SKILLEMALL.ai

AB clonev

Клонирует любой голос и генерирует речь с помощью Coqui XTTS v2. СУПЕР ПРОСТО — предоставьте образец голоса (6-30 сек WAV) и текст, получите аудио с клонированным голосом. Поддерживает 14+ языков. Используйте, когда пользователь хочет (1) клонировать свой голос или голос другого человека, (2) генерировать речь, звучащую как конкретный человек, (3) создавать персонализированные голосовые сообщения, (4) многоязычное клонирование голоса (говорить на любом языке клонированным голосом).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Clone any voice and generate speech using Coqui XTTS v2. SUPER SIMPLE…»

Clone any voice and generate speech using Coqui XTTS v2. SUPER SIMPLE - provide a voice sample (6-30 sec WAV) and text, get cloned voice audio. Supports 14+ languages. Use when the user wants to (1) Clone their voice or someone else's voice, (2) Generate speech that sounds like a specific person, (3) Create personalized voice messages, (4) Multi-lingual voice cloning (speak any language with cloned voice).

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 3 файла · 1 скрипт тело ≈ 1 437 токенов Открыть источникgithub.com проанализирован 2 дн назад

Клонирует любой голос и генерирует речь с помощью Coqui XTTS v2.

Как процесс B 75/100 · Почти готов — слабые места: повторный запуск, отчётность по ходу

ГенераторTelegramDockerРазработкаТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
82
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
B
75/100
Почти готов
Отчётность по ходу вес 2
0
Повторный запуск вес 4
30
Ошибки и развилки вес 10
50
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: 3. 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 75/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 33, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1437 токенов
    • low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле

    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)
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • -41 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 409 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 25 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 33 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (10 блоков кода)
    • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 82.