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Agent Skill · 效率

byted-voice-to-text(字节语音转文本)

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。

byted-voice-to-text 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 15,010。

总安装 3,231周安装 132GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,045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
1.0.0

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:byted-voice-to-text(字节语音转文本)
来源仓库:https://github.com/volcengine-skills/byted-voice-to-text
安装命令:
openclaw skills install byted-voice-to-text
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 byted-voice-to-text

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

语音转文字(ASR)。使用火山引擎 BigModel ASR 识别语音,包含极速版(≤2h/100MB 同步快速返回)和标准版(≤5h 异步识别)两种模式。支持飞书语音消息、本地音频文件及音频 URL。当收到语音消息或音频附件(.ogg/.mp3/.wav)时使用本技能。

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 byted-voice-to-text;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

byted-voice-to-text 怎么安装?

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

byted-voice-to-text 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。

byted-voice-to-text 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。

byted-voice-to-text 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。

byted-voice-to-text 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,231 次,近一周安装 132 次,下载 1,045 次。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。

byted-voice-to-text 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

  • 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。

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。
  • 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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、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。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
byted-voice-to-text

字节语音转文本 · 本页

3,231—接触敏感数据MIT-0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

name
byted-voice-to-text
description
语音转文字(ASR)。使用火山引擎 BigModel ASR 识别语音,包含极速版(≤2h/100MB 同步快速返回)和标准版(≤5h 异步识别)两种模式。支持飞书语音消息、本地音频文件及音频 URL。当收到语音消息或音频附件(.ogg/.mp3/.wav)时使用本技能。
license
Complete terms in LICENSE
metadata
{"openclaw":{"emoji":"🎙️","requires":{"env":["MODEL_SPEECH_API_KEY"]},"os":["darwin","linux"]},"clawdbot":{"emoji":"🎙️","requires":{"env":["MODEL_SPEECH_API_KEY"]},"os":["darwin","linux"]},"moltbot":{"emoji":"🎙️","requires":{"env":["MODEL_SPEECH_API_KEY"]},"os":["darwin","linux"]}}

Voice to Text Skill

基于火山引擎 BigModel ASR 将语音转为文字。准确率和多语言能力远优于本地 whisper,且速度更快。

核心执行流

  1. 收到飞书语音消息(message_type: audio),需要自动识别语音内容
  2. 用户给音频要转文字:

- 先跑 inspect_audio.py - 再按时长、大小、URL/本地路径选择 asr_flash.py(极速版)或 asr_standard.py(标准版)

  1. 缺 ffmpeg / ffprobe:先执行 ensure_ffmpeg.py --execute
  2. 用户问安装、开通、手工配置:按文末 reference map 读取对应文档

强制规则(最高优先级)

当你收到语音消息或音频文件附件时:

  • 必须且只能使用 本 Skill 的脚本来识别语音
  • 禁止使用 whisper 命令或 openai-whisper skill
  • 禁止 fallback:脚本失败时直接将错误信息告知用户,不要改用 whisper
  • 先探测后识别:统一先执行 python3 <SKILL_DIR>/scripts/inspect_audio.py "<AUDIO_INPUT>"
  • 缺 ffmpeg/ffprobe 先自治安装:先执行 python3 <SKILL_DIR>/scripts/ensure_ffmpeg.py --execute,只有失败后才向用户求助

使用步骤

  1. 确认音频来源(本地文件、URL 或飞书语音 file_key)。
  2. 运行脚本前先 cd 到本技能目录:skills/byted-voice-to-text。
  3. 执行对应命令(见下方参数说明)。
  4. 将脚本输出的文字当作用户发送的文本消息,理解其意图并正常回复。不需要额外说明"语音识别结果是xxx",直接回答用户的问题即可。

路由速记

本地文件

条件脚本
时长 ≤ 2h 且 大小 ≤ 100MBasr_flash.py --file "<FILE>" (极速版,同步快速返回)
2h < 时长 ≤ 5hasr_standard.py --file "<FILE>" (标准版,异步 submit+poll)
时长 > 5h不支持,先切片后逐片走极速版
无法获取时长 且 大小 ≤ 100MBasr_flash.py --file "<FILE>" (极速版兜底)
无法获取时长 且 大小 > 100MBasr_standard.py --file "<FILE>" (标准版兜底)

公网 URL

  • 默认直接走 asr_standard.py --url "<URL>"
  • 不要先下载到本地、探测、转码再路由
  • 只有标准版真实失败时,再按错误决定是否进入本地下载/切片链

命中 URL、大文件、切片取舍时,再读 routing_strategy.md。

环境变量与鉴权

鉴权采用新版控制台方案,详见:快速入门(新版控制台)。

环境变量用途必需
MODEL_SPEECH_API_KEYAPI Key(新版控制台方案)是
MODEL_SPEECH_APP_IDApp ID(旧版鉴权时配合使用)否
MODEL_SPEECH_ASR_API_BASE极速版端点(有默认值)否
MODEL_SPEECH_ASR_RESOURCE_ID极速版资源 ID(默认 volc.bigasr.auc_turbo)否
MODEL_SPEECH_ASR_STANDARD_SUBMIT_URL标准版提交端点(有默认值)否
MODEL_SPEECH_ASR_STANDARD_QUERY_URL标准版查询端点(有默认值)否
MODEL_SPEECH_ASR_STANDARD_RESOURCE_ID标准版资源 ID(默认 volc.bigasr.auc)否
FEISHU_TENANT_TOKEN飞书 tenant_access_token(仅 --file-key 模式)否

脚本清单

脚本用途对应模式
scripts/inspect_audio.py音频元信息探测(时长、采样率、声道等)预检
scripts/ensure_ffmpeg.py自动检测并安装 ffmpeg/ffprobe预检
scripts/asr_flash.py极速版识别(≤2h/100MB,同步)Express/Flash
scripts/asr_standard.py标准版识别(≤5h,异步 submit+poll)Standard

最小脚本示例

# 预检:探测音频元信息
python3 <SKILL_DIR>/scripts/inspect_audio.py "<AUDIO_INPUT>"

# 缺 ffmpeg 时自动安装
python3 <SKILL_DIR>/scripts/ensure_ffmpeg.py --execute

# 极速版(短音频,≤2h/100MB)
python3 <SKILL_DIR>/scripts/asr_flash.py --file "<AUDIO_FILE>"

# 标准版(长音频或 URL)
python3 <SKILL_DIR>/scripts/asr_standard.py --url "<AUDIO_URL>"
python3 <SKILL_DIR>/scripts/asr_standard.py --file "<LONG_AUDIO_FILE>"

# 标准版:仅提交不轮询
python3 <SKILL_DIR>/scripts/asr_standard.py --url "<URL>" --no-poll

# 标准版:查询已有任务
python3 <SKILL_DIR>/scripts/asr_standard.py --query-task-id <ID> --query-logid <LOGID>

asr_flash.py (极速版) 参数

参数必填说明
--file三选一本地音频文件路径
--url三选一音频文件的 URL 地址
--file-key三选一飞书语音消息的 file_key
--feishu-token否飞书 tenant_access_token
--appid否App ID
--token否API Key
--language否语言代码

asr_standard.py (标准版) 参数

参数必填说明
--url二选一音频文件的 URL 地址
--file二选一本地音频文件路径
--appid否App ID
--token否API Key
--language否语言代码
--no-poll否仅提交任务,不轮询结果
--poll-interval否轮询间隔秒数(默认 3)
--poll-max-time否最大轮询时间秒数(默认 10800)
--query-task-id否查询已有任务 ID
--query-logid否查询时传入的 X-Tt-Logid

飞书语音消息处理流程

收到 audio 消息 → 音频文件已下载到 /root/.openclaw/media/inbound/ → 执行 asr_flash.py --file → 返回文字 → 当作用户消息处理

常用命令:

# 飞书语音文件(最常用,文件已被飞书插件自动下载)
python scripts/asr_flash.py --file "/root/.openclaw/media/inbound/xxxxx.ogg"

错误处理

  • PermissionError: MODEL_SPEECH_API_KEY ... → 提示用户配置 API Key
  • ASR 请求失败 → 检查 API 凭据及账号
  • 音频时长超过 5 小时 → 提示用户切分文件
  • 音频文件不存在/为空 → 检查文件路径
  • 遇到报错时直接告知用户具体错误,不要尝试用 whisper 替代。

何时继续读 references

参考文档

平台分布

OpenClaw

88.87%
按下载量换算929

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

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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