlm-klm, также поддерживается модель для караоке. Автоматически определяет GPU (ускорение CUDA) или CPU, автоматически создает и управляет виртуальной средой, не требуя ручной настройки пользователем.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户想要**一键批量从音频文件中提取超干净纯人声（干声 / Vocals Only）**、去除伴奏/背景音乐时，自动调用此技能。 一键音频…»
当用户想要**一键批量从音频文件中提取超干净纯人声（干声 / Vocals Only）**、去除伴奏/背景音乐时，自动调用此技能。 一键音频人声分离工具。专门从音频文件（.mp3/.wav/.flac等）中提取超干净干声（Acapella）或去除背景音制作伴奏。 核心用途：支持单个音频文件或整个文件夹批量处理（.mp3/.wav/.flac 等格式），输出高质量无杂音干声，自动在输入同级创建 [输入文件夹]_vocals 文件夹，完美保留原目录结构。 高频触发场景包括： - 翻唱练习、翻唱视频制作、B站/抖音/小红书演唱素材清洗 - 卡拉OK 伴奏制作（只保留人声） - 音乐制作中的人声分离（vocal isolation / stem separation） - 音频素材清洗、原音轨提取、去背景音处理 - 翻唱素材制作、卡拉OK伴奏生成、音频后期清洗。 用户常用自然语言表述： “帮我提取干声”“把这首歌的伴奏去掉，只留清唱”“批量分离文件夹里的所有人声”“做翻唱要纯人声”“卡拉OK 干声提取”“vocal remover”“UVR 人声分离”“去除伴奏”“音频人声隔离”“stem 分离 vocals”等。 支持顶级 UVR 模型，默认推荐速度最快且干净度最高的 shibing624-chinese-kenlm-klm，也支持卡拉OK 专用模型。自动检测 GPU（CUDA 加速）或 CPU，自动创建并管理虚拟环境，无需用户手动配置。
Автоматически вызывается, когда пользователь хочет пакетно извлечь чистый человеческий голос (сухой голос / Vocals Only) из аудиофайлов одним кликом, убрав…
Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 8. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
name-formatname должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы) - предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 6
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 195 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- -34 из 5 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 9 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 630 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 3 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 6 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 65.