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前端设计敏感数据github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

podcast-generation播客一代

Agent Skill

podcast-generation 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

1,639

周安装

69

GitHub Stars

35,667

下载量

574
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:podcast-generation(播客一代)
来源仓库:https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills
仓库路径:skills/podcast-generation
安装命令:
npx skills add https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill podcast-generation
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/sickn33/antigravity-awesome-skills --skill podcast-generation

简介

podcast-generation 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在开发协作中整理项目状态与变更事项。

  • 它支持围绕仓库动态、代码提交和团队协作文档进行组织与归纳,提升协作效率。
  • 通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需结合原始 README 了解具体交互方式和输出格式。
  • 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操作。
  • 该技能归类于前端设计类,主要用于播客内容生成相关的前端展示或交互支持。

SKILL.md

Podcast Generation with GPT Realtime Mini

Generate real audio narratives from text content using Azure OpenAI's Realtime API.

Quick Start

  1. Configure environment variables for Realtime API
  2. Connect via WebSocket to Azure OpenAI Realtime endpoint
  3. Send text prompt, collect PCM audio chunks + transcript
  4. Convert PCM to WAV format
  5. Return base64-encoded audio to frontend for playback

Environment Configuration

AZURE_OPENAI_AUDIO_API_KEY=your_realtime_api_key
AZURE_OPENAI_AUDIO_ENDPOINT=https://your-resource.cognitiveservices.azure.com
AZURE_OPENAI_AUDIO_DEPLOYMENT=gpt-realtime-mini

Note: Endpoint should NOT include /openai/v1/ - just the base URL.

Core Workflow

Backend Audio Generation

from openai import AsyncOpenAI
import base64

# Convert HTTPS endpoint to WebSocket URL
ws_url = endpoint.replace("https://", "wss://") + "/openai/v1"

client = AsyncOpenAI(
    websocket_base_url=ws_url,
    api_key=api_key
)

audio_chunks = []
transcript_parts = []

async with client.realtime.connect(model="gpt-realtime-mini") as conn:
    # Configure for audio-only output
    await conn.session.update(session={
        "output_modalities": ["audio"],
        "instructions": "You are a narrator. Speak naturally."
    })

    # Send text to narrate
    await conn.conversation.item.create(item={
        "type": "message",
        "role": "user",
        "content": [{"type": "input_text", "text": prompt}]
    })

    await conn.response.create()

    # Collect streaming events
    async for event in conn:
        if event.type == "response.output_audio.delta":
            audio_chunks.append(base64.b64decode(event.delta))
        elif event.type == "response.output_audio_transcript.delta":
            transcript_parts.append(event.delta)
        elif event.type == "response.done":
            break

# Convert PCM to WAV (see scripts/pcm_to_wav.py)
pcm_audio = b''.join(audio_chunks)
wav_audio = pcm_to_wav(pcm_audio, sample_rate=24000)

Frontend Audio Playback

// Convert base64 WAV to playable blob
const base64ToBlob = (base64, mimeType) => {
  const bytes = atob(base64);
  const arr = new Uint8Array(bytes.length);
  for (let i = 0; i < bytes.length; i++) arr[i] = bytes.charCodeAt(i);
  return new Blob([arr], { type: mimeType });
};

const audioBlob = base64ToBlob(response.audio_data, 'audio/wav');
const audioUrl = URL.createObjectURL(audioBlob);
new Audio(audioUrl).play();

Voice Options

VoiceCharacter
alloyNeutral
echoWarm
fableExpressive
onyxDeep
novaFriendly
shimmerClear

Realtime API Events

  • response.output_audio.delta - Base64 audio chunk
  • response.output_audio_transcript.delta - Transcript text
  • response.done - Generation complete
  • error - Handle with event.error.message

Audio Format

  • Input: Text prompt
  • Output: PCM audio (24kHz, 16-bit, mono)
  • Storage: Base64-encoded WAV

References

  • Full architecture: See references/architecture.md for complete stack design
  • Code examples: See references/code-examples.md for production patterns
  • PCM conversion: Use scripts/pcm_to_wav.py for audio format conversion

When to Use

This skill is applicable to execute the workflow or actions described in the overview.

Limitations

  • Use this skill only when the task clearly matches the scope described above.
  • Do not treat the output as a substitute for environment-specific validation, testing, or expert review.
  • Stop and ask for clarification if required inputs, permissions, safety boundaries, or success criteria are missing.

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

35.95%
按下载量换算206

Claude

30.46%
按下载量换算175

Cursor

20.78%
按下载量换算119

Gemini CLI

9.43%
按下载量换算54

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

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。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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