據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Telegram Offline Voice 累計下載 4,710 次、獲 2 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 2,016 位,在「設計創意」分類(512 個)中排名第 197 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 149 | 4378 | 2 | - |
| SkillHub ↗ | 149 | 4710 | 2 | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
該技能使用 Microsoft Edge-TTS 生成中文語音,按標點切分較長內容,並將文字轉換為 MP3/OGG 音訊檔案。素材將處理描述為本地生成,但同時指定 Edge-TTS;材料未提供獨立網路行為驗證,因此處理機密文字前應先核實實際的資料傳輸路徑。它生成音訊檔案,不等於自動傳送 Telegram 訊息;臨時輸出目錄和語音引數可配置。 文件標註 Linux,封裝流程需要 ffmpeg 與 uv。
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 | 4710 | — | 2 |
| 2026-08 | 4339 | +3.0% | 2 |
| 2026-07 | 4211 | +5.8% | 2 |
| 2026-06 | 3980 | +3.6% | 2 |
| 2026-05 | 3841 | — | 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: telegram-offline-voice
description: 本地生成 Telegram 语音消息,支持自动清洗、分段与临时文件管理。
metadata: {"openclaw":{"emoji":"🎙️","os":["linux"],"requires":{"bins":["ffmpeg","uv"]}}}
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# telegram-offline-voice 🎙️
**本地生成,一键封装** — 使用 Microsoft Edge-TTS 生成高质量中文语音,完全离线处理。
## 💡 为什么需要这个升级?
原生的 TTS 方案通常只能生成 MP3 附件,且无法处理 Markdown 标记和超长文本。本项目通过工程化封装,将“语音合成”进化为“语音交互”:
- **告别标记音**:自动识别并清洗 `**`, `#`, `[link]` 等 Markdown 符号,避免 AI 读出这些“代码噪音”。
- **智能对话流**:超长文本不再是一读到底,而是按句号、感叹号自动切分为多个语音气泡,听感更像真人在发语音。
- **并发安全**:针对多代理/子代理并行调用的场景,使用 UUID 隔离临时文件,彻底杜绝文件读写冲突。
- **零token消耗**:完全基于 Edge-TTS 本地生成,无需 OpenAI/Azure 的付费 Token。
## ✨ 特性
- 🔒 **隐私保护**:100% 本地音频处理,不经过任何额外云端 TTS 提供商。
- 💰 **零token消耗**:使用免费的 Edge-TTS 引擎,省下昂贵的 API 额度。
- 🎯 **一键生成**:内置 `voice_gen.py` 脚本,自动完成“文本->MP3->OGG”的全过程。
- 🧹 **自动清洗**:自动剔除 Markdown 符号和 URL 链接,让朗读更自然。
- ✂️ **智能分段**:超长文本自动按标点符号切分为多个语音气泡。
- 🛡️ **安全并发**:使用 UUID 命名临时文件,支持多代理同时调用。
## 🛠️ 安装依赖
```bash
# 需要 Python 环境和 FFmpeg
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg python3-pip -y
# 推荐安装 uv 以极速运行封装脚本
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
```
## 🚀 使用方法 (推荐)
直接调用封装脚本,一键生成 Telegram 原生语音气泡路径:
```bash
uv run {baseDir}/scripts/voice_gen.py --text "您的待播报内容"
```
## ⚙️ 技术细节
### 参数说明
- `--text` / `-t`: 待生成的文本(必填)。
- `--voice`: 声线选择,默认 `zh-CN-XiaoxiaoNeural`(晓晓)。
- `--rate`: 语速调节,默认 `+5%`。
- `--outdir`: 临时文件存放目录,默认 `/tmp`。
### 自动化清洗规则
脚本会自动移除以下内容以确保朗读流畅:
- Markdown 符号:`**`, `*`, `_`, `` ` ``, `#`
- 链接逻辑:`[文本](url)` 以及所有 `http/https` 开头的链接
- 分割线:`---`, `***` 等
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## 👨💻 关于作者
由 **[@sanwe](https://x.com/sanwe)** 调优并维护。
欢迎关注我的推特获取更多 OpenClaw 进阶玩法:[https://x.com/sanwe](https://x.com/sanwe)
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。