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Agent Skill · 运维

voiceclaw(voiceclaw 音频)

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。

voiceclaw 是运维类 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,按安装量在运维类的 954 个 Skill 里排第 204。

总安装 18,624周安装 776GitHub Stars 公开资料未说明下载 6,208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
1.0.6

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:voiceclaw(voiceclaw 音频)
来源仓库:https://github.com/asif2bd/voiceclaw
安装命令:
openclaw skills install voiceclaw
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 voiceclaw

这个 Skill 是做什么的

运维类 Skill 处理部署、监控、日志和云资源,多数需要较高的执行权限。

OpenClaw 本地语音输入输出解决方案。使用 whisper.cpp 转录入站语音,Piper T 生成回复语音。减少对云端服务的依赖,提升响应速度。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。需本地部署相关模型文件并保证算力充足。

voiceclaw 属于运维类 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 voiceclaw;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

voiceclaw 怎么安装?

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

voiceclaw 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。

voiceclaw 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。

voiceclaw 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。

voiceclaw 用的人多吗?

公开数据是累计安装 18,624 次,近一周安装 776 次,下载 6,208 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。

voiceclaw 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。
  • 需要处理运维类任务、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。

运维类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
docker-essentials

Docker 基础 · OpenClaw

1,005,15130接触敏感数据MIT-0通过
playwright-scraper-skill

Playwright scraper 技能 · OpenClaw

923,55754接触敏感数据MIT-0有提醒
moltguard

moltguard 搜索 · OpenClaw

825,096110接触敏感数据MIT-0通过
finance-news

财经新闻 · OpenClaw

275,51210需要联网MIT-0有提醒
security-monitor

安全监视器 · OpenClaw

224,1695需要联网MIT-0有提醒
voiceclaw

voiceclaw 音频 · 本页

18,624—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
voiceclaw
description
Local voice I/O for OpenClaw agents. Transcribe inbound audio/voice messages using local Whisper (whisper.cpp) and generate voice replies using local Piper TTS. Requires whisper, piper, and ffmpeg pre-installed on the system. All inference runs on-device — no network calls, no cloud APIs, no API keys. Use when an agent receives a voice/audio message and should respond in both voice and text, or when any text response should be synthesized and sent as audio. Triggers on: voice messages, audio attachments, respond in voice, send as audio, speak this, voiceclaw.
metadata

VoiceClaw

Local-only voice I/O for OpenClaw agents.

  • STT: transcribe.sh — converts audio to text via local Whisper binary
  • TTS: speak.sh — converts text to speech via local Piper binary
  • Network calls: none — both scripts run fully offline
  • No cloud APIs, no API keys required

Prerequisites

The following must be installed on the system before using this skill:

RequirementPurpose
whisper binarySpeech-to-text inference
ggml-base.en.bin model fileWhisper STT model
piper binaryText-to-speech synthesis
*.onnx voice model filesPiper TTS voices
ffmpegAudio format conversion

See README.md for installation and setup instructions.


Environment Variables

VariableDefaultPurpose
WHISPER_BINauto-detected via whichPath to whisper binary
WHISPER_MODEL~/.cache/whisper/ggml-base.en.binPath to Whisper model file
PIPER_BINauto-detected via whichPath to piper binary
VOICECLAW_VOICES_DIR~/.local/share/piper/voicesDirectory containing .onnx voice model files

Verify Setup

which whisper && echo "STT binary: OK"
which piper   && echo "TTS binary: OK"
which ffmpeg  && echo "ffmpeg: OK"
ls "${WHISPER_MODEL:-$HOME/.cache/whisper/ggml-base.en.bin}" && echo "STT model: OK"
ls "${VOICECLAW_VOICES_DIR:-$HOME/.local/share/piper/voices}"/*.onnx 2>/dev/null | head -1 && echo "TTS voices: OK"

Inbound Voice: Transcribe

# Transcribe audio → text (supports ogg, mp3, m4a, wav, flac)
TRANSCRIPT=$(bash scripts/transcribe.sh /path/to/audio.ogg)

Override model path:

WHISPER_MODEL=/path/to/ggml-base.en.bin bash scripts/transcribe.sh audio.ogg

Outbound Voice: Speak

# Step 1: Generate WAV (local Piper — no network)
WAV=$(bash scripts/speak.sh "Your response here." /tmp/reply.wav en_US-lessac-medium)

# Step 2: Convert to OGG Opus (Telegram voice requirement)
ffmpeg -i "$WAV" -c:a libopus -b:a 32k /tmp/reply.ogg -y -loglevel error

# Step 3: Send via message tool (filePath=/tmp/reply.ogg)

Override voice directory:

VOICECLAW_VOICES_DIR=/path/to/voices bash scripts/speak.sh "Hello." /tmp/reply.wav

Available Voices

VoiceStyle
en_US-lessac-mediumNeutral American (default)
en_US-amy-mediumWarm American female
en_US-joe-mediumAmerican male
en_US-kusal-mediumExpressive American male
en_US-danny-lowDeep American male (fast)
en_GB-alba-mediumBritish female
en_GB-northern_english_male-mediumNorthern British male

Agent Behavior Rules

  1. Voice in → Voice + Text out. Always respond with both a voice reply and a text reply when a voice message is received.
  2. Include the transcript. Show *"🎙️ I heard: [transcript]"* at the top of every text reply to a voice message.
  3. Keep voice responses concise. Piper TTS works best under ~200 words — summarize for audio, include full detail in text.
  4. Local only. Never use a cloud TTS/STT API. Only the local whisper and piper binaries.
  5. Send voice before text. Send the audio file first, then follow with the text reply.

Full Example

# 1. Transcribe inbound voice message
TRANSCRIPT=$(bash path/to/voiceclaw/scripts/transcribe.sh /path/to/voice.ogg)

# 2. Compose reply and generate audio
RESPONSE="Deployment complete. All checks passed."
WAV=$(bash path/to/voiceclaw/scripts/speak.sh "$RESPONSE" /tmp/reply_$$.wav)
ffmpeg -i "$WAV" -c:a libopus -b:a 32k /tmp/reply_$$.ogg -y -loglevel error

# 3. Send voice + text
# message(action=send, filePath=/tmp/reply_$$.ogg, ...)
# reply: "🎙️ I heard: $TRANSCRIPT\
\
$RESPONSE"

Troubleshooting

IssueFix
whisper: command not foundEnsure whisper binary is installed and in PATH
Whisper model not foundSet WHISPER_MODEL=/path/to/ggml-base.en.bin
piper: command not foundEnsure piper binary is installed and in PATH
Voice model missingSet VOICECLAW_VOICES_DIR=/path/to/voices/
OGG won't play on TelegramEnsure -c:a libopus flag in ffmpeg command

平台分布

OpenClaw

74.44%
按下载量换算4,621

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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