SKILLEMALL.ai

AC stepfun-tts

Генерирует китайскую/японскую речь с помощью Contextual TTS от StepFun — по умолчанию stepaudio-2.5-tts, stepaudio-3-tts для выразительности whisper/inline-(). Заменяет voice_label в step-tts-2 инструкциями на естественном языке. Используйте для синтеза с контролем эмоций/выразительности, пакетной генерации реплик, миграции с step-tts-2 или клонированных голосов (2.5/step-tts-2, не v3). Триггеры: 阶跃 TTS, 语音合成, 配音. Не для транскрипции (используйте stepfun-asr).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Generates Chinese/Japanese speech with StepFun's Contextual TTS — defa…»

Generates Chinese/Japanese speech with StepFun's Contextual TTS — default stepaudio-2.5-tts, stepaudio-3-tts for whisper/inline-() prosody. Replaces step-tts-2's voice_label with natural-language instruction. Use for emotional/prosody-controlled synthesis, batch voice lines, migrating from step-tts-2, or cloned voices (2.5/step-tts-2, not v3). Triggers on 阶跃 TTS, 语音合成, 配音. Not for transcription (use stepfun-asr).

daymade/claude-code-skills Claude Code автор: daymade MIT 6 файлов · 2 скрипта тело ≈ 2 325 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 11 дн назад

Генерирует китайскую/японскую речь с помощью Contextual TTS от StepFun — по умолчанию stepaudio-2.5-tts, stepaudio-3-tts для выразительности…

Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ГенераторРазработкаИИ и агентыМедиа и видеотип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
98/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
95
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
63/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
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: 6. 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 63/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 85Шаги. Шагов: 19, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2325 токенов
    • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы

    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
    • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 416 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 10 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
    • +4Есть примеры (3 блоков кода)
    • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
    • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 95.