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grahama1970/analyze-chatterbox-emotions

생성된 Chatterbox 음성 파일을 음성 품질 아티팩트로 평가합니다: 감정 일치도, 각성가/원자가 프록시, 일시 중지 배치, 명료도 입력, 클리핑, 음량, 불연속 플래그. Chatterbox 감정 태그, 일시 중지, Turbo/기본 음성 전달, Persona Dream 발화 렌더링, 또는 생성된 음성이 의도한 제품 감정과 일치하는지 검토할 때 사용하세요.

analyze-chatterbox-emotions란 무엇인가요?

이 기술 스킬은 Chatterbox 또는 Persona Dream에서 생성된 음성 렌더링을 분석하여 음성 품질 아티팩트로 평가합니다. 감정 태그, 일시 중지, 음량, 명료도, 오디오 품질(클리핑, 불연속)을 측정하고 요청된 감정(예: 안심시키는, 기쁜, 슬픈)과 생성된 음성의 일치 여부를 확인합니다. 주로 Claude Code 환경에서 사용되며, 오디오 파일과 선택적 메타데이터(렌더 계획, 대화 턴)를 입력으로 받아 JSON 및 마크다운 보고서를 출력합니다. 스킬은 음성 파형의 음향 프록시(각성가, 원자가, 음량, 일시 중지 비율)를 분석하고, 선택적으로 음성-감정 인식 모델을 통해 감정 레이블을 검증합니다. 중요한 점은 '사용자가 슬프다/기쁘다'고 단정하지 않고 생성된 음성 아티팩트가 요청된 대상 감정과 호환되는지만 평가한다는 것입니다. 점수는 가중치 기반(0.35 감정 일치 + 0.25 명료도 + 0.20 운율 + 0.20 기술 품질)이며, 75점 이상 통과, 50-74점 검토 필요, 50점 미만 실패로 판정합니다. ASR(자동 음성 인식)을 내부적으로 수행하지 않으므로 필요한 경우 호출자가 명시적으로 전사 결과를 제공해야 합니다.

지원 대상~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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문서

analyze-chatterbox-emotions은(는) 무엇을 하나요?

생성된 Chatterbox 렌더링을 음성 품질 아티팩트로 평가합니다. 화자의 실제 감정에 대한 주장으로 평가하지 마세요.

Chatterbox 또는 Persona Dream 렌더링이 감정 태그, 일시 중지, 템포, 오디오 품질이 요청대로 동작했는지 증명이 필요할 때 사용하세요.

계약

입력:

./run.sh analyze --audio path/to/render.wav \
  --expected-text "선택적 소스 텍스트" \
  --target-label calming \
  --target-arousal 0.35 \
  --target-valence 0.4 \
  --out /tmp/chatterbox_voice_eval.json \
  --report /tmp/chatterbox_voice_eval.md

출력 JSON 스키마: analyze_chatterbox_emotions.voice_eval.v1.

평가자가 보고하는 항목:

  • affect: 대상 레이블과 음향 각성가/원자가 프록시 및 호환성 점수.
  • prosody: 지속 시간, 예상 발화 속도, RMS/음량 프록시, 가능한 경우 F0 추정치.
  • pauses: 무음 비율, 감지된 일시 중지 구간, Chatterbox 렌더 계획 또는 대화 턴이 제공된 경우 계획된 일시 중지와 측정된 일시 중지 비교.
  • quality: 클리핑, 최대 진폭, 불연속 플래그, 저신호 경고.
  • intelligibility: 예상 텍스트 단어 수 및 선택적 전사 필드; 이 스킬은 ASR을 자동으로 생성하지 않습니다.

선택적 입력

  • --render-plan path.json: Chatterbox render_plan.json, Persona Dream 저널 영수증, 동적 대화 영수증, 또는 chatterbox_pause_plan을 포함하는 대화 턴 JSON.
  • --transcript "text": 호출자가 제공한 ASR 전사. 생략하면 전사 유사도는 null이며, 비주장으로 표시됩니다.

판정

  • pass: 심각한 기술적 실패가 없고 점수가 75점 이상.
  • review: 점수가 50-74점이거나 ASR 전사 누락과 같은 중요한 증거가 없는 경우.
  • fail: 심각한 기술적 문제, 사용 불가능한 오디오, 심각한 클리핑, 오디오 누락, 또는 점수가 50점 미만.

점수는 가중치 기반 평가 신호이며, 절대적 진실이 아닙니다:

0.35 감정 일치도 + 0.25 명료도 + 0.20 운율 + 0.20 기술 품질

중요한 경계

  • 사람이나 페르소나가 "슬프다/화났다/행복하다"라고 말하지 마세요. 파형과 사용 가능한 분류기/프록시가 요청된 대상과 호환되거나 호환되지 않는다고 말하세요.
  • 음성-감정 인식 모델은 선택적 신호입니다. 사용할 수 없는 경우 이 스킬은 여전히 음향 프록시 메트릭을 내보내고 emotion_classifier.available=false를 기록합니다.
  • 정확한 일시 중지는 가능한 경우 파형에서 확인됩니다. 렌더 계획의 pause_after_ms는 요청된 일시 중지일 뿐입니다.

유지 관리

실행:

./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.

관련 스킬