Communitygithub.com

analyze-chatterbox-emotions

Evalúa archivos de voz generados por Chatterbox como artefactos de calidad de voz: coincidencia de afecto, proxies de activación/valencia, ubicación de pausas, inteligibilidad, recortes, sonoridad y banderas de discontinuidad. Úsalo al revisar etiquetas emocionales de Chatterbox, pausas, entrega de afecto en Turbo/base, renderizados de Persona Dream, o si el habla generada coincide con un afecto previsto para el producto.

¿Qué es analyze-chatterbox-emotions?

Esta habilidad permite evaluar renders de voz generados por Chatterbox como artefactos de calidad de voz, no como afirmaciones sobre emociones reales del hablante. Es útil para revisar etiquetas emocionales, pausas, entrega de afecto en Turbo/base, renderizados de Persona Dream o para verificar si un audio generado coincide con el afecto previsto. Ofrece informes detallados que incluyen proxies acústicos de activación y valencia, métricas de prosodia (duración, tasa de habla estimada, sonoridad), análisis de pausas con comparación entre lo planificado y lo medido, calidad técnica (recortes, amplitud, discontinuidades) e inteligibilidad basada en el texto esperado. Es compatible con Chatterbox y Persona Dream, y requiere un archivo de audio de entrada, opcionalmente un plan de renderizado o transcripción proporcionada por el llamante. Emite un veredicto de pass, review o fail basado en una puntuación ponderada.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/grahama1970/agent-skills/tree/main/skills/analyze-chatterbox-emotions

Preguntar en tu IA favorita

Abre un nuevo chat con esta habilidad de agente ya precargada.

Documentación

¿Qué hace analyze-chatterbox-emotions?

Evalúa un render generado por Chatterbox como un artefacto de calidad de voz, no como una afirmación sobre la emoción real del hablante.

Úsalo cuando un render de Chatterbox o Persona Dream necesite pruebas de que las etiquetas emocionales, pausas, ritmo y calidad de audio se comportaron según lo solicitado.

Contrato

Entrada:

./run.sh analyze --audio ruta/al/render.wav \
  --expected-text "texto fuente opcional" \
  --target-label tranquilizador \
  --target-arousal 0.35 \
  --target-valence 0.4 \
  --out /tmp/chatterbox_voice_eval.json \
  --report /tmp/chatterbox_voice_eval.md

Esquema JSON de salida: analyze_chatterbox_emotions.voice_eval.v1.

El evaluador informa:

  • affect: etiqueta objetivo más proxies acústicos de activación/valencia y una puntuación de compatibilidad.
  • prosody: duración, tasa de habla estimada, proxy de RMS/sonoridad, estimaciones de F0 cuando estén disponibles.
  • pauses: relación de silencio, tramos de pausa detectados y comparación de pausas planificadas vs. medidas cuando se proporcione un plan de renderizado de Chatterbox o un turno de conversación.
  • quality: recortes, amplitud máxima, banderas de discontinuidad y advertencias de señal baja.
  • intelligibility: recuento de palabras del texto esperado y campos opcionales de transcripción; esta habilidad no inventa silenciosamente ASR.

Entradas opcionales

  • --render-plan ruta.json: render_plan.json de Chatterbox, recibo de diario de Persona Dream, recibo de conversación dinámica o un JSON de turno de conversación que contenga chatterbox_pause_plan.
  • --transcript "texto": transcripción ASR proporcionada por el llamante. Si se omite, la similitud de transcripción es null y se enumera como no-afirmación.

Veredictos

  • pass: sin fallos técnicos graves y puntuación >= 75.
  • review: puntuación 50-74 o evidencia importante faltante, como ninguna transcripción ASR.
  • fail: problema técnico grave, audio inutilizable, recorte severo, audio faltante o puntuación < 50.

La puntuación es una señal de evaluación ponderada, no una verdad absoluta:

0.35 affect_match + 0.25 inteligibilidad + 0.20 prosodia + 0.20 calidad_técnica

Límites importantes

  • No digas que la persona o persona "está triste/enojada/feliz". Di que la forma de onda y los clasificadores/proxies disponibles son compatibles o incompatibles con el objetivo solicitado.
  • Los modelos de reconocimiento de emociones del habla son señales opcionales. Si no están disponibles, esta habilidad aún emite métricas de proxy acústico y registra emotion_classifier.available=false.
  • Las pausas exactas se verifican a partir de la forma de onda cuando sea posible; pause_after_ms en un plan de renderizado es solo la pausa solicitada.

Mantenimiento

Ejecuta:

./sanity.sh
../agentic-evals/run.sh run fixtures/agentic_eval.json --output /tmp/analyze-chatterbox-emotions-agentic-eval.json

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

grahama1970/acceptance-contract

Turn a client brief, zip bundle, directory, or single requirements file into a typed acceptance-contract bundle with extracted requirements, acceptance checks, open questions, an immutable-goal draft, and a create-report-backed decision report. Use when users say acceptance contract, brief to requirements, freeze the goal, create immutable goal, amend immutable goal, build a Battle requirements bundle, or extract requirements from this bundle.

grahama1970/agent-ecosystem

Canonical map and shared contracts for the agent-governance ecosystem: the pi.receipt_envelope.v1 boundary envelope, the component graph, and the rules for which component owns which schema. Use when wiring a skill or extension into the shared receipt world, when asking how shame, triage-error, tau, ask, project-watchdog, ops-herdr, ponytail, and Memory fit together, or when validating an envelope.

grahama1970/agentic-evals

Agentic evaluation of skills using multi-trial fixtures, deterministic command assertions, trajectory checks, safety constraints, and evidence-backed readiness scoring. Use when users ask for agentic evals, multi-trial skill evaluation, skill trajectory validation, or readiness scoring for a skill workflow.

grahama1970/agent-inbox

File-based inter-agent messaging with headless dispatch. Check inbox, send bugs/requests to other projects, automatically spawn headless agents to fix bugs, and track progress via task-monitor.

grahama1970/agents-registry

Generate and query the centralized agent identity registry. Scans .pi/agents/*/AGENTS.md, parses frontmatter, outputs agents-registry.json and optionally syncs to /memory for semantic search.

grahama1970/agent-status

Artifact-driven status surfaces for long-running project-agent work. Maintains status.json, events.jsonl, proof manifests, and a stale-aware STATUS.html so humans can tell where the agent is, what passed, what is still unproven, and what decision or action is next — without dashboard theater.

grahama1970/align

Round-based context alignment before execution. Use when the human, project agent, WebGPT, scillm, ask, dogpile, memory, or project-knowledge may each hold different facts about a task; especially before ambiguous design, infographic, product workflow, high-stakes implementation, plan-iterate, project-infographic, or multi-review work.

grahama1970/analytics

Flexible data science analytics for any dataset. Auto-discovers schema, recommends charts, exports to create-figure. Works with JSONL, JSON, CSV from any source.

grahama1970/analyze-elf

Reverse-engineer features from ELF binaries. Extracts CLI commands, state machines, protocols, Zod schemas, and data models. Automatically generates a /create-walkthrough prosecution brief with Mermaid diagrams. Uses /treesitter for AST analysis of bundled JS/TS source.

grahama1970/animation-vocabulary

Reverse-lookup glossary that turns a vague description of a web animation or motion effect into its exact term ("the bouncy thing when a popover opens" → Pop in; "the iOS rubber-band scroll" → Rubber-banding). Use when the user asks "what's it called when…", or describes a motion effect without knowing its name and wants the right word to prompt an AI or designer with. For naming an effect, not designing or building one.

grahama1970/anonymize-data

Anonymize supported CSV, JSON, UTF-8 text, and SQLite files using an explicit policy through the oai-trial project. Use for anonymize data, pseudonymize exports, redact policy literals, or discover and explicitly approve fuzzy name aliases. The skill is a thin CLI/Docker interface, not another engine.

grahama1970/anvil

Heavy-duty "No-Vibes" debugging and hardening orchestrator. Use this for complex, stubborn bugs where `review-code` has failed, or for "Red Teaming" (hardening) a codebase. Runs multiple agents in parallel (Thunderdome) using git worktree isolation.

grahama1970/apple-design

Apple's approach to interface design and fluid, physical motion, translated for the web. Use when building or reviewing gesture-driven UI, spring animations, drag/swipe/sheet interactions, momentum and interruptible transitions, translucent materials and depth, typography (optical sizing, tracking, leading), reduced-motion, or the design foundations (feedback, spatial consistency, restraint) behind Apple-style interfaces.

grahama1970/argue

Multi-persona structured debate orchestrator. Personas research via /dogpile, consult colleagues via /ask, and argue toward nuanced synthesis on complex questions.

grahama1970/arxiv

Search arXiv for papers and extract knowledge into memory. Use `search` to find papers, `learn` to extract knowledge.

grahama1970/ask

Use when the user asks to query project memory, ask an oracle, use supported browser-backed reviewers, run Tau roundtable/single-handler workflows, ask Pi-native subagents from within Pi, run persona/deep-review workflows, generate image prompts, check OS/project health through composed skills, or run an ask DAG. This skill is the executable /ask runtime; do not replace it with an informal subagent, plain web search, or hand-written review; inside Pi, explicit Pi-native subagent targets are routed through the pi-subagents tool as an Ask target type.

grahama1970/assess

Step back and critically reassess project state. Use when asked to "assess", "step back", "fresh eyes", "check alignment", "sanity check", "health check", "prune documentation", or "evaluate what's working". Offers documentation pruning and doc-code alignment analysis. Offer to run after major changes (don't auto-run).

grahama1970/assistant

Shared GPT + classifier inference gateway for persona monitor tasks. Routes validation and classification through a 4-tier cascade: heuristic → classifier → local GPT → scillm.

grahama1970/assistant-lab

Self-improvement workbench for /assistant. All the tools needed to diagnose, train, evaluate, and promote models in a continuous loop. The "warm pond" where /assistant evolves its own inference stack.

grahama1970/batch-quality

Pre-flight validation and quality gates for batch LLM operations. ACTUALLY tests samples through LLM before burning tokens. Uses SPARTA contracts for DuckDB validation queries. Integrates with task-monitor for enforced quality gates.

Skills relacionados