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Agent Skill · 开发

language-helper(语言助手)

language-helper 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

language-helper 是开发类 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,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 5,431。

总安装 6,327周安装 261GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,067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
1.2.2

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:language-helper(语言助手)
来源仓库:https://github.com/igloomatics/language-helper
安装命令:
openclaw skills install language-helper
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 language-helper

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。

多语言转换助手,响应如【日语】【法语】等标签触发翻译需求。适合在开发流程中快速实现文本本地化适配。language-helper 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。通过 clawhub 安装,自动识别语言标签并调用翻译接口。使用前请确认目标语言是否在服务覆盖范围内。

建议避免对专业术语或代码片段进行翻译以保持原意。

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 language-helper;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

language-helper 怎么安装?

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

language-helper 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。

language-helper 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。

language-helper 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。

language-helper 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,327 次,近一周安装 261 次,下载 2,067 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。

language-helper 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。
  • 需要处理开发类任务、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。

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
language-helper

语言助手 · 本页

6,327—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
language-helper
description
Use this skill whenever the user wants to learn how to say something in another language. Triggers include: language tags like 【日语】【英语】【韩语】【法语】【西班牙语】【德语】 followed by a Chinese sentence, or phrases like '用日语怎么说', '这句话用英语怎么说', 'how do you say X in Japanese', '翻译成日语', '日语翻译'. The skill translates the input, generates pronunciation audio via SenseAudio TTS, and provides grammar analysis with key vocabulary. Do NOT use for general translation without voice, music generation, or non-language-learning tasks.
requires
env
bins

language-helper

将中文句子翻译为目标语言,并提供发音语音、简要语法说明和重点词汇。

触发方式

  • 【日语】我今天很累
  • 【英语】这个说法太生硬了
  • 【简洁】【韩语】谢谢你的帮助
  • "用日语怎么说……"
  • "翻译成英语并朗读"

模式

默认模式

返回:

  • 翻译结果
  • 发音语音
  • 简要语法说明
  • 重点词汇
  • 可选替代表达

简洁模式

当用户添加 【简洁】 时,仅返回:

  • 翻译结果
  • 发音语音
  • 关键词注释

环境检查

先检查环境变量 SENSEAUDIO_API_KEY。如果已经存在,直接使用;如果不存在,再提示用户提供 API Key 或先在终端设置环境变量。不要把密钥写进 SKILL.md、脚本源码或提交记录。

首次运行前检查:

  1. 首次运行时 skill 会自动创建 skills/language-helper/.env 模板,用户需填写对应的值
  2. 确认 ffmpeg 已安装

.env 示例:

SENSEAUDIO_API_KEY=your_key

# 以下为飞书语音条功能(可选,不用飞书可不填)
FEISHU_APP_ID=cli_xxx
FEISHU_APP_SECRET=xxx
FEISHU_CHAT_ID=oc_xxx

检查 ffmpeg:

which ffmpeg
# 若未安装:
# macOS: brew install ffmpeg
# Linux: sudo apt install ffmpeg

内置音色映射

始终优先使用用户显式指定的 voice_id。未指定时,根据目标语言选择默认音色。

在当前 SenseAudio key 权限有限时,仅默认使用已确认可用的以下音色:

  • child_0001_b:可爱萌娃,平稳
  • male_0004_a:儒雅道长,平稳
  • male_0018_a:沙哑青年,深情

不要默认选择未确认授权的 VIP / SVIP 音色。若接口返回 403 no access to the specified voice,优先回退到 child_0001_b,而不是重复尝试未授权音色。

LANG_VOICE_MAP:
  ja: male_0004_a
  en: male_0004_a
  zh: male_0004_a
  ko: male_0004_a
  fr: male_0004_a
  es: male_0004_a
  de: male_0004_a

输入解析

从用户输入中提取:

  • 目标语言
  • 是否为 【简洁】 模式
  • 待翻译文本
  • 解释语言

解释语言默认跟随用户输入语言:

  • 用户用中文提问 → 中文解释
  • 用户用英文提问 → 英文解释

语言代码映射:

标签代码
日语ja
英语en
韩语ko
法语fr
西班牙语es
德语de

执行流程

一次完成以下内容:

  1. 翻译文本
  2. 生成并发送语音
  3. 输出文字讲解

语音发送

优先发送飞书语音条:

python3 skills/language-helper/scripts/main.py send-voice \
  --text "{translated_text}" \
  --lang {lang_code}

若飞书配置缺失,则降级为本地播报:

python3 skills/language-helper/scripts/main.py speak \
  --text "{translated_text}" \
  --lang {lang_code}

若 TTS 失败,继续返回纯文本结果,并说明语音不可用。

API 请求模板

API 地址固定为:

https://api.senseaudio.cn/v1/t2a_v2

重要:先按最小请求体调用官方接口,不要一开始就附带全部可选字段。若接口返回 400 input content type is not supported,优先怀疑请求体结构与官方当前协议不一致,而不是继续切换音色。

语音生成

使用 helper.py synthesize 发送 TTS 请求并把 hex 音频保存到本地。

helper.py 内置以下健壮机制(参考 VoiceMaster 模式):

  1. 文本变体:自动对输入文本生成多种规范化变体(去角色前缀、标点规范化、去特殊标点、纯文本等),依次尝试直到成功。
  2. 请求体变体:对每种文本变体,依次尝试 full → no-audio-setting → no-speed-pitch → minimal 四种请求体。
  3. 自动重试:对 5xx 及网络错误自动重试最多 3 次,带指数退避。
  4. 音色降级:若 403 no access to the specified voice,自动回退到 child_0001_b / male_0004_a / male_0018_a。
  5. 调试日志:仅在显式传入 --debug-log 参数时才生成 .debug.json,默认不写入任何日志文件。

方式一:直接文本播报(推荐)

python3 skills/language-helper/scripts/main.py speak \
  --text "{translated_text}" \
  --lang {lang_code} \
  --speed 1.0 \
  --pitch 0

speak 命令会自动:

  1. 将文本写入临时文件
  2. 调用 helper.py synthesize 生成音频
  3. 使用系统播放器(macOS afplay / ffplay)播放

方式二:文件输入合成

python3 skills/language-helper/scripts/main.py synthesize \
  --text-file segment.txt \
  --voice-id male_0004_a \
  --speed 1.0 \
  --pitch 0 \
  --format wav \
  --sample-rate 24000 \
  --output outputs/reply.wav

方式三:多段合并

python3 skills/language-helper/scripts/main.py concat \
  --output outputs/final.wav \
  outputs/segment-01.wav outputs/segment-02.wav

SenseAudio 响应处理

SenseAudio 非流式 TTS 的成功响应为 JSON,其中 data.audio 是 hex 编码的音频数据。处理规则如下:

  1. 先检查 base_resp.status_code 是否为 0。
  2. 若成功,读取 data.audio 并按十六进制解码为二进制音频文件。
  3. 使用 extra_info.audio_length、extra_info.audio_sample_rate 作为结果回执。
  4. 若 data.audio 为空或 status_code 非 0,直接返回 base_resp.status_msg。

响应结构参考:

{
  "data": {
    "audio": "hex编码音频",
    "status": 2
  },
  "extra_info": {
    "audio_length": 3500,
    "audio_sample_rate": 44100
  },
  "base_resp": {
    "status_code": 0,
    "status_msg": "success"
  }
}

输出格式

默认模式

🗣 {翻译结果}({发音})

📝 语法解析
• {语法点1}
• {语法点2}

📖 重点词汇
| 单词 | 读音 | 词性 | 释义 |
|------|------|------|------|
| ... | ... | ... | ... |

💡 其他表达
• {替代表达}

简洁模式

🗣 {翻译结果}({发音})

📖 {词1}={含义} | {词2}={含义}

输出要求

  • 翻译应自然、口语化
  • 保留原句语气和语域
  • 日语可附罗马音
  • 韩语可附罗马字
  • 说明语言默认跟随用户输入语言
  • 不展示本地文件路径
  • 若 TTS 失败,继续返回纯文本结果,并说明语音不可用
  • 如果因为套餐权限限制降级到授权音色,明确写出降级原因与最终使用的 voice_id

运行要求

  • 已配置 .env(含 SENSEAUDIO_API_KEY)
  • 系统可用 ffmpeg
  • 需要联网调用语音服务
  • 飞书语音条需额外配置 FEISHU_APP_ID、FEISHU_APP_SECRET、FEISHU_CHAT_ID

限制

  • 当前默认使用单一音色
  • 专业或冷门表达可能不够完全地道
  • 飞书语音条依赖机器人权限

平台分布

OpenClaw

73.46%
按下载量换算1,518

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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