SKILLEMALL.ai

AC cosyvoice3

Локальное преобразование текста в речь с использованием Alibaba CosyVoice3 на macOS Apple Silicon. Поддерживает китайский, английский, японский, корейский и 18+ китайских диалектов. Обеспечивает клонирование голоса в режиме zero-shot, кросс-языковой синтез и детальный контроль. Используйте, когда: (1) Пользователь запрашивает локальное TTS с высококачественными китайскими/английскими голосами. (2) Требуется клонирование голоса из эталонного аудио. (3) Требуется автономный/инференсный TTS. (4) Пользователь хочет естественное звучание речи с контролем эмоций/диалекта.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Local text-to-speech using Alibaba's CosyVoice3 on macOS Apple Silicon…»

Local text-to-speech using Alibaba's CosyVoice3 on macOS Apple Silicon. Supports Chinese, English, Japanese, Korean, and 18+ Chinese dialects. Provides zero-shot voice cloning, cross-lingual synthesis, and fine-grained control. Use when: (1) User requests local TTS with high-quality Chinese/English voices. (2) Need voice cloning from reference audio. (3) Offline/inference TTS is required. (4) User wants natural-sounding speech with emotion/dialect control.

ClawHub Agent Skills автор: lhuaizhong v1.0.0 5 файлов · 1 скрипт тело ≈ 1 319 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 2 дн назад

Локальное преобразование текста в речь с использованием Alibaba CosyVoice3 на macOS Apple Silicon.

Как процесс C 56/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, согласованность

СправочникGitHubИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
93/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
83
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
56/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 5. 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 56/100

    • 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
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (cosyvoice3) не совпадает с папкой (cosyvoice3-macos)
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 100Шаги. Шагов: 34
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1319 токенов

    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
    • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 461 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 21 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 34 пунктов
    • +4Есть примеры (8 блоков кода)
    • +3Все 3 скриптов описаны в инструкциях

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 83.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This skill is a disclosed local text-to-speech setup, but it installs a sizeable external ML stack and should be reviewed before running.
    LLM: benign (high) · VirusTotal: benign · 28 мая 2026 г.