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byted-las-asr-pro字节拉斯 ASR Pro

Agent Skill

byted-las-asr-pro 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

总安装

1,388

周安装

59

GitHub Stars

325

下载量

486
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:byted-las-asr-pro(字节拉斯 ASR Pro)
来源仓库:https://github.com/bytedance/agentkit-samples
仓库路径:skills/byted-las-asr-pro
安装命令:
npx skills add https://github.com/bytedance/agentkit-samples --skill byted-las-asr-pro
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/bytedance/agentkit-samples --skill byted-las-asr-pro

简介

将音频或视频转为文字,支持说话人分离与情绪性别识别。

  • 采用 lasutil CLI 封装调用,按步骤执行提交与轮询获取结果。
  • 需设置 LAS_API_KEY 并通过 env.sh 方式保护密钥安全。
  • 计费为预估值,实际以火山账单为准,回复中必须包含免责说明。
  • 音频格式须为容器类型(wav/mp3/m4a),编码格式不直接支持。

SKILL.md

LAS 语音识别(las_asr_pro

支持将音频/视频转写为文字,可选说话人分离、情绪/性别识别、多语种自动识别。

设计模式

本 skill 主要采用:

  • Tool Wrapper:封装 lasutil CLI 调用
  • Pipeline:包含 Step 0 → Step N 的顺序工作流

核心 API 与配置

  • 算子 ID: las_asr_pro
  • API: 异步(submitpoll
  • 环境变量: LAS_API_KEY (必填)
详细参数与接口定义见 references/api.md

Gotchas

  • 格式易错audio.format 必须是容器格式(wav/mp3/m4a),非编码格式。不确定时用 ffprobe 确认。
  • 密钥安全:若聊天框屏蔽密钥,让用户在当前目录创建 env.sh 并写入 export LAS_API_KEY="...",SDK 会自动读取。
  • 免责声明:最终回复结果时必须包含:"本方式的计费均为预估计费,与实际费用有差距,实际费用以运行后火山产生的账单为准。计费说明请参考 Volcengine LAS 定价。",且禁止使用"实际费用"字眼描述预估价。

工作流(严格按步骤执行)

复制此清单并跟踪进度:

执行进度:
- [ ] Step 0: 前置检查
- [ ] Step 1: 初始化与准备
- [ ] Step 2: 预估价格
- [ ] Step 3: 提交任务
- [ ] Step 4: 异步查询
- [ ] Step 5: 结果呈现

Step 0: 前置检查(⚠️ 必须在第一轮对话中完成)

在接受用户的任务后,不要立即开始执行,必须首先进行以下环境检查:

  1. 检查 LAS_API_KEYLAS_REGION:确认环境变量或 .env 中是否已配置。

- 若无,必须立即向用户索要(提示:LAS_REGION 常见为 cn-beijing)。 - 注意LAS_REGION 必须与您的 API Key 及 TOS Bucket 所在的地域完全一致。如果用户中途切换了 Region,必须提醒用户其 TOS Bucket 也需对应更换,否则会导致权限异常或上传失败。

  1. 检查输入路径

- 如果用户要求处理的是本地文件,则需要先通过 File API 上传至 TOS(只需 LAS_API_KEY,无需额外 TOS 凭证)。 - 如果算子的输出结果存放在 TOS 上,且用户需要下载回本地,则需要 VOLCENGINE_ACCESS_KEYVOLCENGINE_SECRET_KEY。对于仅需要上传输入文件的场景,TOS 凭证不再必须

  1. 确认无误后:才能进入下一步。

Step 1: 初始化与准备

环境初始化(Agent 必做)

# 执行统一的环境初始化与更新脚本(会自动创建/激活虚拟环境,并检查更新)
source "$(dirname "$0")/scripts/env_init.sh" las_asr_pro
workdir=$LAS_WORKDIR
如果网络问题导致更新失败,脚本会跳过检查,使用本地已安装的 SDK 继续执行。
  • 处理本地文件时:先本地检查格式和时长,预估价格,用户确认后再上传: # 提前检查容器格式(避免参数错误)./scripts/check_format.sh <local_path> # 本地使用 ffprobe 获取时长(无需上传即可预估价格) ffprobe -v error -show_entries format=duration -of default=noprint_wrappers=1:noprint_section=1 <local_path> 计算预估价格并等待用户确认后,再执行上传: # 用户确认后,上传到 TOS lasutil file-upload <local_path> 上传成功后返回 JSON,取其中的 presigned_url(HTTPS 预签名下载链接,24 小时有效)传给算子作为输入 URL。

Step 2: 预估价格(⚠️ 必须获得用户确认)

  1. 读取 references/prices.md 获取最新计费标准。
  2. 优先本地获取时长(避免不必要上传): # 使用 ffprobe 本地获取 duration_sec=$(ffprobe -v error -show_entries format=duration -of default=noprint_wrappers=1:noprint_section=1 <local_path>) 如果 ffprobe 失败,再使用 lasutil 远程获取: lasutil media-duration <presigned_url>
  3. 根据时长和模型单价计算总价,将计费单价与预估总价一并告知用户并强制暂停执行,明确等待用户回复确认。在用户明确回复"继续"、"确认"等同意指令前,绝对禁止进入下一步(执行/提交任务)。提示:预估仅供参考,实际以火山账单为准。计费说明请参考 Volcengine LAS 定价

Step 3: 提交任务 (Submit)

构造基础 data.json(仅需必填项,其他按需添加):

{
  "audio": {"url": "<presigned_url>", "format": "wav"},
  "request": {"model_name": "bigmodel"}
}
data=$(cat "$workdir/data.json")
lasutil submit las_asr_pro "$data" > "$workdir/submit.json"

*记录返回的 metadata.task_id。*

Step 4: 异步查询 (Poll)

⚠️ 异步任务与后台轮询约束

  • 如果你当前的环境支持后台任务/异步长效运行:你可以利用环境提供的后台能力(例如发起后台轮询任务),并在任务完成后主动将结果返回给用户。
  • 如果你当前的环境不支持长效后台任务(如普通的单轮对话沙箱),且直接 sleep 循环会导致超时崩溃:绝对禁止在代码中执行死循环等待! 此时必须立即向用户输出 Task ID 并结束当前轮次,告知用户:"任务已提交,请稍后向我询问进度"。

使用优化的后台轮询脚本(动态间隔 + 自动提取结果)

mkdir -p "./output/{task_id}"
./scripts/poll_background.sh {task_id} "./output/{task_id}" & disown

脚本特性:

  • 动态间隔:前 5 次 30s,5-10 次 60s,10 次后 120s,减少不必要轮询
  • 自动提取:完成后自动生成 transcript.txt / utterances.json / utterances.csv
  • 日志记录:完整轮询历史保存在 poll.log

手动查询示例:

lasutil poll las_asr_pro {task_id} > "./output/{task_id}/result.json"
  • COMPLETED → 结果已自动提取保存到 ./output/{task_id}/
  • RUNNING/PENDING → 继续等待后台轮询
  • FAILED → 返回错误。

Step 5: 结果呈现

处理结果(后台轮询已自动完成提取):

# 自动生成结果展示 markdown(包含必填计费声明)
./scripts/generate_result.md.sh {task_id} "./output/{task_id}" <estimated_price>

生成内容包括:

  • 任务信息卡片
  • 识别统计(时长/语种/字数)
  • 文本预览(前 500 字)
  • 自动包含计费声明

输出文件结构(已由 poll_background.sh 自动生成):

./output/{task_id}/
├── result.json       # 完整 API 响应
├── transcript.txt    # 完整识别文本
├── utterances.json   # 分句原始数据(若开启)
└── utterances.csv    # 分句说话人 CSV(若开启)

上传结果文件(可选):

# 上传文本文件供用户下载
lasutil file-upload "./output/{task_id}/transcript.txt"
lasutil file-upload "./output/{task_id}/utterances.csv"

向用户展示

  1. 使用生成的 markdown 模板
  2. 展示前 500 字转写文本
  3. 提供本地文件路径
  4. 提供签名下载链接(如上传成功)
  5. 计费声明已自动包含在模板中

审查标准

执行完成后,Agent 应自检:

  1. 环境变量是否正确配置
  2. 输入文件是否成功上传
  3. 输出结果是否正确呈现给用户
  4. 计费声明是否包含

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

36.71%
按下载量换算178

Claude

29.56%
按下载量换算144

Cursor

20.25%
按下载量换算98

Gemini CLI

8.93%
按下载量换算43

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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