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Agent Skill · 效率

voice-text-to-meme(语音文字转模因)

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。

voice-text-to-meme 是效率类 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,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 7,810。

总安装 7,736周安装 316GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,477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
1.0.0

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:voice-text-to-meme(语音文字转模因)
来源仓库:https://github.com/hei-maom/voice-text-to-meme
安装命令:
openclaw skills install voice-text-to-meme
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 voice-text-to-meme

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

将语音文本生成表情包或带字梗图图片。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。支持语气识别和风格匹配,输出聊天可用素材。可选择生成带字或无字版本,附配文模板说明。使用豆包 Seedream 模型,注意图片商用授权问题。

voice-text-to-meme 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 voice-text-to-meme;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

voice-text-to-meme 怎么安装?

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

voice-text-to-meme 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。

voice-text-to-meme 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。

voice-text-to-meme 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。

voice-text-to-meme 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,736 次,近一周安装 316 次,下载 2,477 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。

voice-text-to-meme 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

  • 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。

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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、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。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
voice-text-to-meme

语音文字转模因 · 本页

7,736—接触敏感数据MIT-0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

name
voice-text-to-meme
description
根据输入法语音识别文本或润色后文本生成单张表情包图片。适用于用户想把一句话做成聊天可发送的表情包、meme 图、带字梗图或贴纸图时。支持原始语音文本和润色后文本两种输入,默认优先使用润色后文本;自动根据文本语气判断风格;默认直接生成带字图片,也支持生成无字图并同时给出配文模板;使用 doubao-seedream-4-5-251128 作为默认图片模型。

语音文本转表情包

概述

此 Skill 用于把输入法侧已经拿到的语音文本,转换成一张适合聊天发送的表情包图片。

默认处理目标:

  • 输入可以是原始语音识别文本,也可以是已经润色后的文本。
  • 默认优先使用润色后文本;如果没有润色后文本,则退回原始文本。
  • 自动判断文本语气和意图,选择更合适的表情包风格。
  • 默认生成一张直接带字的表情包图片。
  • 如果用户明确要求,或判断带字图风险较高,也支持“生成无字图 + 单独给出上/下字幕文案模板”。

工作流

按以下顺序执行:

  1. 选择输入文本

- 若同时提供 polished_text 和 original_text,优先使用 polished_text。 - 若只有一个文本字段,则使用该字段。 - 若两个字段都很短或明显无意义,先让用户补充更完整文本。

  1. 判断语气与意图

根据文本判断整体方向,常见类型包括: - 开心/得意 - 无语/吐槽 - 委屈/求助 - 拒绝/婉拒 - 催促/提醒 - 敷衍/摆烂 - 惊讶/震惊 - 日常可爱/轻松

  1. 生成表情包文案与视觉提示

- 把输入文本压缩成适合上图的短文案。 - 文案优先短、狠、准,通常不超过 12 个汉字;确有必要时可放宽,但避免长段落。 - 构造适合图片模型的视觉提示词,包含:人物表情、动作、构图、风格、字幕位置、背景简洁程度。

  1. 选择输出模式

- 默认:带字图模式 - 直接要求图片模型生成带字表情包。 - 备选:无字图 + 文案模板模式 - 生成无字图。 - 同时给出上字幕/下字幕或单行字幕建议,便于 UI 或后处理叠字。 - 当用户明确说“不要直接在图里写字”“我要自己后处理字幕”,必须使用备选模式。

  1. 调用脚本生成图片

- 使用 scripts/generate_meme.py。 - 默认图片模型为 doubao-seedream-4-5-251128。 - 默认通过 OpenAI 兼容接口调用,基地址从环境变量读取。

  1. 返回结果

- 若生成成功,返回图片文件路径,以及必要时的字幕模板。 - 不要输出冗长解释;以可直接发送为目标。

文案规则

始终遵守:

  • 保留原意,不凭空添加事实。
  • 可以夸张语气,但不要把温和表达改成攻击性内容。
  • 优先适合聊天场景,不要写成公文、海报文案或长标题。
  • 口语梗可以保留,但要确保用户看得懂。
  • 如果原文已经很适合做梗,不要过度改写。

建议的文案模式:

  • 单行爆点文案:适合短句梗图
  • 上下分行文案:适合反差类表情包
  • 无字图 + 单独配文:适合 UI 统一叠字

风格选择规则

按语气自动选择合适视觉风格:

  • 轻松/日常:可爱贴纸风、简洁聊天表情风
  • 吐槽/无语:夸张 meme 风、表情反差强、近景大表情
  • 委屈/求助:弱小可怜风、简洁背景、人物居中
  • 得意/炫耀:夸张庆祝风、强表情、动作感
  • 提醒/催促:指向性手势、强调字幕、简洁背景

除非用户明确指定,不要默认生成过于写实或复杂场景。优先:

  • 单主体
  • 清晰表情
  • 干净背景
  • 强可读性
  • 聊天中一眼看懂

直接带字图模式

默认优先使用此模式。

要求:

  • 让模型在图中直接呈现主要文案。
  • 文案尽量短。
  • 字体视觉要清晰,尽量留白,避免挤满画面。
  • 若需要两段文案,优先“上短下短”,不要多段排版。

无字图 + 文案模板模式

以下情况优先使用:

  • 用户说要自己加字。
  • 目标平台有统一叠字样式。
  • 文案较长,直接由模型渲染可能不清晰。
  • 需要更稳定的排版控制。

此模式下:

  • 生成无字图。
  • 同时给出建议字幕,如:

- top_text - bottom_text - 或 single_caption

配置

默认环境变量:

  • MEME_MODEL_API_KEY:必填,图片模型 API token
  • MEME_MODEL_BASE_URL:默认 https://models.audiozen.cn/v1
  • MEME_MODEL_NAME:默认 doubao-seedream-4-5-251128
  • MEME_OUTPUT_DIR:图片输出目录,可选

脚本

使用 scripts/generate_meme.py 生成图片。

常用参数:

  • --text:输入文本
  • --polished-text:润色后文本,可选
  • --mode:direct-text 或 template
  • --style:可选,手动指定风格
  • --size:图片尺寸,默认 2K
  • --output:输出文件路径

示例

示例 1:默认带字图

输入:

  • original_text: “我真的会谢”
  • polished_text: “我真的会谢。”

处理:

  • 优先使用润色后文本
  • 判断为吐槽/无语
  • 生成单张带字 meme 图

示例 2:自己后处理字幕

输入:

  • original_text: “你先忙 我不急”
  • 用户要求:不要直接在图里写字

处理:

  • 走无字图 + 文案模板模式
  • 返回图片和建议字幕

注意事项

  • 仅生成一张图,不返回多候选,除非用户明确要求。
  • 不要把普通聊天内容做成过于冒犯、低俗或恐怖的图。
  • 当文本缺少明显情绪时,优先走日常轻松风。

平台分布

OpenClaw

92.82%
按下载量换算2,299

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

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。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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