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grahama1970/analyser-emotions-chatterbox

Évaluer les fichiers audio générés par Chatterbox en tant qu'artefacts de qualité vocale : correspondance affective, proxies d'éveil/valence, placement des pauses, indices d'intelligibilité, écrêtage, volume et drapeaux de discontinuité. À utiliser lors de la révision des balises émotionnelles, des pauses, de la qualité de la voix de base/Turbo, des rendus de Persona Dream, ou pour vérifier si la parole générée correspond à l'affect souhaité pour le produit.

Qu'est-ce que analyser-emotions-chatterbox ?

Cette compétence permet d'évaluer objectivement les fichiers audio générés par Chatterbox en tant qu'artefacts de qualité vocale, en se concentrant sur la correspondance affective, la prosodie, la qualité audio et l'intelligibilité. Elle ne prétend pas détecter les émotions réelles du locuteur, mais compare les caractéristiques acoustiques (arousal, valence proxies) à une cible spécifiée. Elle prend en charge les entrées optionnelles comme les plans de rendu, les transcriptions ASR, et génère des verdicts clairs (pass, review, fail) basés sur un score pondéré. Idéale pour les développeurs et ingénieurs travaillant avec Chatterbox, Persona Dream ou tout système de synthèse vocale nécessitant une validation de la qualité émotionnelle et technique.

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

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Documentation

analyse-chatterbox-emotions

Évaluer un rendu Chatterbox généré en tant qu'artefact de qualité vocale, et non comme une affirmation sur l'émotion réelle du locuteur.

Utilisez cette compétence lorsqu'un rendu Chatterbox ou Persona Dream nécessite une preuve que les balises émotionnelles, les pauses, le rythme et la qualité audio se sont comportés comme demandé.

Contrat

Entrée :

./run.sh analyze --audio chemin/vers/rendu.wav \
  --expected-text "texte source optionnel" \
  --target-label rassurant \
  --target-arousal 0.35 \
  --target-valence 0.4 \
  --out /tmp/eval_voix_chatterbox.json \
  --report /tmp/eval_voix_chatterbox.md

Schéma de sortie JSON : analyze_chatterbox_emotions.voice_eval.v1.

L'évaluateur rapporte :

  • affect : étiquette cible plus proxies acoustiques d'éveil/valence et un score de compatibilité.
  • prosody : durée, débit de parole estimé, proxy de volume/RMS, estimations F0 lorsque disponibles.
  • pauses : rapport de silence, intervalles de pause détectés et comparaison pause planifiée vs mesurée lorsqu'un plan de rendu Chatterbox ou un tour de conversation est fourni.
  • quality : écrêtage, amplitude crête, drapeaux de discontinuité et avertissements de signal faible.
  • intelligibility : nombre de mots du texte attendu et champs de transcription optionnels ; cette compétence n'invente pas silencieusement de l'ASR.

Entrées optionnelles

  • --render-plan chemin.json : render_plan.json Chatterbox, reçu journal Persona Dream, reçu de conversation dynamique ou JSON de tour de conversation contenant chatterbox_pause_plan.
  • --transcript "texte" : transcription ASR fournie par l'appelant. Si omise, la similarité de transcription est null et répertoriée comme non-affirmation.

Verdicts

  • pass : aucune défaillance technique grave et score >= 75.
  • review : score 50-74 ou preuves importantes manquantes, comme l'absence de transcription ASR.
  • fail : problème technique grave, audio inutilisable, écrêtage sévère, audio manquant ou score < 50.

Le score est un signal d'évaluation pondéré, pas une vérité absolue :

0.35 correspondance_affect + 0.25 intelligibilité + 0.20 prosodie + 0.20 qualité_technique

Limites importantes

  • Ne dites pas que la personne ou le persona "est triste/en colère/heureux". Dites que la forme d'onde et les classifieurs/proxies disponibles sont compatibles ou incompatibles avec la cible demandée.
  • Les modèles de reconnaissance des émotions vocales sont des signaux optionnels. S'ils ne sont pas disponibles, cette compétence émet toujours des métriques de proxies acoustiques et enregistre emotion_classifier.available=false.
  • Les pauses exactes sont vérifiées à partir de la forme d'onde lorsque c'est possible ; pause_after_ms dans un plan de rendu n'est que la pause demandée.

Maintenance

Exécutez :

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