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Agent Skill · 开发

asr(阿斯鲁)

asr 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。

asr 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 2,233。

总安装 19,266周安装 787GitHub Stars 49下载 6,170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:asr(阿斯鲁)
来源仓库:https://github.com/marswaveai/skills
仓库路径:skills/asr
安装命令:
npx skills add https://github.com/marswaveai/skills --skill asr
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/marswaveai/skills --skill asr

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。

本地离线音频转录,具有多语言支持和可选的人工智能润色。

使用 coli asr 将音频文件转录为文本 无需 API 密钥;通过 sensevoice 模型支持中文、英语、日语、韩语和粤语,或通过 Whisper-tiny 仅支持英语 模型在首次使用时自动下载 (~60MB) 到 ~/.coli/models/ ;需要大肠杆菌 CLI 和 ffmpeg (WAV 文件无需它即可工作) 可选的人工智能润色步骤可以纠正标点符号,删除填充词,并在保留原始含义的同时提高可读性 将成绩单导出为带有元数据(来源、日期、模型、持续时间、检测到的语言)的 Markdown 文件

来源仓库内路径:skills/asr

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/marswaveai/skills --skill asr;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

asr 怎么安装?

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

asr 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。

asr 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。

asr 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。

asr 用的人多吗?

公开数据是累计安装 19,266 次,近一周安装 787 次,下载 6,170 次,GitHub 49 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。

asr 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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 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。
  • 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。

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
asr

阿斯鲁 · 本页

19,26649接触敏感数据未明确通过

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

When to Use

  • User wants to transcribe an audio file to text
  • User provides an audio file path and asks for transcription
  • User says "转录", "识别", "transcribe", "语音转文字"

When NOT to Use

  • User wants to synthesize speech from text (use /tts)
  • User wants to create a podcast or explainer (use /podcast or /explainer)

Purpose

Transcribe audio files to text using coli asr, which runs fully offline via local speech recognition models. No API key required. Supports Chinese, English, Japanese, Korean, and Cantonese (sensevoice model) or English-only (whisper model).

Run coli asr --help for current CLI options and supported flags.

Hard Constraints

  • No shell scripts. Use direct commands only.
  • Always read config following shared/config-pattern.md before any interaction
  • Follow shared/cli-patterns.md for interaction patterns
  • Never ask more than one question at a time

Interaction Flow

Step 0: Prerequisites Check

Before config setup, silently check the environment:

COLI_OK=$(which coli 2>/dev/null && echo yes || echo no)
FFMPEG_OK=$(which ffmpeg 2>/dev/null && echo yes || echo no)
MODELS_DIR="$HOME/.coli/models"
MODELS_OK=$([ -d "$MODELS_DIR" ] && ls "$MODELS_DIR" | grep -q sherpa && echo yes || echo no)
IssueAction
coli not foundBlock. Tell user to run npm install -g @marswave/coli first
ffmpeg not foundWarn (WAV files still work). Suggest brew install ffmpeg / sudo apt install ffmpeg
Models not downloadedInform user: first transcription will auto-download models (~60MB) to ~/.coli/models/

If coli is missing, stop here and do not proceed.

Step 0: Config Setup

Follow shared/config-pattern.md Step 0 (Zero-Question Boot).

If file doesn't exist — silently create with defaults and proceed:

mkdir -p ".listenhub/asr"
echo '{"model":"sensevoice","polish":true}' > ".listenhub/asr/config.json"
CONFIG_PATH=".listenhub/asr/config.json"
CONFIG=$(cat "$CONFIG_PATH")

Do NOT ask any setup questions. Proceed directly to the Interaction Flow with sensible defaults (sensevoice model, polish enabled).

If file exists — read config silently and proceed:

CONFIG_PATH=".listenhub/asr/config.json"
[ ! -f "$CONFIG_PATH" ] && CONFIG_PATH="$HOME/.listenhub/asr/config.json"
CONFIG=$(cat "$CONFIG_PATH")

Setup Flow (user-initiated reconfigure only)

Only run when the user explicitly asks to reconfigure. Display current settings:

当前配置 (asr):
  模型:sensevoice / whisper-tiny.en
  润色:开启 / 关闭

Ask in order:

  1. model: "默认使用哪个语音识别模型?"

- "sensevoice(推荐)" — 支持中英日韩粤,可检测语言、情绪、音频事件 - "whisper-tiny.en" — 仅英文

  1. polish: "转录后由 AI 润色文本?(修正标点、去语气词、提升可读性)"

- "是(推荐)" → polish: true - "否,保留原始转录" → polish: false

Save all answers at once after collecting them.

Step 1: Get Audio File

If the user hasn't provided a file path, ask:

"请提供要转录的音频文件路径。"

Verify the file exists before proceeding.

Step 2: Confirm

准备转录:

  文件:{filename}
  模型:{model}
  润色:{是 / 否}

继续?

Step 3: Transcribe

Run coli asr with JSON output (to get metadata):

coli asr -j --model {model} "{file}"

On first run, coli will automatically download the required model. This may take a moment — inform the user if models haven't been downloaded yet.

Parse the JSON result to extract text, lang, emotion, event, duration.

Step 4: Polish (if enabled)

If polish is true, take the raw text from the transcription result and rewrite it to fix punctuation, remove filler words, and improve readability. Preserve the original meaning and speaker intent. Do not summarize or paraphrase.

Step 5: Present Result

Display the transcript directly in the conversation:

转录完成

{transcript text}

─────────────────
语言:{lang} · 情绪:{emotion} · 时长:{duration}s

If polished, show the polished version with a note that it was AI-refined. Offer to show the raw original on request.

Step 6: Export as Markdown (optional)

After presenting the result, ask:

Question: "保存为 Markdown 文件到当前目录?"
Options:
  - "是" — save to current directory
  - "否" — done

If yes, write {audio-filename}-transcript.md to the current working directory (where the user is running Claude Code). The file should contain the transcript text (polished version if polish was enabled), with a front-matter header:

---
source: {original audio filename}
date: {YYYY-MM-DD}
model: {model used}
duration: {duration}s
lang: {detected language}
---

{transcript text}

Composability

  • Invoked by: future skills that need to transcribe recorded audio
  • Invokes: nothing

Examples

"帮我转录这个文件 meeting.m4a"
  1. Check prerequisites
  2. Read config
  3. Confirm: meeting.m4a, sensevoice, polish on
  4. Run coli asr -j --model sensevoice "meeting.m4a"
  5. Polish the raw text
  6. Display inline
"transcribe interview.wav, no polish"
  1. Check prerequisites
  2. Read config
  3. Override polish to false for this session
  4. Run coli asr -j --model sensevoice "interview.wav"
  5. Display raw transcript inline

平台分布

Codex

35.82%
按下载量换算2,210

Claude

29.69%
按下载量换算1,832

Cursor

19.59%
按下载量换算1,209

Gemini CLI

9.57%
按下载量换算590

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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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