SKILLEMALL.ai

BF ms-speech-synth

Синтезирует MP3/WAV аудио из длинных текстов (до нескольких тысяч слов) с помощью Microsoft Edge TTS. Поддерживает пакетный режим для отдельных файлов и папок, автоматическое снижение скорости для предотвращения ограничений (настраивается 20-30 раз/мин), автоматическую очистку Markdown для естественного чтения и опциональное добавление фоновой музыки (вступление/заключение).

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«将长文本(最多数千字)使用微软 Edge TTS 分段合成 MP3/WAV 音频。支持单文件和文件夹批量模式,自动降速防限流(可配置 20-…»

将长文本(最多数千字)使用微软 Edge TTS 分段合成 MP3/WAV 音频。支持单文件和文件夹批量模式,自动降速防限流(可配置 20-30次/分钟),自动清洗 Markdown 格式转为自然朗读,并可选添加背景音乐(片头/片尾纯背景音)。

ClawHub Agent Skills автор: booynal v2.3.0 MIT-0 3 файла тело ≈ 1 166 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Синтезирует MP3/WAV аудио из длинных текстов (до нескольких тысяч слов) с помощью Microsoft Edge TTS.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
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.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: url

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: url
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): url
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 22
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1166 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 122 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
  • +4Есть примеры (7 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
The skill appears to perform its stated text-to-speech job, with privacy and dependency-installation cautions users should understand.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.