SKILLEMALL.ai
EN Войти

AF wjs-dubbing-video

Используйте, когда у пользователя есть видео + SRT-файл на целевом языке, и он хочет, чтобы видео фактически говорило на этом языке — генерирует синхронизированный TTS-дубляж. Маршрутизация по идентификатору голоса — Volcano (豆包) TTS для китайского, edge-tts neural для любого языка. По умолчанию используется один голос (один диктор); многоголосный режим по запросу через визуальную диаризацию. Выводит `*_<lang>_dub.mp4` с аудиодорожкой дубляжа вместо оригинальной. Финальное сведение (аудиоподложка + наложение) передается в `/wjs-burning-subtitles`. Триггеры — «配音», «中文配音», «Chinese dub», «voice over this», «dub the video», «TTS this SRT», «different voice for each speaker».

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use when the user has a video + a target-language SRT and wants the vi…»

Use when the user has a video + a target-language SRT and wants the video to actually speak that language — generates a time-aligned TTS voice dub. Routes by voice ID — Volcano (豆包) TTS for Chinese, edge-tts neural for any language. Defaults to one voice (single-speaker); opt-in multi-speaker via visual diarization. Outputs `*_<lang>_dub.mp4` with the dub audio in place of the original. Final mixing (audio bed + burn-in) is handed off to `/wjs-burning-subtitles`. Triggers — "配音", "中文配音", "Chinese dub", "voice over this", "dub the video", "TTS this SRT", "different voice for each speaker".

ClawHub Agent Skills автор: Jian Shuo Wang v0.1.0 MIT-0 4 файла тело ≈ 5 127 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 21 ч назад

Маршрутизация по идентификатору голоса — Volcano (豆包) TTS для китайского, edge-tts neural для любого языка.

Как процесс F 51/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/sample_voices.py

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%
99
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
51/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/sample_voices.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
  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 · 1

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 1
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:57
    Чтение файла .env
    set -a; source ~/code/.env; set +a

Просканировано файлов: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 5127 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/sample_voices.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/sample_voices.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/sample_voices.py
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
  • 60Шаги. Шагов: 51, расплывчатых формулировок: 4
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
  • 70Стоимость исполнения. Тело инструкции 5127 токенов
  • 100Ошибки и развилки. Развилок: 2, есть раздел про ошибки
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • low Разделов верхнего уровня: 14. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (7 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

  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
  • +3Длина description 595 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 26 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (8 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s video dubbing purpose is coherent, but it uses broad local secret loading and sends subtitle text to a remote TTS service without clear user-facing consent or scoping.
LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.