name: voice-chat description: 自動處理語音訊息：將語音轉寫為文字，結合上下文生成智慧回覆，併合成語音回覆。當收到語音或音訊訊息時自動啟用。

Voice Chat Bridge

功能

自動處理語音訊息，實現“語音 -> 文字 -> 智慧回覆 -> 語音”的完整閉環。

觸發條件

當收到語音或音訊訊息時（message.type 為 voice 或 audio），自動啟用此技能。

處理流程

1. 檢測語音

檢查訊息是否包含 media.type === 'voice' 或 media.type === 'audio'。

2. 轉寫 (STT)

立即執行轉寫指令碼：

python3 /root/.agents/skills/voice-chat/scripts/transcribe_audio.py <audio_path>

• 輸入：音訊檔案路徑（從 event.message.media.localPath 獲取）。
• 輸出：轉寫文本。

3. LLM 分析

使用當前會話的上下文生成智慧回覆。 - Prompt： ```text 使用者語音轉寫：{transcript}

請結合上下文，給出簡潔、有幫助的回覆。 ``` - 輸出：回覆文本。

4. 合成語音 (TTS)

立即執行 TTS 指令碼：

python3 /root/.agents/skills/voice-chat/scripts/reply_with_tts.py "{reply_text}"

• 輸入：回覆文本。
• 輸出：.opus 語音檔案路徑。

5. 傳送回覆

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使用 message.send 工具傳送生成的語音檔案： - 檔案：生成的 .opus 檔案。 - Caption：可選的簡短文字說明。 - 注意：不要傳送中間狀態文字（如“正在處理..."），直接傳送最終語音回覆。

技術細節

• STT 引擎：Vosk (離線，中文小模型)。
• TTS 引擎：Edge TTS (Microsoft Azure)。
• 音訊格式：OGG/Opus (48kHz, 單聲道，64kbps)。
• 臨時檔案目錄：/tmp/voice-chat/。

依賴

• 系統：ffmpeg
• Python：vosk, edge-tts, pydantic, python-dotenv
• 模型：Vosk 中文小模型 (vosk-model-small-cn-0.22)

許可證

MIT

這個 Skill 能把語音訊息自動轉成文字，再用 AI 生成回覆併合成語音發回去，支援飛書和 Telegram。文件寫得很詳細，雙引擎設計不容易出錯。但首次使用要下載將近 1GB 的模型檔案，配置步驟有點多，對新手不太友好。質量總體不錯，就是前期的準備工作比較麻煩。