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Agent Skill · 效率

feishu-voice-sender-tts(飞书语音发送器 tts)

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。

feishu-voice-sender-tts 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,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 8,513。

总安装 7,008周安装 292GitHub Stars 2下载 2,336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
2.0.2

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:feishu-voice-sender-tts(飞书语音发送器 tts)
来源仓库:https://github.com/sunxq1017-hash/feishu-voice-sender-tts
安装命令:
openclaw skills install feishu-voice-sender-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 feishu-voice-sender-tts

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。

飞书语音发送器 tts 支持 TTS 语音合成和可选 ASR 功能。适用于用户明确要求发送飞书语音消息的场景。feishu-voice-sender-tts 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。通过 clawhub 安装,需结合来源仓库和 README 确认具体用法。

安装前建议确认权限范围和维护状态,注意是否触发联网或文件读写。涉及语音识别时应核对输入音频来源和模型限制。

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 feishu-voice-sender-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

feishu-voice-sender-tts 怎么安装?

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

feishu-voice-sender-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。

feishu-voice-sender-tts 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。

feishu-voice-sender-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。

feishu-voice-sender-tts 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,008 次,近一周安装 292 次,下载 2,336 次,GitHub 2 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。

feishu-voice-sender-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

  • 需要接触敏感数据,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。
  • 需要处理效率类任务、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

  • 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
feishu-voice-sender-tts

飞书语音发送器 tts · 本页

7,0082接触敏感数据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
feishu-voice-sender-tts
description
|
metadata
openclaw
primaryEnv
FEISHU_APP_SECRET
requires
env
bins
env
description
Volcengine TTS app ID
required
true
sensitive
false
description
Volcengine TTS access key
required
true
sensitive
true
description
Feishu app ID
required
true
sensitive
false
description
Feishu app secret
required
true
sensitive
true
description
Volcengine ASR app ID (optional, only needed for speech recognition)
required
false
sensitive
false
description
Volcengine ASR access key (optional, only needed for speech recognition)
required
false
sensitive
true
description
Default Feishu open_id for the recipient
required
false
sensitive
false
description
Volcengine ASR resource ID for local-file recognition (optional, defaults to the flash/local-file ASR resource)
required
false
sensitive
false

飞书语音发送器 Feishu Voice Sender

支持 TTS 语音合成,以及可选的 ASR 语音识别功能,同时支持基于上下文的情绪参数。

⚠️ 重要声明

执行模式 | Execution Model

  • 此 Skill 不会自动运行,仅在用户明确要求时执行
  • This skill does not monitor, intercept, or automatically process messages. It only runs when explicitly invoked.
  • 仅处理用户提供的输入,不读取任意本地文件
  • Only processes user-provided input. Does not read arbitrary local files.

外部依赖 | External Dependencies

  • ffmpeg: 仅用于音频格式转换(mp3 → opus),不执行任意命令
  • ffmpeg is used ONLY for audio format conversion (mp3 → opus). No arbitrary command execution. No user-controlled shell input.

触发场景 | Invocation Examples

当用户明确要求发送飞书语音消息时,可调用此 Skill,例如:

  • "发语音给..."
  • "用语音回复"
  • "发送语音消息"
  • "voice message"
  • "send voice"

This skill may be invoked only when the user explicitly requests a voice message via Feishu/Lark. It does not run automatically.

AI 使用方法

当用户明确要求时,使用以下方式发送语音:

import sys
sys.path.insert(0, 'src')
from feishu_voice import send_voice_message

# 发送语音消息
send_voice_message(
    text="要播报的内容",
    user_input="用户的原始请求(用于情绪感知)"
)

参数说明:

  • text: AI 生成的播报内容(必填,最大 300 字符)
  • user_input: 用户的原始输入,用于让豆包感知情绪(可选)
  • receive_id: 接收者 ID(可选,默认从环境变量读取)

示例:

# 用户说:"用激动的语气发语音说项目成功了"
send_voice_message(
    text="项目成功了!我们超额完成了目标!",
    user_input="用激动的语气发语音说项目成功了"
)

数据流 | Data Flow

Text path: 用户提供文本 → 情绪上下文参数 → TTS 语音合成 → 格式转换 → 飞书发送

ASR path: 用户明确提供本地音频文件(当前支持 .ogg / OGG Opus 输入)→ 极速版 ASR(flash recognize API)→ 返回文本结果

环境变量配置

必需配置(TTS + Feishu)

export TTS_APP_ID="your-tts-app-id"
export TTS_ACCESS_KEY="your-tts-access-key"
export FEISHU_APP_ID="your-feishu-app-id"
export FEISHU_APP_SECRET="your-feishu-app-secret"

可选配置

# ASR 语音识别(仅在需要使用 ASR 功能时配置)
export ASR_APP_ID="your-asr-app-id"
export ASR_ACCESS_KEY="your-asr-access-key"
export ASR_RESOURCE_ID="volc.bigasr.auc_turbo"

# 默认接收者
export DEFAULT_RECEIVE_ID="ou_xxx"

注意: ASR 是可选功能,仅在调用语音识别时需要配置 ASR_APP_ID 和 ASR_ACCESS_KEY。若未显式提供 ASR_RESOURCE_ID,代码默认按本地文件极速识别场景使用 volc.bigasr.auc_turbo。

获取方式:

  • 豆包语音:火山引擎控制台 https://console.volcengine.com/
  • 飞书:飞书开放平台 https://open.feishu.cn/

功能特性

  • 🎙️ 语音合成(TTS) - 使用豆包 TTS 2.0 生成语音
  • 🎯 语音识别(ASR) - 使用豆包极速版 flash recognize API 识别本地 OGG/Opus 音频
  • 🎭 情绪参数 - 支持通过 context_texts 传递情绪上下文
  • 🔒 安全限制 - 仅处理用户提供的输入

安全说明 | Security

输入限制

  • 仅接受用户直接提供的文本输入
  • ASR 当前仅处理用户明确提供的 .ogg 音频文件(飞书语音常见为 OGG/Opus)
  • 文本长度限制 300 字符
  • 不读取任意本地文件,仅处理用户明确提供的 .ogg 音频文件用于 ASR

音频输入限制 | Audio Input Constraints

  • 仅处理用户明确提供的音频文件
  • Only processes audio files explicitly provided by the user
  • 不访问系统音频、麦克风或消息历史
  • Does NOT access system audio, microphone, or message history
  • 不扫描本地目录
  • Does NOT scan local directories

执行限制

  • 不监听消息
  • 不自动运行
  • 不扫描目录
  • 不执行用户控制的命令

临时文件

  • 使用 tempfile 模块创建临时文件
  • 处理完成后立即删除
  • 不保留任何持久文件

依赖

requests>=2.28.0

系统依赖:

  • ffmpeg(用于音频格式转换 mp3 → opus)
  • Python 3.8+

安装

pip install -r requirements.txt

注意: 需要系统安装 ffmpeg

  • macOS: brew install ffmpeg
  • Ubuntu: sudo apt-get install ffmpeg

项目结构

feishu-voice-sender-tts/
├── SKILL.md
├── requirements.txt
└── src/
    └── feishu_voice.py

更新日志

V2.0.2 (2026-03-24)

  • 🎯 修正本地音频 ASR 调用方式,改为 flash recognize API 所需的 JSON + base64 请求体
  • 🔧 新增 ASR_RESOURCE_ID 环境变量支持,默认适配本地文件极速识别场景
  • 🗣️ 明确桌面清洁版支持本地 OGG/Opus 音频识别
  • 📝 同步 SKILL.md 描述与实际实现,避免文档与代码不一致

V2.0.0 (2026-03-23)

  • 🔒 安全重构:移除所有硬编码密钥,改为环境变量
  • 🗑️ 删除 shell 脚本(send.sh / install.sh)
  • 🐍 纯 Python 实现:使用 requests 替代 curl
  • 🛡️ 增加安全限制:输入验证、文件类型检查、长度限制
  • 📝 重写 SKILL.md:明确声明执行模式和安全边界
  • 🧹 使用 tempfile 替代固定路径
  • 🔑 ASR/TTS 密钥分离
  • 💾 Feishu token 缓存
  • ⏱️ 动态音频时长计算
  • 🔒 ffmpeg 安全声明
  • 📝 文档降调,减少营销感

平台分布

OpenClaw

90.33%
按下载量换算2,110

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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