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Agent Skill · 开发

audioeditor(audioeditor 开发)

用于辅助音频、音乐、语音转写、语音合成或声音素材处理。它适合让 Agent 生成配乐说明、整理音频流程、调用语音工具或处理播客和视频配音素材。使用时需要确认输入音频来源、输出格式、时长和模型限制;涉及人声克隆、版权音乐或公开发布时,应先核对授权和合规边界。

audioeditor 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 15,745。

总安装 564周安装 24GitHub Stars 11,898下载 198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
unknown

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:audioeditor(audioeditor 开发)
来源仓库:https://github.com/danielmiessler/personal_ai_infrastructure
仓库路径:skills/audioeditor
安装命令:
npx skills add https://github.com/danielmiessler/personal_ai_infrastructure --skill AudioEditor
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/danielmiessler/personal_ai_infrastructure --skill AudioEditor

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。

AI 驱动的音频视频编辑助手,支持智能剪切检测、自动交叉淡化和云端精修。具备语音通知机制,在操作前必须发送 curso r提醒用户。适用于快速剪辑、转场优化和多轨道项目管理。安装方式:github,通过 npx skills add 命令从指定仓库添加。

注意:执行前检查 USER/SKILLCUSTOMIZATIONS/AudioEditor/ 下的个性化设置。

来源仓库内路径:skills/audioeditor

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/danielmiessler/personal_ai_infrastructure --sk…;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

    它需要接触敏感数据,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

audioeditor 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/danielmiessler/personal_ai_infrastructure --skill AudioE…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

audioeditor 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

audioeditor 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

audioeditor 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

audioeditor 用的人多吗?

公开数据是累计安装 564 次,近一周安装 24 次,下载 198 次,GitHub 11,898 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。

audioeditor 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 来源仓库有 11,898 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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 Codex,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。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
audioeditor

audioeditor 开发 · 本页

56411,898接触敏感数据未明确有提醒

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

AudioEditor

AI-powered audio/video editing — transcription, intelligent cut detection, automated editing with crossfades, and optional cloud polish.

Customization

Before executing, check for user customizations at: ~/.claude/PAI/USER/SKILLCUSTOMIZATIONS/AudioEditor/

If this directory exists, load and apply any PREFERENCES.md, configurations, or resources found there. These override default behavior. If the directory does not exist, proceed with skill defaults.

Voice Notification

You MUST send this notification BEFORE doing anything else when this skill is invoked.

  1. Send voice notification: curl -s -X POST http://localhost:8888/notify \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"message": "Running the WORKFLOWNAME workflow in the AudioEditor skill to ACTION"}' \ > /dev/null 2>&1 &
  2. Output text notification: Running the **WorkflowName** workflow in the **AudioEditor** skill to ACTION...

This is not optional. Execute this curl command immediately upon skill invocation.

Workflow Routing

WorkflowTriggerFile
Clean"clean audio", "edit audio", "remove filler words", "clean podcast", "remove ums", "cut dead air", "polish audio"Workflows/Clean.md

Pipeline Architecture

Audio Input
    |
[Transcribe] Whisper word-level timestamps (insanely-fast-whisper on MPS)
    |
[Analyze] Claude classifies each segment:
    |   KEEP / CUT_FILLER / CUT_FALSE_START / CUT_EDIT_MARKER / CUT_STUTTER / CUT_DEAD_AIR
    |   Distinguishes rhetorical emphasis from accidental repetition
    |
[Edit] ffmpeg executes cuts:
    |   - 40ms qsin crossfades at every edit point
    |   - Room tone extraction and gap filling
    |   - Breath attenuation (50% volume, not removal)
    |
[Polish] (optional) Cleanvoice API final pass:
        - Mouth sound removal
        - Remaining filler detection
        - Loudness normalization

Output: cleaned MP3/WAV

Tools

ToolCommandPurpose
Transcribebun ~/.claude/skills/Utilities/AudioEditor/Tools/Transcribe.ts <file>Word-level transcription via Whisper
Analyzebun ~/.claude/skills/Utilities/AudioEditor/Tools/Analyze.ts <transcript.json>LLM-powered edit classification
Editbun ~/.claude/skills/Utilities/AudioEditor/Tools/Edit.ts <file> <edits.json>Execute cuts with crossfades + room tone
Polishbun ~/.claude/skills/Utilities/AudioEditor/Tools/Polish.ts <file>Cleanvoice API cloud polish
Pipelinebun ~/.claude/skills/Utilities/AudioEditor/Tools/Pipeline.ts <file> [--polish]Full end-to-end pipeline

API Keys Required

ServiceEnv VarWhere to Get
Anthropic (for analyze step)ANTHROPIC_API_KEYAlready set via Claude Code
Cleanvoice (for polish step, optional)CLEANVOICE_API_KEYcleanvoice.ai Dashboard Settings API Key

Examples

Example 1: Clean a podcast recording

User: "clean up the audio on this podcast file"
-> Invokes Clean workflow
-> Runs full pipeline: transcribe -> analyze -> edit
-> Outputs cleaned MP3 with filler words, stutters, and dead air removed

Example 2: Preview edits before applying

User: "show me what edits you'd make to this recording"
-> Invokes Clean workflow with --preview flag
-> Transcribes and analyzes, shows proposed edits without modifying audio
-> User reviews edit list, then runs again to apply

Example 3: Aggressive clean with cloud polish

User: "aggressively clean this audio and polish it"
-> Invokes Clean workflow with --aggressive --polish flags
-> Tighter thresholds for filler detection
-> Cleanvoice API pass for mouth sounds and normalization

平台分布

Codex

34.01%
按下载量换算67

Claude

31.17%
按下载量换算62

Cursor

18.57%
按下载量换算37

Gemini CLI

9.88%
按下载量换算20

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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