SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD feishu-voice-chat

Возможности голосового диалога Feishu, предоставляющие функции распознавания речи (ASR) и синтеза речи (TTS). Все голосовые сообщения Feishu обрабатываются с помощью этого навыка. Полный цикл голосового взаимодействия: получение голоса пользователя → ASR преобразование в текст → обработка LLM → TTS преобразование в голос → отправка голосового сообщения через плагин Feishu. Когда пользователь просит «ответить голосом/сказать мне», отвечайте только голосовым сообщением Feishu (аудио-пузырь), не отвечайте текстом, не отвечайте файлами, отвечайте только голосовым сообщением.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«飞书语音对话能力，提供语音识别（ASR）和语音合成（TTS）功能， 所有的飞书语音消息都通过该技能处理。 完整语音交互链路：接收用户语音 →…»

飞书语音对话能力，提供语音识别（ASR）和语音合成（TTS）功能， 所有的飞书语音消息都通过该技能处理。 完整语音交互链路：接收用户语音 → ASR 转文字 → LLM 处理 → TTS 转语音 → 通过飞书插件发送语音消息。 当用户要求"语音回复/说给我听"时，只回复飞书语音消息（audio 气泡），不回复文本、不回复文件、只回复语音消息。

ClawHub Agent Skills автор: neo v0.1.1 MIT-0 5 файлов тело ≈ 1 581 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Возможности голосового диалога Feishu, предоставляющие функции распознавания речи (ASR) и синтеза речи (TTS).

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

ПроцедураИнфраструктураИИ и агентытип 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%
99
Качество 40%
68
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

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
  • низкая Утечка данных read-dotenv SKILL.md:129
    Чтение файла .env
    cp .env.example .env

Просканировано файлов: 5. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "usage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "parameters"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "dependencies"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "env"

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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 16
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1581 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
  • -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 172 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 13 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 16 пунктов
  • +4Есть примеры (10 блоков кода)
  • +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 68.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does what it says: it converts Feishu voice messages with Volcengine speech services and prepares Feishu audio replies, with privacy and dependency hygiene considerations.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.