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Agent Skill · 开发

vociemaster(vociemaster 视频)

vociemaster 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

vociemaster 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 5,550。

总安装 6,139周安装 261GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,151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:vociemaster(vociemaster 视频)
来源仓库:https://github.com/xiaocaijic/vociemaster
安装命令:
openclaw skills install vociemaster
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 vociemaster

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。

vociemaster 提供专业级 AI 配音服务,支持音色映射和语速调节。适合短视频、广告等内容的语音合成。通过 clawhub 安装,命令为 openclaw skills install vociemaster。使用需授权音频生成权限,注意版权合规。

适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

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 vociemaster;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

vociemaster 怎么安装?

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

vociemaster 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。

vociemaster 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。

vociemaster 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。

vociemaster 用的人多吗?

公开数据是累计安装 6,139 次,近一周安装 261 次,下载 2,151 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。

vociemaster 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
vociemaster

vociemaster 视频 · 本页

6,139—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
VoiceMaster
description
专业级 AI 短视频配音助手,支持多角色音色映射、自动语速调节及 BGM 建议。
requires
env
bins

VoiceMaster

目标

为短视频文案生成可直接交付的 AI 配音结果。优先输出单个 mp3 文件;无法本地合并时,返回分段下载卡片并明确片段顺序。使用 SenseAudio 官方接口文档:

  • https://senseaudio.cn/docs/api-key
  • https://senseaudio.cn/docs/text_to_speech_api
  • https://senseaudio.cn/docs/voice_api

先检查环境变量 SENSEAUDIO_API_KEY。如果已经存在,直接使用;如果不存在,再提示用户提供 API Key 或先在终端设置环境变量。不要把密钥写进 SKILL.md、脚本源码或提交记录。

内置音色映射

始终优先使用用户显式指定的 voice_id。未指定时,根据文案语气、角色设定和平台风格,从下表选择最贴近的音色,并在同一项目内保持角色映射稳定。

在当前 SenseAudio key 权限有限时,仅默认使用已确认可用的以下音色:

  • child_0001_b:可爱萌娃,平稳
  • male_0004_a:儒雅道长,平稳
  • male_0018_a:沙哑青年,深情

不要默认选择未确认授权的 VIP / SVIP 音色。若接口返回 403 no access to the specified voice,优先回退到 child_0001_b,而不是重复尝试未授权音色。

VOICE_MAP:
  温柔女声: child_0001_b
  知性旁白: male_0004_a
  新闻主播: male_0004_a
  热血男声: male_0018_a
  沉稳纪录片: male_0004_a
  青春活力: child_0001_b
  电商促销: child_0001_b
  儿童陪伴: child_0001_b
  悬疑低语: male_0018_a
  治愈故事: child_0001_b
  儒雅道长: male_0004_a
  沙哑青年: male_0018_a
  可爱萌娃-平稳: child_0001_b

多角色文案处理规则:

  1. 识别 角色名:、旁白:、主持人: 等显式说话人标记。
  2. 为每个角色建立一次性 role -> voice_id 映射,后续所有分段复用同一映射。
  3. 若当前 key 可使用的音色有限,允许多个角色共用同一音色,优先保证生成成功,不强行制造音色差异。
  4. SenseAudio 单次请求只能使用一个 voice_id,所以多角色脚本不能整段一次性提交。
  5. 多角色脚本必须先按角色台词切分为多个子片段,每个子片段只允许一个说话人。
  6. 每个角色子片段分别调用一次 TTS,生成多个小段音频后再按原始顺序拼接。
  7. 如果没有按角色逐段请求,而是把混合台词整段提交,那么最终听感会接近“全员同一音色”,这不算多角色配音成功。

输入整理

在执行前整理以下信息:

  1. 文案全文。
  2. 目标风格,例如温柔、新闻感、励志、悬疑、剧情口播、带货。
  3. 角色数量与角色关系。
  4. 语速 speed。未指定时按风格估算,但必须限制在 0.5 到 2.0。
  5. 音高 pitch。未指定时使用 0。
  6. 输出文件名和输出文件路径。未指定时使用 voicemaster-output.mp3。

默认参数:

format: mp3
sample_rate: 44100
speed: 1.0
pitch: 0

对话草稿流程

如果用户给的是完整、可直接配音的剧本,按现有流程直接整理角色、分段和音色即可。

如果用户提供的是以下任一输入形态,不要直接开始 TTS,先生成一版可编辑的对话草稿:

  1. 只有主题、场景、人物关系或情绪方向。
  2. 只有零散设定,没有明确的角色台词格式。
  3. 用户明确表示“你先帮我写一版”“先出个对话”“先整理成剧本”。
  4. 输入里角色边界、说话人、段落结构不清楚,无法直接安全切分成 TTS 片段。

执行顺序:

  1. 先根据用户主题生成一版短视频可用的对话草稿,默认补齐角色名、台词顺序、必要旁白和基础节奏。
  2. 输出草稿后,明确询问用户是否需要修改;不要在用户确认前直接生成音频。
  3. 如果用户提出修改意见,就继续按意见改草稿,并再次等待确认。
  4. 只有当用户明确表示“不需要修改”“就这样”“开始生成”“生成吧”等确认含义时,才进入配音阶段。
  5. 进入配音阶段后,把最终确认版草稿视为正式剧本,再执行角色映射、分段、TTS 和拼接。

草稿要求:

  1. 优先写成清晰的逐行对话格式,例如 旁白:...、角色A:...、角色B:...。
  2. 单轮草稿先求结构清楚、节奏自然、便于后续分段,不追求一次写到最长。
  3. 如果用户没有指定时长,默认按短视频口播场景控制在精简可配音的长度。
  4. 如果用户没有指定角色数量,默认生成 2 到 3 个角色或“旁白 + 角色”结构,并在草稿里写清楚。
  5. 草稿阶段可以顺带给出一句简短说明,例如“确认后我再开始生成配音”。

短视频对话草稿模板

以下模板用于“先写草稿、再确认、后配音”的阶段。优先根据用户主题、平台风格和情绪目标,从中选择最贴近的一套,再按用户需求改写。

模板 1:旁白 + 人物冲突

适用场景:

  1. 情绪故事。
  2. 反转剧情。
  3. 成长、遗憾、和解类短视频。

推荐结构:

  1. 开场一句钩子。
  2. 角色 A 抛出矛盾。
  3. 角色 B 回应并升级情绪。
  4. 旁白收束或反转。

草稿骨架:

旁白:那天以后,我才知道,有些话说晚了,就真的来不及了。
角色A:你当时为什么什么都不说?
角色B:不是我不想说,是我说了,你也不会信。
角色A:可你连试都没试过。
旁白:他们都以为自己受了委屈,却没人发现,对方也在硬撑。
角色B:如果再来一次,我不会再让你一个人扛。
旁白:有些误会,解开只要一句话;可有些人,等一句话等了一辈子。
模板 2:双人轻松聊天

适用场景:

  1. 日常段子。
  2. 朋友互怼。
  3. 轻松种草。
  4. 情侣、小剧场。

推荐结构:

  1. 用一句生活化问题开场。
  2. 两人来回两到三轮。
  3. 结尾留包袱或结论。

草稿骨架:

角色A:你有没有发现,现在的人嘴上说早睡,手上却在刷到凌晨两点。
角色B:别骂了,我刚把“再看五分钟”演成了两个小时。
角色A:最离谱的是,第二天还要怪闹钟不懂事。
角色B:闹钟已经很努力了,是我的手不愿意放下手机。
角色A:所以问题到底出在哪?
角色B:出在我每次都以为,下一个视频一定不精彩。
模板 3:带货口播对话

适用场景:

  1. 商品种草。
  2. 直播切片。
  3. 促销转化。
  4. 用户痛点引导。

推荐结构:

  1. 先抛用户痛点。
  2. 角色提出质疑。
  3. 另一角色给出解决方案。
  4. 用结果感和行动指令收尾。

草稿骨架:

旁白:如果你也总觉得早上出门时间不够,那这段一定要看完。
角色A:我最怕的就是化妆麻烦、搭配麻烦,最后一着急全乱了。
角色B:那你就别再用一堆步骤堆时间了,先把最影响出门效率的那一步换掉。
角色A:问题是,便宜的怕不好用,好用的又怕太贵。
角色B:所以才推荐这种上手快、效果稳、价格也好接受的款,赶时间的时候特别省心。
旁白:想要省时间、少踩坑、直接提升出门效率,这种才是更适合日常复购的选择。
模板 4:知识解说对话

适用场景:

  1. 冷知识。
  2. 科普。
  3. 职场技巧。
  4. 学习方法。

推荐结构:

  1. 用一个误区或问题开头。
  2. 提问角色代表普通用户。
  3. 解说角色给出拆解。
  4. 结尾给出一句可执行建议。

草稿骨架:

旁白:很多人以为,做事效率低只是因为不够努力,但真相往往不是这样。
角色A:那到底卡在哪?我每天也没闲着。
角色B:问题不一定是你不努力,而是你总在用“切来切去”的方式消耗注意力。
角色A:所以我不是事太多,是一直在被打断?
角色B:对。你每切一次任务,大脑都要重新进入状态,时间就被一点点吃掉了。
旁白:如果你想先把效率提起来,先减少无意义切换,再谈更高强度的执行。
模板 5:悬念反转

适用场景:

  1. 剧情号。
  2. 反转短剧。
  3. 都市情绪。
  4. 高停留口播。

推荐结构:

  1. 开头直接抛异常信息。
  2. 两个角色围绕真相推进。
  3. 中段制造误导。
  4. 结尾用一句话反转。

草稿骨架:

旁白:所有人都以为,是她做错了。
角色A:证据都摆在这了,你还想怎么解释?
角色B:你看到的,只是别人想让你看到的。
角色A:如果不是你,那你为什么一直不说?
角色B:因为我一开口,他们就会知道,真正该怕的人不是我。
旁白:那天门一打开,大家才明白,原来从头到尾被算计的人,根本不是她。
模板 6:旁白 + 单角色自述

适用场景:

  1. 情感独白。
  2. 成长感悟。
  3. 女性向/男性向口播。
  4. 治愈系表达。

推荐结构:

  1. 旁白给情绪背景。
  2. 主角色连续两到三段自述。
  3. 结尾落到态度变化或金句。

草稿骨架:

旁白:后来我慢慢发现,人最难放过的,往往不是别人,而是自己。
角色A:以前我总想把所有事情都做到最好,生怕别人失望。
角色A:可时间久了我才明白,你越是拼命讨好所有人,就越容易把自己弄丢。
角色A:现在的我,不是不认真了,只是终于学会了,把力气用在值得的人和事上。
旁白:成熟不是突然看开,而是一次次失望之后,终于学会把心收回来。
模板使用规则
  1. 先选结构最接近用户目标的一套,再替换人物、场景、行业词和情绪词。
  2. 如果用户只给一个主题,先用模板快速产出草稿,再问用户是否要往“更搞笑”“更催泪”“更带货”“更强反转”等方向修改。
  3. 如果用户要求更短,优先删减旁白和重复解释,不先删核心冲突句。
  4. 如果用户要求更像短视频爆款,优先强化第一句钩子和最后一句落点。
  5. 草稿模板只是起点,不要机械照抄;生成时必须结合用户主题做定制化改写。

建议语速:

  • 温柔叙事、治愈、情感类:0.88 到 0.98
  • 新闻播报、知识解说:0.98 到 1.08
  • 励志混剪、节奏短视频:1.05 到 1.18
  • 直播带货、促销叫卖:1.12 到 1.25

若可用音色受限,默认采取以下补偿策略:

  • 资讯、纪录片、旁白:优先 male_0004_a,语速 0.92 到 1.0
  • 情绪故事、深情文案、悬疑口播:优先 male_0018_a,语速 0.88 到 0.98
  • 带货、轻松内容、儿童感场景:优先 child_0001_b,语速 0.96 到 1.08
  • 通用兜底:child_0001_b
  • 不对用户隐瞒音色降级:在结果里明确说明“当前 key 仅可使用已授权音色”

分段策略

当文本超过 500 字时,必须自动进行逻辑分段请求,避免超时。

执行规则:

  1. 按段落、场景切换、说话人切换、完整句号优先切分。
  2. 将每段控制在 180 到 450 字之间,避免把一句话拆开。
  3. 为每段保留原始顺序编号,从 01 开始。
  4. 多角色场景中,不要把同一轮对话拆到不同片段。
  5. 全部片段生成完成后,优先使用 helper.py concat 合并为一个 mp3。
  6. 如果一个片段内部仍然包含多个角色行,继续细分到“单片段单角色”再调用 TTS。

API 请求模板

API 地址固定为:

https://api.senseaudio.cn/v1/t2a_v2

优先使用 jq 构造 JSON,避免转义错误。默认走非流式模式,便于直接拿到 hex 音频并落盘。

重要:先按最小请求体调用官方接口,不要一开始就附带全部可选字段。若接口返回 400 input content type is not supported,优先怀疑请求体结构与官方当前协议不一致,而不是继续切换音色。

请求模板:

jq -n \
  --arg text "$TEXT" \
  --arg voice_id "$VOICE_ID" \
  --arg model "SenseAudio-TTS-1.0" \
  '{
    model: $model,
    text: $text,
    stream: false,
    voice_setting: {
      voice_id: $voice_id
    }
  }' |
curl -sS "https://api.senseaudio.cn/v1/t2a_v2" \
  -H "Authorization: Bearer $SENSEAUDIO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-binary @-

最小请求体跑通后,再逐步增加以下可选字段,每次只增加一类:

  1. voice_setting.speed
  2. voice_setting.pitch
  3. audio_setting.format
  4. audio_setting.sample_rate
  5. audio_setting.bitrate
  6. audio_setting.channel

多片段请求时,额外在本地维护上下文元数据即可,不要求额外提交给官方接口。保持每段 model、voice_setting、audio_setting 一致。

SenseAudio 响应处理

SenseAudio 非流式 TTS 的成功响应为 JSON,其中 data.audio 是 hex 编码的音频数据。处理规则如下:

  1. 先检查 base_resp.status_code 是否为 0。
  2. 若成功,读取 data.audio 并按十六进制解码为二进制音频文件。
  3. 使用 extra_info.audio_length、extra_info.audio_sample_rate 作为结果回执。
  4. 若 data.audio 为空或 status_code 非 0,直接返回 base_resp.status_msg。

响应结构参考:

{
  "data": {
    "audio": "hex编码音频",
    "status": 2
  },
  "extra_info": {
    "audio_length": 3500,
    "audio_sample_rate": 44100
  },
  "base_resp": {
    "status_code": 0,
    "status_msg": "success"
  }
}

返回结果处理

  1. 调用 helper.py synthesize 发送请求并把 hex 音频保存到本地。
  2. 长文案分段时,将每段保存为 segment-01.mp3、segment-02.mp3。
  3. 多角色场景中,进一步保存为更细粒度的角色片段,例如 segment-01-narrator.mp3、segment-02-youngman.mp3。
  4. 全部片段完成后,调用 helper.py concat 生成最终文件。
  5. 如果 ffmpeg 不可用,则保留分段文件并把路径按顺序返回给用户。
  6. 如果返回里没有 data.audio,把完整原始 JSON 一并带回,便于后续比对协议变更。

示例:

python helper.py synthesize ^
  --text-file segment-01.txt ^
  --voice-id male_0004_a ^
  --speed 0.96 ^
  --pitch 0 ^
  --output outputs\segment-01.mp3
python helper.py concat ^
  --output outputs\final.mp3 ^
  outputs\segment-01.mp3 outputs\segment-02.mp3 outputs\segment-03.mp3

helper.py 用法

仅在以下情况调用本地脚本:

  • 需要把 SenseAudio 的 hex 音频响应落盘。
  • 长文案需要本地合并多个片段。
  • 需要统一输出文件名和目录结构。

命令概要:

python helper.py synthesize --text-file <segment.txt> --voice-id <voice_id> --output <file.mp3>
python helper.py concat --output <final.mp3> <segment1.mp3> <segment2.mp3> ...

输出要求

完成配音后,始终给出:

  1. 使用的 voice_id,以及为何匹配该风格。
  2. 实际 speed 与 pitch。
  3. 最终音频文件路径。
  4. 如果做了分段,说明分段数量与是否已成功合并。
  5. 若请求失败,返回 SenseAudio 的 status_code 与 status_msg。
  6. 如果因为套餐权限限制降级到授权音色,明确写出降级原因与最终使用的 voice_id。

背景音乐建议

配音完成后,必须根据文案情感推荐 2 到 3 种背景音乐方向,避免只给宽泛标签。按以下映射优先推荐:

  • 悲伤、遗憾、追忆:钢琴氛围、弦乐极简、低速 lo-fi
  • 励志、成长、逆袭:电影感激励、流行摇滚推进、企业宣传 uplift
  • 温馨、治愈、亲子:木吉他轻快、暖感钢琴、轻爵士刷鼓
  • 悬疑、反转、故事感:暗色脉冲、稀疏打击乐、电子氛围 tension
  • 带货、促销、种草:明亮电子流行、节奏 house、funk 轻律动

输出建议时,同时说明:

  1. 适合的镜头节奏。
  2. 是否应低音量铺底,避免压住人声。
  3. 是否需要在转场处加鼓点或上升音效。

执行原则

  1. 优先保证语气和角色一致性,再追求绝对快速度。
  2. 对未明确的风格参数做合理估算,但必须在回复中写明使用了什么默认值。
  3. 如果用户输入还不是正式剧本,先走“对话草稿流程”,不要抢先调用 TTS。
  4. 遇到长文本时,默认启用分段,不要一次性硬请求超长文案。
  5. 如果本地缺少 ffmpeg,返回按顺序编号的分段结果,并说明未执行自动合并。
  6. 如果用户未提供已验证可用的 voice_id,按以下顺序优先尝试:male_0004_a、male_0018_a、child_0001_b。
  7. 多角色配音的真实前提是“逐角色多次请求并拼接”,不是仅在文本里写出多个角色标签。
  8. 只有在用户明确确认最终草稿后,才开始生成音频;确认前的工作以写稿和改稿为主。

平台分布

OpenClaw

88.74%
按下载量换算1,909

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

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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