AC tts
Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет преобразовать текст в речь, сгенерировать аудио из текста, создать озвучку или произвести аудиофайлы. Триггеры включают: любое упоминание «text to speech», «TTS», «read aloud», «voice synthesis», «generate speech», «voiceover», «narration audio», «speak this text» или запросы на преобразование письменного контента в аудиофайл/MP3. Также используйте, когда пользователь хочет выбрать голос, настроить эмоцию/стиль речи, изменить скорость или высоту голоса, или сравнить TTS-провайдеров (Azure, Volcengine, Edge). Если пользователь просит «сделать аудиоверсию» любого текста, «записать» сценарий или создать вывод в формате «.mp3» из текста, используйте этот навык. НЕ используйте для преобразования речи в текст, транскрипции аудио, генерации музыки или звуковых эффектов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill whenever the user wants to convert text to speech, gene…»
Use this skill whenever the user wants to convert text to speech, generate audio from text, create voiceovers, or produce spoken audio files. Triggers include: any mention of 'text to speech', 'TTS', 'read aloud', 'voice synthesis', 'generate speech', 'voiceover', 'narration audio', 'speak this text', or requests to turn written content into an audio/MP3 file. Also use when the user wants to pick a voice, adjust speech emotion/style, change speech rate or pitch, or compare TTS providers (Azure, Volcengine, Edge). If the user asks to 'make an audio version' of any text, 'record' a script, or produce '.mp3' output from text, use this skill. Do NOT use for speech-to-text, audio transcription, music generation, or sound effects.
Используйте этот навык всякий раз, когда пользователь хочет преобразовать текст в речь, сгенерировать аудио из текста, создать озвучку или произвести…
Как процесс C 58/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
Как улучшить
- 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: 2. 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 58/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (tts) не совпадает с папкой (tts-api)
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 4
- 100Шаги. Шагов: 12
- 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 989 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
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
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
- +3Длина description 734 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 12 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 88.