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Agent Skill · 云服务

azure-ai-voicelive-py(Azure AI voicelive PY 部署)

用于辅助云资源、部署、容器、基础设施和运维自动化任务。它适合让 Agent 检查配置、整理部署步骤、分析资源状态、生成排障思路或辅助云服务接入。使用时需要明确目标环境、账号权限、区域和资源组,区分本地测试与生产操作;涉及删除资源、重启服务、修改网络或权限配置时,应先确认影响范围。

azure-ai-voicelive-py 是云服务类 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,按安装量在云服务类的 479 个 Skill 里排第 120。

总安装 1,934周安装 79GitHub Stars 35,934下载 626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:azure-ai-voicelive-py(Azure AI voicelive PY 部署)
来源仓库:https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills
仓库路径:skills/azure-ai-voicelive-py
安装命令:
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill azure-ai-voicelive-py
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/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill azure-ai-voicelive-py

这个 Skill 是做什么的

云服务类 Skill 对接各家云平台的接口,用来查询资源、估算成本和执行变更。

用于辅助 Azure AI voicelive PY 部署的云服务技能。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中检查配置、整理部署步骤或分析资源状态。通过 npx skills add 命令从 GitHub 仓库安装使用。需明确目标环境、账号权限和资源组,区分测试与生产操作。

涉及删除或修改网络配置时,应先确认影响范围。

来源仓库内路径:skills/azure-ai-voicelive-py

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/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill azu…;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

azure-ai-voicelive-py 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill azure-ai-voic…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

azure-ai-voicelive-py 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。

azure-ai-voicelive-py 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。

azure-ai-voicelive-py 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。

azure-ai-voicelive-py 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,934 次,近一周安装 79 次,下载 626 次,GitHub 35,934 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。

azure-ai-voicelive-py 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。
  • 来源仓库有 35,934 星,维护活跃度相对可查。

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。
  • 需要处理云服务类任务、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。

云服务类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
azure-deploy

Azure 部署 · Codex、Claude

6,641,856764调用外部服务未明确通过
azure-diagnostics

Azure diagnostics 问题管理 · Codex、Claude

6,575,520764调用外部服务未明确通过
azure-aigateway

Azure aigateway 部署 · Codex、Claude

6,553,272764调用外部服务未明确有提醒
azure-ai

Azure AI 搜索 · Codex、Claude

6,514,128764调用外部服务未明确通过
azure-cloud-migrate

Azure Cloud migrate 部署 · Codex、Claude

6,506,784764调用外部服务未明确有提醒
azure-ai-voicelive-py

Azure AI voicelive PY 部署 · 本页

1,93435,934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

Azure AI Voice Live SDK

Build real-time voice AI applications with bidirectional WebSocket communication.

Installation

pip install azure-ai-voicelive aiohttp azure-identity

Environment Variables

AZURE_COGNITIVE_SERVICES_ENDPOINT=https://<region>.api.cognitive.microsoft.com
# For API key auth (not recommended for production)
AZURE_COGNITIVE_SERVICES_KEY=<api-key>

Authentication

DefaultAzureCredential (preferred):

from azure.ai.voicelive.aio import connect
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential

async with connect(
    endpoint=os.environ["AZURE_COGNITIVE_SERVICES_ENDPOINT"],
    credential=DefaultAzureCredential(),
    model="gpt-4o-realtime-preview",
    credential_scopes=["https://cognitiveservices.azure.com/.default"]
) as conn:
    ...

API Key:

from azure.ai.voicelive.aio import connect
from azure.core.credentials import AzureKeyCredential

async with connect(
    endpoint=os.environ["AZURE_COGNITIVE_SERVICES_ENDPOINT"],
    credential=AzureKeyCredential(os.environ["AZURE_COGNITIVE_SERVICES_KEY"]),
    model="gpt-4o-realtime-preview"
) as conn:
    ...

Quick Start

import asyncio
import os
from azure.ai.voicelive.aio import connect
from azure.identity.aio import DefaultAzureCredential

async def main():
    async with connect(
        endpoint=os.environ["AZURE_COGNITIVE_SERVICES_ENDPOINT"],
        credential=DefaultAzureCredential(),
        model="gpt-4o-realtime-preview",
        credential_scopes=["https://cognitiveservices.azure.com/.default"]
    ) as conn:
        # Update session with instructions
        await conn.session.update(session={
            "instructions": "You are a helpful assistant.",
            "modalities": ["text", "audio"],
            "voice": "alloy"
        })

        # Listen for events
        async for event in conn:
            print(f"Event: {event.type}")
            if event.type == "response.audio_transcript.done":
                print(f"Transcript: {event.transcript}")
            elif event.type == "response.done":
                break

asyncio.run(main())

Core Architecture

Connection Resources

The VoiceLiveConnection exposes these resources:

ResourcePurposeKey Methods
conn.sessionSession configurationupdate(session=...)
conn.responseModel responsescreate(), cancel()
conn.input_audio_bufferAudio inputappend(), commit(), clear()
conn.output_audio_bufferAudio outputclear()
conn.conversationConversation stateitem.create(), item.delete(), item.truncate()
conn.transcription_sessionTranscription configupdate(session=...)

Session Configuration

from azure.ai.voicelive.models import RequestSession, FunctionTool

await conn.session.update(session=RequestSession(
    instructions="You are a helpful voice assistant.",
    modalities=["text", "audio"],
    voice="alloy",  # or "echo", "shimmer", "sage", etc.
    input_audio_format="pcm16",
    output_audio_format="pcm16",
    turn_detection={
        "type": "server_vad",
        "threshold": 0.5,
        "prefix_padding_ms": 300,
        "silence_duration_ms": 500
    },
    tools=[
        FunctionTool(
            type="function",
            name="get_weather",
            description="Get current weather",
            parameters={
                "type": "object",
                "properties": {
                    "location": {"type": "string"}
                },
                "required": ["location"]
            }
        )
    ]
))

Audio Streaming

Send Audio (Base64 PCM16)

import base64

# Read audio chunk (16-bit PCM, 24kHz mono)
audio_chunk = await read_audio_from_microphone()
b64_audio = base64.b64encode(audio_chunk).decode()

await conn.input_audio_buffer.append(audio=b64_audio)

Receive Audio

async for event in conn:
    if event.type == "response.audio.delta":
        audio_bytes = base64.b64decode(event.delta)
        await play_audio(audio_bytes)
    elif event.type == "response.audio.done":
        print("Audio complete")

Event Handling

async for event in conn:
    match event.type:
        # Session events
        case "session.created":
            print(f"Session: {event.session}")
        case "session.updated":
            print("Session updated")

        # Audio input events
        case "input_audio_buffer.speech_started":
            print(f"Speech started at {event.audio_start_ms}ms")
        case "input_audio_buffer.speech_stopped":
            print(f"Speech stopped at {event.audio_end_ms}ms")

        # Transcription events
        case "conversation.item.input_audio_transcription.completed":
            print(f"User said: {event.transcript}")
        case "conversation.item.input_audio_transcription.delta":
            print(f"Partial: {event.delta}")

        # Response events
        case "response.created":
            print(f"Response started: {event.response.id}")
        case "response.audio_transcript.delta":
            print(event.delta, end="", flush=True)
        case "response.audio.delta":
            audio = base64.b64decode(event.delta)
        case "response.done":
            print(f"Response complete: {event.response.status}")

        # Function calls
        case "response.function_call_arguments.done":
            result = handle_function(event.name, event.arguments)
            await conn.conversation.item.create(item={
                "type": "function_call_output",
                "call_id": event.call_id,
                "output": json.dumps(result)
            })
            await conn.response.create()

        # Errors
        case "error":
            print(f"Error: {event.error.message}")

Common Patterns

Manual Turn Mode (No VAD)

await conn.session.update(session={"turn_detection": None})

# Manually control turns
await conn.input_audio_buffer.append(audio=b64_audio)
await conn.input_audio_buffer.commit()  # End of user turn
await conn.response.create()  # Trigger response

Interrupt Handling

async for event in conn:
    if event.type == "input_audio_buffer.speech_started":
        # User interrupted - cancel current response
        await conn.response.cancel()
        await conn.output_audio_buffer.clear()

Conversation History

# Add system message
await conn.conversation.item.create(item={
    "type": "message",
    "role": "system",
    "content": [{"type": "input_text", "text": "Be concise."}]
})

# Add user message
await conn.conversation.item.create(item={
    "type": "message",
    "role": "user",
    "content": [{"type": "input_text", "text": "Hello!"}]
})

await conn.response.create()

Voice Options

VoiceDescription
alloyNeutral, balanced
echoWarm, conversational
shimmerClear, professional
sageCalm, authoritative
coralFriendly, upbeat
ashDeep, measured
balladExpressive
verseStorytelling

Azure voices: Use AzureStandardVoice, AzureCustomVoice, or AzurePersonalVoice models.

Audio Formats

FormatSample RateUse Case
pcm1624kHzDefault, high quality
pcm16-8000hz8kHzTelephony
pcm16-16000hz16kHzVoice assistants
g711_ulaw8kHzTelephony (US)
g711_alaw8kHzTelephony (EU)

Turn Detection Options

# Server VAD (default)
{"type": "server_vad", "threshold": 0.5, "silence_duration_ms": 500}

# Azure Semantic VAD (smarter detection)
{"type": "azure_semantic_vad"}
{"type": "azure_semantic_vad_en"}  # English optimized
{"type": "azure_semantic_vad_multilingual"}

Error Handling

from azure.ai.voicelive.aio import ConnectionError, ConnectionClosed

try:
    async with connect(...) as conn:
        async for event in conn:
            if event.type == "error":
                print(f"API Error: {event.error.code} - {event.error.message}")
except ConnectionClosed as e:
    print(f"Connection closed: {e.code} - {e.reason}")
except ConnectionError as e:
    print(f"Connection error: {e}")

References

  • Detailed API Reference: See references/api-reference.md
  • Complete Examples: See references/examples.md
  • All Models & Types: See references/models.md

When to Use

This skill is applicable to execute the workflow or actions described in the overview.

Limitations

  • Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
  • Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
  • Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.

适合场景

01

企业搜索

02

语音转写和合成

03

文档智能处理

04

Azure AI 服务接入

能力概览

能力 1

接入 Azure AI Search

能力 2

支持语音转写和合成

能力 3

覆盖 OpenAI 与文档智能服务

能力 4

提供 MCP 或 SDK 使用线索

平台分布

Codex

35.19%
按下载量换算220

Claude

29.1%
按下载量换算182

Cursor

17.25%
按下载量换算108

Gemini CLI

10.13%
按下载量换算63

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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