CC qwen3-tts
Высококачественное преобразование текста в речь с использованием Qwen3-TTS. 10 встроенных дикторов с эмоциональным управлением, клонирование голоса (3 секунды аудио), дизайн голоса на естественном языке, 10+ языков, постоянные именованные голоса и доставка аудио через Telegram/WhatsApp в виде нативных голосовых сообщений. Автоматически определяет аппаратное обеспечение GPU (CUDA, ROCm, Intel XPU, CPU).
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«High-quality text-to-speech using Qwen3-TTS. 10 built-in speakers with…»
High-quality text-to-speech using Qwen3-TTS. 10 built-in speakers with emotional instruct control, voice cloning (3s of audio), natural-language voice design, 10+ languages, persistent named voices, and delivering audio via Telegram/WhatsApp as native voice messages. Auto-detects GPU hardware (CUDA, ROCm, Intel XPU, CPU).
Высококачественное преобразование текста в речь с использованием Qwen3-TTS.
Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, согласованность
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
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.
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
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 · 4
-
высокая Опасные команды
cmd-pipe-to-shellREADME.md:15Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/daMustermann/claw…tts/main/install.sh)
-
высокая Опасные команды
cmd-pipe-to-shellSKILL.md:39Скачивание и запуск удалённого кода с неизвестного хоста (pipe в shell)bash <(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/daMustermann/claw…tts/main/install.sh)
Средние и низкие: 2
-
низкая Опасные команды
cmd-pipe-to-shell-known-hostinstall.sh:4Установщик через pipe в shell с известного хоста (всё равно выполняет удалённый код) (комментарий в коде)# or: curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/daMustermann/claw…tts/main/install.sh | bash
комментарий -
низкая Утечка данных
exfil-webhook-urlserver/messaging/telegram_sender.py:64URL вебхука / коллбэка, типичный для эксфильтрации (проверьте адрес) (хост вендора самого скилла; в кавычках — упоминание, а не команда)url = f"https://api.telegram.org/bot{bot_token}/sendVoice"vendor-hostв кавычках
Просканировано файлов: 24. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда") - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "repository" - заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "requires"
Процессный рейтинг: все десять параметров 59/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (qwen3-tts) не совпадает с папкой (claw-qwen3-tts)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 9
- 100Шаги. Шагов: 43
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3167 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
- low Ответ описан самодельной разметкой (3 тегов): типизированный вызов надёжнее
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)
- -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
- -32 из 6 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 323 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 16 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 43 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (17 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.