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待分类需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计异常

local-tts本地 tts

Agent Skill

local-tts 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

总安装

618

周安装

25

GitHub Stars

4

下载量

194
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:local-tts(本地 tts)
来源仓库:https://github.com/krishagel/geoffrey
仓库路径:skills/local-tts
安装命令:
npx skills add https://github.com/krishagel/geoffrey --skill local-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 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/krishagel/geoffrey --skill local-tts

简介

local-tts 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。

  • 适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。
  • 使用时需要结合来源仓库、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或文件读写。
  • 涉及命令执行时,应在提示词中明确确认步骤和失败处理方式。

SKILL.md

Local TTS Skill

Generate high-quality speech audio locally using Apple Silicon MLX acceleration and the Kokoro-82M model. No API keys or recurring costs.

Quick Start

# Generate MP3 from text
uv run --with mlx-audio --with pydub skills/local-tts/scripts/generate_audio.py \
    --text "Hello, this is a test." \
    --output ~/Desktop/test.mp3

# Generate from file
uv run --with mlx-audio --with pydub skills/local-tts/scripts/generate_audio.py \
    --file /tmp/script.txt \
    --voice af_heart \
    --output ~/Desktop/podcast.mp3

# List available voices
uv run --with mlx-audio skills/local-tts/scripts/list_voices.py

Parameters

ParameterRequiredDefaultDescription
--textOne of text/file-Text to convert
--fileOne of text/file-Path to text file
--voiceNoaf_heartVoice preset
--outputYes-Output file path (.mp3,.wav)
--modelNoKokoro-82M-bf16Model to use
--list-voicesNo-Show available voices

Voice Presets

American English Female (prefix: af_)

  • af_heart - Warm, friendly (default)
  • af_bella - Soft, calm
  • af_nova - Clear, professional
  • af_river - Clear, confident
  • af_sarah - Soft, expressive

American English Male (prefix: am_)

  • am_adam - Clear, professional
  • am_echo - Deep, smooth
  • am_liam - Articulate, conversational
  • am_michael - Soft, measured

British English (prefix: bf_, bm_)

  • bf_emma - Clear, refined female
  • bm_daniel - Clear, professional male
  • bm_george - Distinguished male

See references/voices.md for full list.

Output Format

{
  "success": true,
  "file": "/Users/hagelk/Desktop/podcast.mp3",
  "voice": "af_heart",
  "model": "Kokoro-82M-bf16",
  "characters": 9824,
  "chunks": 20,
  "duration_seconds": 612.5,
  "generation_time": 45.2
}

Performance

HardwareSpeedNotes
M3 Pro 36GB~3-4x realtimeFirst run slower (model loading)
M1/M2 Mac Mini 8GB~1.5x realtimeWorks well for briefings
M1/M2 Mac Mini 16GB~2x realtimeComfortable headroom

Technical Details

  • Model: Kokoro-82M-bf16 (~200MB download on first run)
  • Sample rate: 24kHz mono
  • Chunking: Text split at ~400 chars per chunk for quality
  • Concatenation: Chunks joined seamlessly via pydub
  • Formats: MP3, WAV, M4A, OGG

Important Notes

  1. MUST use --with flags - Do not use PEP 723 inline deps. mlx-audio requires uv's cached environment.
  2. First run is slower - Model downloads ~200MB and espeak dependencies initialize.
  3. Model cached at: ~/.cache/huggingface/hub/models--mlx-community--Kokoro-82M-bf16/

Integration with Morning Briefing

The morning-briefing skill uses this for podcast generation:

uv run --with mlx-audio --with pydub skills/local-tts/scripts/generate_audio.py \
    --file /tmp/morning_briefing_podcast.txt \
    --voice af_heart \
    --output ~/Desktop/morning_briefing.mp3

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

38.47%
按下载量换算75

Claude

28.74%
按下载量换算56

Cursor

18.71%
按下载量换算36

Gemini CLI

9.48%
按下载量换算18

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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