据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Aliyun Asr 累计下载 3,682 次、获 2 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 2,934 位,在「设计创意」分类(512 个)中排名第 274 位。
| 平台 | 累计安装 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 112 | 3,542 | 2 | - |
| SkillHub ↗ | 115 | 3,682 | 2 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
仅进行 ASR 转写,不生成语音回复;识别文本作为用户消息传给 AI。需要阿里云 NLS 凭据,语音会发送至阿里云,转换后的音频文件可能留在磁盘上,使用前应检查清理方式。
资料发布于 2026-10-29
以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。
| 月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3,682 | — | 2 |
| 2026-08 | 3,402 | +5.1% | 2 |
| 2026-07 | 3,236 | +9.4% | 2 |
| 2026-06 | 2,958 | +5.0% | 2 |
| 2026-05 | 2,817 | — | 2 |
| 2026-03 | 2,116 | — | 2 |
以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。
---
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 架构图一键生成
用 Nano Banana Pro 生成或编辑图片的脚本技能。
用 whisper 命令行在本地把音频转写成文字或做翻译的技能。
通过 MCP 服务生成与编辑图表的技能。
面向界面设计的思路与落地建议技能,覆盖布局、交互流程、设计令牌与前端改动。
面向多家视频模型 API 的 AI 视频生成与编排技能。
用 ffmpeg 从视频里取出画面帧,或生成便于快速查看的缩略图。
用本地 Whisper 把音频文件转成文字,模型下载完成后可完全离线运行。
数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。