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Agent Skill · 开发

article-tts(文章 tts)

article-tts 用于处理图像、截图、视觉识别或图片素材相关工作,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 分析图片、整理视觉素材或辅助图像流程时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

article-tts 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为执行命令;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 5,878。

总安装 5,494周安装 236GitHub Stars 1下载 1,926核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
2.1.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:article-tts(文章 tts)
来源仓库:https://github.com/54meteor/article-tts
安装命令:
openclaw skills install article-tts
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install article-tts

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

支持 OCR 提取图片文字并生成自然语音音频。适用于需要将文章照片或文本转为语音的场景。支持中英文、语速调节和逐句拆分功能。article-tts 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。使用 Edge TTS 技术提供高质量语音合成。安装前建议确认图像识别和音频输出的权限范围。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install article-tts;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

article-tts 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install article-tts。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

article-tts 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

article-tts 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install article-tts 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

article-tts 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

article-tts 用的人多吗?

公开数据是累计安装 5,494 次,近一周安装 236 次,下载 1,926 次,GitHub 1 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

article-tts 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
article-tts

文章 tts · 本页

5,4941执行命令MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
article-tts
description
拍照或文字转音频:文章照片 OCR 提取文字,或直接接收文字,生成 Microsoft Edge TTS 语音,支持中英文、自动转写、语速调节、逐句拆分。| Capture article photos (OCR) or plain text, generate natural audio via Edge TTS. Bilingual support (EN/ZH), configurable speed, voice, and sentence splitting.
requires
binaries
runtime
install
|
credentials

Article TTS Skill

Default Configuration

参数默认值说明
langen语言:en 或 zh
skipConfirmationfalse是否跳过文字确认步骤
speed90%TTS 语速(--rate=-10% = 90%)
voiceen-US-EmmaNeural(英文)/ zh-CN-XiaoxiaoNeural(中文)TTS 声音
splitSentencesfalse是否生成按句拆分的音频

Supported Languages

语言OCR 语言包TTS Voice
eneng(预装)en-US-EmmaNeural
zhchi_sim(需安装)zh-CN-XiaoxiaoNeural
中文 OCR 语言包安装: - Linux(WSL/Debian/Ubuntu):apt-get install tesseract-ocr-chi-sim - macOS:brew install tesseract-lang(自带中文) - Windows:下载 chi_sim.traineddata 放入 Tesseract 安装目录的 tessdata 文件夹

Workflow

Input Types

  • 图片:OCR 提取文字(需要 lang 指定语言)
  • 纯文字:直接 TTS,无需 OCR

Standard Flow(默认,需确认)

图片 → OCR 提取文字 → 展示给用户确认 → 用户确认 → 生成 TTS → 发送
文字 → 直接生成 TTS → 发送

Skip-Confirmation Flow ⚠️

用户说"不需要确认"或"直接生成"时,跳过确认步骤。

⚠️ 安全提示:skipConfirmation 会跳过文字确认步骤,OCR 提取的文本(可能包含敏感信息)会直接转为音频并发送。适用于可信来源、低敏感内容。建议默认关闭(skipConfirmation: false)。

OCR Step

# 图片预处理
from PIL import Image, ImageOps
img = Image.open(image_path)
img = ImageOps.autocontrast(img.convert('L'), cutoff=10)
w, h = img.size
img = img.resize((w*4, h*4), Image.LANCZOS)
img.save('/tmp/ocr_input.jpg', quality=99)
# 英文
tesseract /tmp/ocr_input.jpg stdout -l eng --psm 4

# 中文
tesseract /tmp/ocr_input.jpg stdout -l chi_sim --psm 4

TTS Step

全文字频

uvx edge-tts \
  -t "FULL TEXT" \
  -v en-US-EmmaNeural \
  --rate=-10% \
  --write-media OUTPUT_DIR/full_article.mp3

# 中文
uvx edge-tts \
  -t "中文文字内容" \
  -v zh-CN-XiaoxiaoNeural \
  --rate=-10% \
  --write-media OUTPUT_DIR/full_article.mp3

按句拆分(仅 splitSentences=true)

import subprocess, re

def split_sentences(text, lang='en'):
    if lang == 'zh':
        # 中文按句号/感叹号/问号拆分
        sentences = re.split(r'(?<=[。!?])\s*', text)
    else:
        # 英文按 .!? 拆分
        sentences = re.split(r'(?<=[.!?])\s+', text)
    return [s.strip() for s in sentences if s.strip()]

sentences = split_sentences(text, lang=lang)
for i, sentence in enumerate(sentences, 1):
    num = str(i).zfill(2)
    voice = 'zh-CN-XiaoxiaoNeural' if lang == 'zh' else 'en-US-EmmaNeural'
    subprocess.run([
        "uvx", "edge-tts",
        "-t", sentence,
        "-v", voice,
        "--rate=-10%",
        "--write-media", f"OUTPUT_DIR/sentence_{num}.mp3"
    ])

Output Directory

/mnt/d/wslspace/workspace/articles/YYYY-MM-DD-article-slug/
├── original_text.md
├── full_article.mp3
└── sentence_01.mp3 ...

Sending via Message Channel

The agent detects the active channel from the runtime context and calls message(...) accordingly. No hardcoded channel — the agent uses whichever channel the user is currently chatting through.

# Detect active channel automatically (from runtime inbound metadata)
# channel is inferred: feishu / telegram / discord / whatsapp / signal / imessage / openclaw-weixin

# 发送全文
message(action="send", channel="{active_channel}",
        message="📄 全文音频",
        media="PATH/full_article.mp3",
        filename="full_article.mp3")

# 发送每句
for i, sentence in enumerate(sentences, 1):
    num = str(i).zfill(2)
    message(action="send", channel="{active_channel}",
            message=f"📝 {num}: {sentence}",
            media=f"PATH/sentence_{num}.mp3",
            filename=f"sentence_{num}.mp3")

Channel Behavior Notes

Channel音频支持备注
Feishu✅推荐使用 feishu-voice-send skill 发送语音消息
Telegram✅直接发送 mp3
Discord✅作为附件发送
WhatsApp✅直接发送 mp3
Signal⚠️取决于信号强度,可能不支持
iMessage⚠️通过 macOS 发送,mp3 兼容性一般
WeChat Work✅同 Feishu

If the channel does not support audio, the agent saves the file to OUTPUT_DIR and sends the file path as a text message instead.


如何发送为语音消息(而非附件)

重要说明: OpenClaw 内置的飞书媒体发送存在 bug(缺少 duration 参数),导致 .ogg 文件有时显示为附件而非语音消息。

推荐方案:使用 feishu-voice-send skill

该 skill 调用飞书官方 API,正确传递 duration 参数,确保语音消息正常显示。

方式一:通过 feishu-voice-send skill 发送

# 发送现有的 .ogg 文件
python3 /mnt/d/wslspace/workspace/skills/feishu-voice-send/scripts/send_voice.py \
    /path/to/audio.ogg \
    <接收者open_id>

# 或直接生成 TTS 并发送
python3 /mnt/d/wslspace/workspace/skills/feishu-voice-send/scripts/tts_and_send.py \
    "要转换的文字" \
    <接收者open_id> \
    -v zh-CN-YunjianNeural \
    -r -10%

方式二:手动调用(不推荐)

如果必须使用 OpenClaw 内置的 message 工具,需要:

  1. 将 mp3 转换为标准 Ogg Opus 格式
  2. 发送时必须带 message 参数
  3. 注意:即使带 message 参数,仍可能因为缺少 duration 而显示为附件
# 1. 用 edge-tts 生成 mp3
uvx edge-tts \
  -t "Your text here" \
  -v en-US-EmmaNeural \
  --rate=-10% \
  --write-media OUTPUT_DIR/voice.mp3

# 2. 用 ffmpeg 转换为标准 Ogg Opus
ffmpeg -i OUTPUT_DIR/voice.mp3 \
  -c:a libopus \
  -b:a 32k \
  -ar 24000 \
  -ac 1 \
  OUTPUT_DIR/voice.ogg

# 3. 使用 message 工具发送(仍可能显示为附件)
message(action="send", channel="feishu", \
        message="📄 语音", \
        media="OUTPUT_DIR/voice.ogg")

Available TTS Voices

English

en-US-EmmaNeural, en-US-BrianNeural, en-GB-LibbyNeural, ...

Chinese

zh-CN-XiaoxiaoNeural(女声), zh-CN-YunxiNeural(男声), zh-CN-YunyangNeural(新闻男声), ...

查看完整列表:uvx edge-tts -l | grep "zh-CN"

Notes

  • Tesseract + English 预装;中文需 apt-get install tesseract-ocr-chi-sim
  • edge-tts 通过 uvx 运行,无需安装
  • 图片质量直接影响 OCR 效果,尽量保持光线充足、角度端正

平台分布

OpenClaw

71.28%
按下载量换算1,373

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install article-tts 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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