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Agent Skill · 开发

sarvam(sarvam 开发)

sarvam 用于处理音频、语音、转写和声音素材相关任务,适合在 OpenClaw 中需要整理音频流程、转写内容或生成配音素材时使用。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。

sarvam 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 2,078。

总安装 20,789周安装 893GitHub Stars 2下载 7,287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
1.0.1

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:sarvam(sarvam 开发)
来源仓库:https://github.com/iammhk/sarvam
安装命令:
openclaw skills install sarvam
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 sarvam

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。

使用 Sarvam AI 进行印度语言文本转语音 (TTS)、语音转文本 (STT)、翻译和聊天。

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 sarvam;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

sarvam 怎么安装?

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

sarvam 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。

sarvam 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。

sarvam 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。

sarvam 用的人多吗?

公开数据是累计安装 20,789 次,近一周安装 893 次,下载 7,287 次,GitHub 2 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。

sarvam 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
sarvam

sarvam 开发 · 本页

20,7892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
sarvam
description
Use Sarvam AI for Indian language Text-to-Speech (TTS), Speech-to-Text (STT), Translation, and Chat.
metadata
{"clawdbot":{"emoji":"🧘","requires":{"env":["SARVAM_API_KEY"],"bins":["skills/sarvam/.venv/Scripts/python.exe"]},"primaryEnv":"SARVAM_API_KEY","installNotes":"Requires SARVAM_API_KEY. Local script execution may require explicit pathing (e.g., .\\skills\\sarvam\\.venv\\Scripts\\python.exe) due to current shell environment."}}

Sarvam AI Skill

This skill provides access to Sarvam AI's suite of Indian language models.

Usage

Text to Speech (TTS)

Generate speech from text in various Indian languages.

python skills/sarvam/scripts/sarvam_cli.py tts "Namaste, kaise hain aap?" --lang hi-IN --speaker meera --output hello.wav

Parameters:

  • text: The text to speak.
  • --lang: Language code (e.g., hi-IN for Hindi, bn-IN for Bengali, etc.).
  • --speaker: Voice ID (e.g., meera, pavithra, arvind).
  • --output: Output file path (default: output.wav).

Speech to Text (STT)

Transcribe audio files.

python skills/sarvam/scripts/sarvam_cli.py stt path/to/audio.wav --model saaras:v3

Parameters:

  • file: Path to the audio file (wav, mp3).
  • --model: Model to use (default: saaras:v3).
  • --mode: STT Mode: transcribe (default), translate (to English), verbatim, translit, codemix.

Translation

Translate text between Indian languages and English.

python skills/sarvam/scripts/sarvam_cli.py translate "Hello, how are you?" --source en-IN --target hi-IN

Parameters:

  • text: Text to translate.
  • --source: Source language code.
  • --target: Target language code.

Chat

Interact with Sarvam's LLM (sarvam-2g).

python skills/sarvam/scripts/sarvam_cli.py chat "What is the capital of India?"

Parameters:

  • message: User message.
  • --model: Model to use (default: sarvam-2g).
  • --system: Optional system prompt.

Setup

  1. Environment Variable:

Ensure your API key is set in .env (already done for this workspace):

    SARVAM_API_KEY="sk_..."
  1. Virtual Environment:

The skill uses a local virtual environment at skills/sarvam/.venv. Dependencies (requests) are pre-installed here.

Usage

Use the virtual environment's Python to run commands:

Text to Speech (TTS)

skills/sarvam/.venv/bin/python skills/sarvam/scripts/sarvam_cli.py tts "Namaste, kaise hain aap?" --lang hi-IN --speaker meera --output hello.wav

Speech to Text (STT)

skills/sarvam/.venv/bin/python skills/sarvam/scripts/sarvam_cli.py stt path/to/audio.wav --model saaras:v3

Translation

skills/sarvam/.venv/bin/python skills/sarvam/scripts/sarvam_cli.py translate "Hello, how are you?" --source en-IN --target hi-IN

Chat

skills/sarvam/.venv/bin/python skills/sarvam/scripts/sarvam_cli.py chat "What is the capital of India?"

平台分布

OpenClaw

81.25%
按下载量换算5,921

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

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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