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Agent Skill · 开发

liber-speechapi(言论自由 API)

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。

liber-speechapi 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 9,017。

总安装 2,895周安装 116GitHub Stars 公开资料未说明下载 937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
1.1.0

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:liber-speechapi(言论自由 API)
来源仓库:https://github.com/liberalchang/liber-speechapi
安装命令:
openclaw skills install liber-speechapi
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 liber-speechapi

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。

liber-speechapi 集成 ASR 与 TTS 能力,支持语音消息转写与文本合成输出。适用于播客剪辑、视频配音素材生成或会议记录自动化处理的场景。可处理 Telegram 语音消息,并支持自定义音色与环境参数调整。涉及人声克隆或公开发布内容时,必须获得授权并遵守版权法规。

音频处理受模型限制,长段语音可能分段处理,需预留足够时间与资源。

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 liber-speechapi;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

liber-speechapi 怎么安装?

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

liber-speechapi 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。

liber-speechapi 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。

liber-speechapi 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。

liber-speechapi 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,895 次,近一周安装 116 次,下载 937 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。

liber-speechapi 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。
  • 需要处理开发类任务、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。

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

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6,631,872764接触敏感数据未明确通过
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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
liber-speechapi

言论自由 API · 本页

2,895—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
liber-speechapi
description
Use Liber SpeechAPI for three speech workflows: (1) Telegram/openclaw voice-message handling with ASR, concise reply summarization, and Telegram-compatible OGG/Opus TTS, (2) direct text-to-speech generation when the user explicitly asks to synthesize text into audio, and (3) direct speech-to-text transcription when the user explicitly asks to convert audio into text or structured JSON. Support environment-based configuration, optional voice cloning from a reference audio file, and fallback between shared python-env skill and the local Python environment.

Liber SpeechAPI

Use this skill for three related tasks:

  • handle Telegram/openclaw voice-message workflows end to end
  • convert user-provided text to speech on demand
  • convert user-provided audio to text on demand

Follow this workflow

  1. Read references/config.md to resolve configuration from .env and config.json.
  2. Read references/workflow.md for Telegram/openclaw voice-message handling.
  3. Read references/api.md when you need endpoint and payload details.
  4. Read references/parameters.md for detailed ASR/TTS parameter meanings and defaults.
  5. Use scripts/summarize_for_voice.py only when a reply must be shortened for voice playback.
  6. Use scripts/liber_speech_client.py for deterministic ASR/TTS calls instead of rewriting HTTP request logic.

Environment selection

Prefer a shared python-env skill if it is available in the current environment.

If python-env is not available, use the local Python environment for this skill.

When running local Python commands:

  • use Python 3.11 if available
  • allow Python 3.10 when 3.11 is unavailable
  • install only the minimal dependencies required by the bundled scripts
  • do not hardcode secrets; read them from .env

Configuration model

.env

Load core service settings from .env in priority order:

  1. environment variables (LIBER_API_BASE_URL and LIBER_API_KEY)
  2. ~/.openclaw/.env file (for global configuration)
  3. the skill directory's .env file
  4. the current working directory's .env file

Environment variables take the highest priority, followed by the global config file ~/.openclaw/.env, then local skill directory, and finally the current working directory.

Required settings:

  • LIBER_API_BASE_URL
  • LIBER_API_KEY

config.json

Load detailed defaults from speechapi_config.json in ~/.openclaw/workspace/config/ to prevent overwrites during skill updates. Fallback to local config.json if the external config doesn't exist.

Key behavior:

  • values of "default" or null are omitted from API requests
  • Telegram-specific voice replies use global.telegram_tts_format
  • direct text-to-speech uses tts.format as its default output format
  • direct speech-to-text uses global.asr_output as its default output mode

Direct text-to-speech

When the user explicitly asks to convert text to speech:

  1. use scripts/liber_speech_client.py tts
  2. default to wav unless the caller explicitly requests another format
  3. include audio_prompt only when clone audio is enabled and the file exists
  4. return the TTS result URL or saved output path to the caller

Direct speech-to-text

When the user explicitly asks to convert audio to text:

  1. use scripts/liber_speech_client.py asr
  2. default to structured json output
  3. return plain text only when the caller explicitly wants transcript text only

Telegram/openclaw workflow

For incoming Telegram voice/audio:

  1. download or access the local audio file
  2. send it to ASR and extract the recognized text
  3. send the transcript to openclaw
  4. if the final reply is too long for voice, shorten it to within the configured summary limit
  5. synthesize the final spoken reply with Telegram-compatible ogg_opus
  6. return the resulting audio URL or saved output path to the caller

Telegram-specific guidance

For Telegram voice replies:

  • force ogg_opus output
  • keep spoken output concise and natural
  • if the original answer is verbose, preserve intent and key facts but compress aggressively
  • avoid reading markdown, code blocks, tables, or long lists verbatim

Safety and robustness

  • never print or log API keys
  • validate input file existence before ASR
  • validate text is non-empty before TTS
  • use request timeouts
  • handle HTTP failures with clear error messages
  • if TTS clone audio is configured but missing, continue without cloning instead of failing
  • if summarization fails, fall back to conservative truncation rather than blocking the reply
  • default direct ASR output to JSON and default direct TTS output to WAV unless the caller requests otherwise

Expected outputs

Depending on the task, return one of:

  • structured ASR JSON
  • plain transcript text
  • concise voice-ready text
  • TTS result URL
  • saved audio file path
  • a structured JSON object containing transcript, summary, and synthesis result

平台分布

OpenClaw

72.18%
按下载量换算676

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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