Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 待分类

qwen-tts(Qwen TTS 控制)

qwen-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。

qwen-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,第三方扫描有提醒项,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 5,605。

总安装 541周安装 23GitHub Stars 公开资料未说明下载 190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:qwen-tts(Qwen TTS 控制)
来源仓库:https://github.com/paki81/qwen-tts
仓库路径:skills/qwen-tts
安装命令:
npx skills add https://github.com/paki81/qwen-tts --skill qwen-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/paki81/qwen-tts --skill qwen-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。

qwen-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。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。

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。qwen-tts 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/qwen-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/paki81/qwen-tts --skill qwen-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

qwen-tts 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/paki81/qwen-tts --skill qwen-tts。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

qwen-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。

qwen-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。

qwen-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。

qwen-tts 用的人多吗?

公开数据是累计安装 541 次,近一周安装 23 次,下载 190 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。

qwen-tts 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

  • 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
qwen-tts

Qwen TTS 控制 · 本页

541—需要联网未明确有提醒

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

Qwen TTS

Local text-to-speech using Hugging Face's Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice model.

Quick Start

Generate speech from text:

scripts/tts.py "Ciao, come va?" -l Italian -o output.wav

With voice instruction (emotion/style):

scripts/tts.py "Sono felice!" -i "Parla con entusiasmo" -l Italian -o happy.wav

Different speaker:

scripts/tts.py "Hello world" -s Ryan -l English -o hello.wav

Installation

First-time setup (one-time):

cd skills/public/qwen-tts
bash scripts/setup.sh

This creates a local virtual environment and installs qwen-tts package (~500MB).

Note: First synthesis downloads ~1.7GB model from Hugging Face automatically.

Usage

scripts/tts.py [options] "Text to speak"

Options

  • -o, --output PATH - Output file path (default: qwen_output.wav)
  • -s, --speaker NAME - Speaker voice (default: Vivian)
  • -l, --language LANG - Language (default: Auto)
  • -i, --instruct TEXT - Voice instruction (emotion, style, tone)
  • --list-speakers - Show available speakers
  • --model NAME - Model name (default: CustomVoice 1.7B)

Examples

Basic Italian speech:

scripts/tts.py "Benvenuto nel futuro del text-to-speech" -l Italian -o welcome.wav

With emotion/instruction:

scripts/tts.py "Sono molto felice di vederti!" -i "Parla con entusiasmo e gioia" -l Italian -o happy.wav

Different speaker:

scripts/tts.py "Hello, nice to meet you" -s Ryan -l English -o ryan.wav

List available speakers:

scripts/tts.py --list-speakers

Available Speakers

The CustomVoice model includes 9 premium voices:

SpeakerLanguageDescription
VivianChineseBright, slightly edgy young female
SerenaChineseWarm, gentle young female
Uncle_FuChineseSeasoned male, low mellow timbre
DylanChinese (Beijing)Youthful Beijing male, clear
EricChinese (Sichuan)Lively Chengdu male, husky
RyanEnglishDynamic male, rhythmic
AidenEnglishSunny American male
Ono_AnnaJapanesePlayful female, light nimble
SoheeKoreanWarm female, rich emotion

Recommendation: Use each speaker's native language for best quality, though all speakers support all 10 languages (Chinese, English, Japanese, Korean, German, French, Russian, Portuguese, Spanish, Italian).

Voice Instructions

Use -i, --instruct to control emotion, tone, and style:

Italian examples:

  • "Parla con entusiasmo"
  • "Tono serio e professionale"
  • "Voce calma e rilassante"
  • "Leggi come un narratore"

English examples:

  • "Speak with excitement"
  • "Very happy and energetic"
  • "Calm and soothing voice"
  • "Read like a narrator"

Integration with OpenClaw

The script outputs the audio file path to stdout (last line), making it compatible with OpenClaw's TTS workflow:

# OpenClaw captures the output path
cd skills/public/qwen-tts
OUTPUT=$(scripts/tts.py "Ciao" -s Vivian -l Italian -o /tmp/audio.wav 2>/dev/null)
# OUTPUT = /tmp/audio.wav

Performance

  • GPU (CUDA): ~1-3 seconds for short phrases
  • CPU: ~10-30 seconds for short phrases
  • Model size: ~1.7GB (auto-downloads on first run)
  • Venv size: ~500MB (installed dependencies)

Troubleshooting

Setup fails:

# Ensure Python 3.10-3.12 is available
python3.12 --version

# Re-run setup
cd skills/public/qwen-tts
rm -rf venv
bash scripts/setup.sh

Model download slow/fails:

# Use mirror (China mainland)
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
scripts/tts.py "Test" -o test.wav

Out of memory (GPU): The model automatically falls back to CPU if GPU memory insufficient.

Audio quality issues:

  • Try different speaker: --list-speakers
  • Add instruction: -i "Speak clearly and slowly"
  • Check language matches text: -l Italian for Italian text

Model Details

平台分布

Codex

34.64%
按下载量换算66

Claude

28.8%
按下载量换算55

Cursor

21.96%
按下载量换算42

Gemini CLI

10.35%
按下载量换算20

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

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。

继续浏览同类 Skills