AD snowvoice-tts
Локальный инструмент синтеза китайской речи на основе Qwen3-TTS. Активируется, когда пользователю нужно преобразовать текст в речь, клонировать голос, создать новый тембр или сгенерировать озвучку для диалогов. Поддерживает прямой вызов через естественный язык CLI snowvoice для генерации аудио. Ключевые слова: TTS, синтез речи, текст в речь, клонирование голоса, дизайн голоса, озвучка, snowvoice, генерация речи.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«本地中文语音合成工具，基于 Qwen3-TTS。当用户需要将文字转换为语音、克隆声音、 设计新音色或生成对话配音时触发。支持自然语言直接调用…»
本地中文语音合成工具，基于 Qwen3-TTS。当用户需要将文字转换为语音、克隆声音、 设计新音色或生成对话配音时触发。支持自然语言直接调用 snowvoice CLI 生成音频。 Keywords: TTS, 语音合成, 文字转语音, 声音克隆, 音色设计, 配音, snowvoice, 语音生成.
Локальный инструмент синтеза китайской речи на основе Qwen3-TTS.
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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "url"
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 (git, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 474 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
- +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 151 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 14 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (6 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.