SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD feishu-persona-voice-reply

Навык голосового сопровождения в Feishu. Этот навык активируется, когда пользователь отправляет любое текстовое или голосовое сообщение в чате с ботом Feishu. Большая языковая модель генерирует текстовый ответ, соответствующий характеру роли, согласно пользовательским настройкам виртуального персонажа, а затем синтезирует речь с помощью SenseAudio TTS и отвечает в виде голосового сообщения Feishu. Не генерируйте текстовые ответы в диалоговом окне, только диалог, соответствующий роли компаньона. При первом использовании направьте пользователя на настройку персонажа. Применимые сценарии: все личные чаты с ботом Feishu, ролевые игры, виртуальное сопровождение, эмоциональное общение.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«飞书语音陪伴技能。当用户在飞书机器人会话中发送任何文字或语音消息时触发此技能。 大模型根据用户自定义的虚拟角色人设，生成符合角色性格的文本回…»

飞书语音陪伴技能。当用户在飞书机器人会话中发送任何文字或语音消息时触发此技能。 大模型根据用户自定义的虚拟角色人设，生成符合角色性格的文本回复， 并通过 SenseAudio TTS 合成语音，以飞书原生语音条形式回复，不要生成任何文字消息回复到对话框里，只需要符合该伴侣人设的对话即可。 首次使用时引导用户完成角色人设设定。 适用场景：用户和飞书机器人的所有私聊对话、角色扮演、虚拟陪伴、情感陪聊。

ClawHub Agent Skills автор: KLilyZ v1.0.0 MIT-0 9 файлов тело ≈ 1 049 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Навык голосового сопровождения в Feishu.

Как процесс D 46/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

Роль и тонИнфраструктуратип 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
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
46/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Чем это грозит

Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.

Утечка данных средняя серьёзность

Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.

Если установить

Инструкции или скрипты отправляют данные наружу: переменные окружения, ключи, содержимое файлов, историю чата. Вы можете не заметить этого в диалоге, потому что агент выполнит отправку как «часть задачи».

Автору

Если отправка не нужна для задачи, уберите её: каталоги помечают такие скиллы как подозрительные и снимают с выдачи. Если нужна, назовите адрес явно, объясните, что именно уходит, и дайте пользователю выключатель.

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
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
  • средняя Утечка данных net-redirectable-api-key scripts/tts.py:57
    Скрипт отправляет API-ключ на хост из переменной окружения — ключ можно перенаправить на другой сервер
    API key + configurable base URL from environment

Просканировано файлов: 9. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 46/100

  • 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
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (feishu-persona-voice-reply) не совпадает с папкой (feishu-senseaudio-persona)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 51
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1049 токенов
  • low Разделов верхнего уровня: 10. 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 200 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 25 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 51 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +3Все 5 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: suspicious
The skill’s Feishu voice-companion purpose is coherent, but it broadly processes private chat content and silently installs a Python package during runtime.
LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.