SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

BC voice-assistant

Голосовой компаньон для Windows для OpenClaw. Пользовательское слово активации через Porcupine, локальное распознавание речи через faster-whisper, потоковые ответы через WebSocket шлюза и TTS от ElevenLabs с естественными звуками звонка/размышления. Поддерживает многооборотные диалоги с автоматическим последующим прослушиванием, подавление микрофона для предотвращения обратной связи и системный трей с паузой/возобновлением. Рекомендуемые голоса: Matilda (XrExE9yKIg1WjnnlVkGX, бесплатный тариф) или Ivy (MClEFoImJXBTgLwdLI5n, платный тариф). Полностью настраиваемое слово активации, голос, горячая клавиша и пороги тишины.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Windows voice companion for OpenClaw. Custom wake word via Porcupine,…»

Windows voice companion for OpenClaw. Custom wake word via Porcupine, local STT via faster-whisper, streamed responses over the gateway WebSocket, and ElevenLabs TTS with natural chime/thinking sounds. Supports multi-turn conversation with automatic follow-up listening, mic suppression to prevent feedback, and a system tray with pause/resume. Recommended voices: Matilda (XrExE9yKIg1WjnnlVkGX, free tier) or Ivy (MClEFoImJXBTgLwdLI5n, paid tier). Fully customizable wake word, voice, hotkey, and silence thresholds.

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 12 файлов тело ≈ 1 020 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Голосовой компаньон для Windows для OpenClaw.

Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
98
Качество 40%
73
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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 · 2

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 2
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:53
    Чтение файла .env
    # 3. Copy .env.example to .env and fill in your keys
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:54
    Чтение файла .env
    copy .env.example .env

Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (voice-assistant) не совпадает с папкой (openclaw-voice-assistant)
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1020 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 517 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.