BC moss-tts-voice
Инструмент синтеза речи и клонирования голоса MOSS-TTS. Создание аудиофайлов, подходящих для различных каналов. Сценарии запуска: - Пользователь запрашивает генерацию речи, TTS - Пользователь упоминает «моим голосом», «клонировать голос», «голос MOSS» - Необходимо создать аудиофайл для отправки Функции: текст в речь, клонирование в реальном времени, предварительно зарегистрированные голоса, вывод в различных форматах.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«MOSS-TTS 语音合成与音色克隆工具。生成适合各渠道的音频文件。 触发场景： - 用户要求生成语音、TTS - 用户提到"用我的声音"…»
MOSS-TTS 语音合成与音色克隆工具。生成适合各渠道的音频文件。 触发场景： - 用户要求生成语音、TTS - 用户提到"用我的声音"、"克隆声音"、"MOSS语音" - 需要生成语音文件用于发送 功能：文本转语音、实时克隆、预注册音色、多格式输出
Инструмент синтеза речи и клонирования голоса MOSS-TTS.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Находки средней серьёзности: скорее всего скилл честный, но прочитайте, что именно насторожило сканер.
Ниже описан худший случай для этой категории. Здесь находка средней серьёзности: guard увидел признак, но не доказательство.
Скилл содержит команды, которые удаляют файлы, переписывают диски или исполняют код, скачанный из сети. Агент может выполнить их без вопроса, если считает, что так требует инструкция.
Замените разрушительные команды на безопасные аналоги с подтверждением, ограничьте область действия конкретной папкой и не тяните код через curl | bash: укажите версию и контрольную сумму.
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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 Опасные команды
cmd-shell-rcreferences/troubleshooting.md:34Запись в файл автозагрузки shell (.bashrc / .zshrc / .profile)echo 'export MOSS_API_KEY="sk-xxx"' >> ~/.zshrc
Просканировано файлов: 12. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 27
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 723 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 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
- -32 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 128 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 27 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (3 из 3)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.