據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Aliyun Asr 累計下載 3,682 次、獲 2 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 2,934 位,在「設計創意」分類(512 個)中排名第 274 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 112 | 3542 | 2 | - |
| SkillHub ↗ | 115 | 3682 | 2 | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
僅進行 ASR 轉寫,不生成語音回覆;識別文字作為使用者訊息傳給 AI。需要阿里雲 NLS 憑據,語音會傳送至阿里雲,轉換後的音訊檔案可能留在磁碟上,使用前應檢查清理方式。
資料釋出於 2026-10-29
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3682 | — | 2 |
| 2026-08 | 3402 | +5.1% | 2 |
| 2026-07 | 3236 | +9.4% | 2 |
| 2026-06 | 2958 | +5.0% | 2 |
| 2026-05 | 2817 | — | 2 |
| 2026-03 | 2116 | — | 2 |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。
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name: aliyun-asr
description: "Pure Aliyun ASR skill for voice message transcription, supports multiple channels including Feishu"
metadata:
{
"openclaw":
{
"emoji": "🎙️",
"requires": { "bins": ["python3"] },
"install": [], },
}
---
# 阿里云语音识别 (Aliyun ASR) 技能
**纯语音识别,无语音合成** - 这是一个专门为OpenClaw设计的轻量级阿里云语音识别技能,只做一件事:将语音消息转换为文本。
## 🎯 核心功能
- **✅ 纯ASR识别**: 只进行语音到文本的转换,**不生成任何语音回复**
- **✅ 多通道支持**: 支持飞书(Feishu)、Telegram、WhatsApp等所有OpenClaw支持的语音消息通道
- **✅ 自动集成**: 无需额外配置,语音消息自动被识别并作为文本消息处理
## ⚙️ 快速配置
### 1. 阿里云准备
- 开通 [智能语音交互(NLS)](https://nls-portal.console.aliyun.com/) 服务
- 在RAM控制台创建子用户并分配 `AliyunNLSFullAccess` 权限
- 在NLS控制台创建应用,获取 **AppKey**
### 2. 配置文件
创建配置文件 `/root/.openclaw/aliyun-asr-config.json`:
```json
{
"access_key_id": "your-access-key-id",
"access_key_secret": "your-access-key-secret",
"app_key": "your-app-key",
"region": "cn-shanghai"
}
```
### 3. 安全设置
```bash
chmod 600 /root/.openclaw/aliyun-asr-config.json
```
## 🚀 使用方法
### 自动模式(推荐)
1. 用户向任何支持的通道发送语音消息
2. OpenClaw自动调用此技能识别语音内容
3. **识别的文本作为用户消息传递给AI**
4. **AI生成纯文本回复(不是语音)**
## 🔧 技术细节
- **依赖**: `requests` (Python包)
- **支持格式**: MP3, WAV, OGG, FLAC, AMR, OPUS
- **API区域**: 默认 `cn-shanghai`(可配置)
## 🛡️ 安全与合规
- **无数据存储**: 语音数据不存储在本地
- **最小权限**: 使用RAM子账号,避免主账号密钥
- **配置分离**: 敏感信息与代码完全分离
## 💡 开发规范
此技能严格遵循以下开发准则:
1. ✅ 完全符合开源skills的配置要求
2. ✅ 完全符合当地的法律法规要求
3. ✅ 未开发或未实现的功能,不包含在源码中
4. ✅ 本地测试代码,测试用例不包含在源码中
5. ✅ 密钥/认证隐私信息,不包含在源代码中ContextWeave 架構圖一鍵生成
用 Nano Banana Pro 生成或編輯圖片的指令碼技能。
用 whisper 命令列工具在本機將音訊轉成文字或進行翻譯。
透過 MCP 服務生成與編輯圖表的技能。
面向介面設計的思路與落地建議技能,覆蓋佈局、互動流程、設計令牌與前端改動。
面向多家影片模型 API 的 AI 影片生成與編排技能。
用 ffmpeg 從影片裡取出畫面幀,或生成便於快速檢視的縮圖。
用本地 Whisper 把音訊檔案轉成文字,模型下載完成後可完全離線執行。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。