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更新于 11-11 00:16

智能体与模型

26,086 个结果

voice-clone-skill

该技能用于在本地 MLX 运行时上,基于已保存的克隆声音档案生成完整结尾的语音,并可对输出进行校验;也可从用户授权提供的参考音频出发,制作可复用的 Qwen3-TTS 声音档案。它依赖本地环境,其中应包含 Qwen3-TTS 1.7B Base 8-bit 模型、Python 3.11 环境、声音档案目录和 clone_voice.py。该技能提供生成与校验两个脚本:生成脚本读取声音档案的 reference.wav 与 reference.txt 后合成语音;校验脚本检查输出是否为 24 kHz 单声道 PCM,并重新转写文本,检查结尾是否完整以及尾部静音是否符合要求。它还支持分块生成多句旁白、按句边界控制提示,以及用 ffprobe、silencedetect 和 mlx-whisper 准备新声音档案的流程。该技能强调仅使用用户提供或授权的参考声音,不得擅自上传、发布或发送生成的语音,不应将其用于欺骗、冒充或暗示背书。

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mcp-server

AgentChat MCP Server 是一个包装层工具,作用是把 AgentChat 的 8 个 AI Provider 暴露为标准 MCP 工具,让 Claude Desktop、Cursor、Continue.dev 等任何 MCP 兼容客户端能够直接发现并调用 AgentChat 的 AI Provider 降级链。它基于 Model Context Protocol(MCP)实现,通过 stdio JSON-RPC 与客户端通信,再通过 child_process.spawn 调用同仓库内的 AgentChat-OneWeb,最终经由 playwright-core 连接本地 Chrome 的 CDP 端口 9222,进而调用 Gemini、ChatGPT、Claude、Qwen、Kimi、MiniMax、MiMo、DeepSeek 等 Provider。该 skill 提供 gemini_think、gemini_chat、web_ask、web_smoke 等工具,覆盖深度推理、多轮对话、降级链调用与可达性检查。其安全策略为永不关闭用户 Chrome。使用时需满足 Chrome CDP 在 9222 端口运行、至少一个 Provider 已登录、Node.js >= 18 等前提条件。

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alethe-orchestrate

alethe-orchestrate 是一个面向 AI 编程的编排技能:由主会话担任规划者与整合者,把工作拆成有边界的单元,交给 Codex、Claude Code、Agy、Kimi 或自定义 CLI 等 worker 执行,从而降低主导上下文与供应商用量。它提供策略与工作流模板(playbook)、供应商偏好切换、并发进程、截止时间、结构化结果、可选 worktree 隔离和可续会话 ID;支持 doctor 环境检查、dry-run 预览、预算硬限制和 report 用量报告。Python 可选,无 Python 时可按手动流程操作;不自带额度读数,也不向 Alethe 看板添加 worker。

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felo-superagent

Felo SuperAgent 技能用于调用 Felo SuperAgent API,进行 AI 对话并获取实时 SSE 流式输出,每次会话关联一个 LiveDoc。可用于多轮连续对话、在已有 LiveDoc 上继续提问,以及获取线程 ID 与 LiveDoc ID 以便后续查询会话详情。该技能需配置 FELO_API_KEY,通过随附的 Node 脚本执行,并支持设置语言、复用 LiveDoc、输出 JSON 等选项。它不适合简单单次问答、纯网页抓取或生成 PPT 等任务。

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