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Agent Skill · 待分类

audio-reply(音频回复)

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。

audio-reply 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,第三方扫描有未通过项,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 6,075。

总安装 490周安装 20GitHub Stars 589下载 157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:audio-reply(音频回复)
来源仓库:https://github.com/sundial-org/awesome-openclaw-skills
仓库路径:skills/audio-reply
安装命令:
npx skills add https://github.com/sundial-org/awesome-openclaw-skills --skill audio-reply
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/sundial-org/awesome-openclaw-skills --skill audio-reply

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。

audio-reply 用于辅助音频、音乐、语音转写、语音合成或声音素材处理,适合生成配乐说明或整理音频流程。它可调用语音工具或处理播客和视频配音素材,支持文本到音频的转换任务。通过 npx skills add 命令从 GitHub 仓库安装,具体路径为 skills/audio-reply。

使用时需确认输入音频来源、输出格式、时长和模型限制;涉及人声克隆或版权音乐时应核对授权边界。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/audio-reply

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/sundial-org/awesome-openclaw-skills --skill au…;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

audio-reply 怎么安装?

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

audio-reply 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。

audio-reply 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。

audio-reply 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。

audio-reply 用的人多吗?

公开数据是累计安装 490 次,近一周安装 20 次,下载 157 次,GitHub 589 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。

audio-reply 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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
audio-reply

音频回复 · 本页

490589需要联网未明确未通过

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

Audio Reply Skill

Generate spoken audio responses using MLX Audio TTS (chatterbox-turbo model).

Trigger Phrases

  • "read it to me [URL]" - Fetch content from URL and read it aloud
  • "talk to me [topic/question]" - Generate a conversational response as audio
  • "speak", "say it", "voice reply" - Convert your response to audio

How to Use

Mode 1: Read URL Content

User: read it to me https://example.com/article
  1. Fetch the URL content using WebFetch
  2. Extract readable text (strip HTML, focus on main content)
  3. Generate audio using TTS
  4. Play the audio and delete the file afterward

Mode 2: Conversational Audio Response

User: talk to me about the weather today
  1. Generate a natural, conversational response
  2. Keep it concise (TTS works best with shorter segments)
  3. Convert to audio, play it, then delete the file

Implementation

TTS Command

uv run mlx_audio.tts.generate \
  --model mlx-community/chatterbox-turbo-fp16 \
  --text "Your text here" \
  --play \
  --file_prefix /tmp/audio_reply

Key Parameters

  • --model mlx-community/chatterbox-turbo-fp16 - Fast, natural voice
  • --play - Auto-play the generated audio
  • --file_prefix - Save to temp location for cleanup
  • --exaggeration 0.3 - Optional: add expressiveness (0.0-1.0)
  • --speed 1.0 - Adjust speech rate if needed

Text Preparation Guidelines

For "read it to me" mode:

  1. Fetch URL with WebFetch tool
  2. Extract main content, strip navigation/ads/boilerplate
  3. Summarize if very long (>500 words) - keep key points
  4. Add natural pauses with periods and commas

For "talk to me" mode:

  1. Write conversationally, as if speaking
  2. Use contractions (I'm, you're, it's)
  3. Add filler words sparingly for naturalness ([chuckle], um, anyway)
  4. Keep responses under 200 words for best quality
  5. Avoid technical jargon unless explaining it

Audio Generation & Cleanup (IMPORTANT)

Always delete the audio file after playing - it's already in the chat history.

# Generate with unique filename and play
OUTPUT_FILE="/tmp/audio_reply_$(date +%s)"
uv run mlx_audio.tts.generate \
  --model mlx-community/chatterbox-turbo-fp16 \
  --text "Your response text" \
  --play \
  --file_prefix "$OUTPUT_FILE"

# ALWAYS clean up after playing
rm -f "${OUTPUT_FILE}"*.wav 2>/dev/null

Error Handling

If TTS fails:

  1. Check if model is downloaded (first run downloads ~500MB)
  2. Ensure uv is installed and in PATH
  3. Fall back to text response with apology

Example Workflows

Example 1: Read URL

User: read it to me https://blog.example.com/new-feature

Assistant actions:
1. WebFetch the URL
2. Extract article content
3. Generate TTS:
   uv run mlx_audio.tts.generate \
     --model mlx-community/chatterbox-turbo-fp16 \
     --text "Here's what I found... [article summary]" \
     --play --file_prefix /tmp/audio_reply_1706123456
4. Delete: rm -f /tmp/audio_reply_1706123456*.wav
5. Confirm: "Done reading the article to you."

Example 2: Talk to Me

User: talk to me about what you can help with

Assistant actions:
1. Generate conversational response text
2. Generate TTS:
   uv run mlx_audio.tts.generate \
     --model mlx-community/chatterbox-turbo-fp16 \
     --text "Hey! So I can help you with all kinds of things..." \
     --play --file_prefix /tmp/audio_reply_1706123789
3. Delete: rm -f /tmp/audio_reply_1706123789*.wav
4. (No text output needed - audio IS the response)

Notes

  • First run may take longer as the model downloads (~500MB)
  • Audio quality is best for English; other languages may vary
  • For long content, consider chunking into multiple audio segments
  • The --play flag uses system audio - ensure volume is up

平台分布

Codex

34.44%
按下载量换算54

Claude

30.45%
按下载量换算48

Cursor

19.21%
按下载量换算30

Gemini CLI

9.02%
按下载量换算14

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

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。

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