SKILLEMALL.ai

BC talkies

Самостоятельно размещаемый сервис речи, совместимый с OpenAI. /v1/audio/transcriptions поддерживает 14 открытых моделей ASR (Whisper, Parakeet, Nemotron-3.5-ASR, Canary, Sherpa-ONNX, Vosk, а также распознаватели фонем wav2vec2 и ZIPA, которые выдают IPA); /v1/audio/transcriptions/stream принимает живой PCM через WebSocket. /v1/audio/speech поддерживает 3 TTS-движка / 4 бэкенда — Kokoro-82M (41 встроенный голос, PyTorch + ONNX), семейство Qwen3-TTS только для CUDA (клонирование голоса, предустановленные дикторы, дизайн голоса) и Chatterbox Turbo только для CUDA (английский, 19 встроенных тегов эмоций, клонирование без транскрипции). Стерео диаризация, получение URL, шесть инструментов MCP ASR/файловой стадии, аутентификация bearer.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Self-hosted OpenAI-compatible speech service. /v1/audio/transcriptions…»

Self-hosted OpenAI-compatible speech service. /v1/audio/transcriptions fronts 14 open ASR models (Whisper, Parakeet, Nemotron-3.5-ASR, Canary, Sherpa-ONNX, Vosk, plus wav2vec2 and ZIPA phoneme recognizers that emit IPA); /v1/audio/transcriptions/stream accepts live PCM over WebSocket. /v1/audio/speech fronts 3 TTS engines / 4 backends — Kokoro-82M (41 baked voices, PyTorch + ONNX runtimes), the CUDA-only Qwen3-TTS family (voice cloning, preset speakers, voice design), and the CUDA-only Chatterbox Turbo (English, 19 inline emotion tags, transcript-free cloning). Stereo diarization, URL fetching, six ASR/file-staging MCP tools, bearer auth.

ClawHub Agent Skills автор: Ciprian Mandache v1.3.18 MIT-0 4 файла · 1 скрипт тело ≈ 11 986 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 8 ч назад

Самостоятельно размещаемый сервис речи, совместимый с OpenAI.

Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, стоимость исполнения

ИнтеграцияDockerМедиа и видеоИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
53/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Когда включается вес 12
20
Повторный запуск вес 4
30
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. Тело SKILL.md длиннее 5 000 токенов: вынесите справочные детали в references/ и подключайте по необходимости.
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-credential-use SKILL.md:617
    Учётные данные используются в сетевом вызове (проверьте, что адрес — нужный сервис)
    curl -H "Authorization: Bearer $TALKIES_AUTH_TOKEN" $TALKIES_URL/v1/models

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

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение body-long тело SKILL.md ≈ 11986 токенов (рекомендуется < 5000); вынесите детали в references/
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "permissions"

Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100

  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 35, без проверки текущего состояния
  • 40Стоимость исполнения. Тело инструкции 11986 токенов: вытесняет саму задачу из окна
  • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, web, python), но во frontmatter они не объявлены
  • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
  • 85Шаги. Шагов: 76, расплывчатых формулировок: 1
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
  • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
  • low Разделов верхнего уровня: 15. Похоже на несколько доменов в одном скилле
  • low Ответ описан самодельной разметкой (8 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

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • -2Ссылки на localhost: у другого пользователя не заработает
  • -31 из 1 скриптов не упомянуты в SKILL.md
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 646 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 39 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 76 пунктов
  • +3Формат ответа описан явно
  • +4Есть примеры (26 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (1 из 1)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill does send speech and text to a configured Talkies server, but that behavior is clearly disclosed, purpose-aligned, and accompanied by practical safety guidance.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 27 авг. 2026 г.