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Agent Skill · 待分类

local-tts(本地 tts)

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。

local-tts 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 5,090。

总安装 618周安装 25GitHub Stars 4下载 194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: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

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

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。

来源仓库内路径:skills/local-tts

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/krishagel/geoffrey --skill local-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

    它需要需要联网,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

local-tts 怎么安装?

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

local-tts 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。

local-tts 需要什么权限?

权限级别是需要联网。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。

local-tts 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。

local-tts 用的人多吗?

公开数据是累计安装 618 次,近一周安装 25 次,下载 194 次,GitHub 4 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。

local-tts 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 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。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
local-tts

本地 tts · 本页

6184需要联网未明确未通过

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

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

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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