SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC text-to-speech

Преобразуйте текст в естественную речь с помощью DIA TTS, Kokoro, Chatterbox и других через CLI inference.sh. Модели: DIA TTS (разговорная), Kokoro TTS, Chatterbox, Higgs Audio, VibeVoice (подкасты). Возможности: преобразование текста в речь, клонирование голоса, многоголосый диалог, создание подкастов, выразительная речь. Используйте для: озвучивания, аудиокниг, подкастов, доступности, озвучивания видео, IVR, голосовых помощников. Триггеры: текст в речь, tts, генерация голоса, ИИ-голос, синтез речи, озвучивание, генерация речи, ИИ-рассказчик, клонирование голоса, текст в аудио, альтернатива elevenlabs, ИИ-голос, генератор речи, естественный голос

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Convert text to natural speech with DIA TTS, Kokoro, Chatterbox, and m…»

Convert text to natural speech with DIA TTS, Kokoro, Chatterbox, and more via inference.sh CLI. Models: DIA TTS (conversational), Kokoro TTS, Chatterbox, Higgs Audio, VibeVoice (podcasts). Capabilities: text-to-speech, voice cloning, multi-speaker dialogue, podcast generation, expressive speech. Use for: voiceovers, audiobooks, podcasts, accessibility, video narration, IVR, voice assistants. Triggers: text to speech, tts, voice generation, ai voice, speech synthesis, voice over, generate speech, ai narrator, voice cloning, text to audio, elevenlabs alternative, voice ai, ai voiceover, speech generator, natural voice

modbender/skill-library-mcp Agent Skills автор: modbender MIT 1 файл тело ≈ 902 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 2 дн назад

Преобразуйте текст в естественную речь с помощью DIA TTS, Kokoro, Chatterbox и других через CLI inference.sh. Модели: DIA TTS (разговорная), Kokoro TTS…

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

ГенераторМедиа и видеотип 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
A
91/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
51/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Опасные команды средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.

Автору

Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.

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 · 1

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 1
    • средняя Опасные команды cmd-pipe-to-shell SKILL.md:17
      Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell) (хост вендора самого скилла)
      curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login
      vendor-host

    Просканировано файлов: 1. 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 51/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 100Инструменты и файлы. Инструменты объявлены во frontmatter
    • 100Шаги. Шагов: 9
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 902 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 623 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 13 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 9 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.