AF autonoannounce
Создание, эксплуатация и устранение неполадок локального синтеза речи Autonoannounce с использованием очереди (постановка в очередь рабочего процесса, затем в ElevenLabs, затем в бэкэнд воспроизведения). Требуется ELEVENLABS_API_KEY для сетевого синтеза, с необязательными ELEVENLABS_VOICE_ID и ELEVENLABS_MODEL_ID для выбора голоса/модели. Записывает локальное состояние выполнения в config/tts-queue.json, .openclaw/* и audio/earcons/*. Использует https://api.elevenlabs.io для синтеза/предварительных вызовов. Используйте при создании или улучшении потоков TTS с низкой задержкой «выстрелил и забыл», настройке пакетного режима, проверке производительности очереди, обеспечении политики только локальной речи или отладке сбоев очереди/воспроизведения рабочего процесса.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Build, operate, and troubleshoot Autonoannounce local speaker text-to-…»
Build, operate, and troubleshoot Autonoannounce local speaker text-to-speech using the queued pipeline (enqueue to worker to ElevenLabs to playback backend). Requires ELEVENLABS_API_KEY for network synthesis, with optional ELEVENLABS_VOICE_ID and ELEVENLABS_MODEL_ID for voice/model selection. Writes local runtime state to config/tts-queue.json, .openclaw/*, and audio/earcons/*. Uses https://api.elevenlabs.io for synthesis/preflight calls. Use when creating or improving low-latency fire-and-forget TTS flows, tuning burst behavior, validating queue performance, enforcing local-only speech policy, or debugging queue/worker playback failures.
Создание, эксплуатация и устранение неполадок локального синтеза речи Autonoannounce с использованием очереди (постановка в очередь рабочего процесса, затем в…
Как процесс F 53/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/tts-queue-status.sh, scripts/tts-queue-worker.sh, scripts/tts-queue-daemon.sh
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 19. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/tts-queue-status.sh - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/tts-queue-worker.sh - предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: scripts/tts-queue-daemon.sh
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 3 файла(ов): scripts/tts-queue-status.sh, scripts/tts-queue-worker.sh, scripts/tts-queue-daemon.sh
- 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
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 41
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 855 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +4Нет примеров входа/выхода
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 646 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 8 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (5 из 5)
- +3Все 12 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.