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grahama1970/analyze-chatterbox-emotions

Avalia arquivos de voz gerados pelo Chatterbox como artefatos de qualidade de voz: correspondência de afeto, proxies de excitação/valência, posicionamento de pausas, entradas de inteligibilidade, clipping, volume e flags de descontinuidade. Use ao revisar tags emocionais do Chatterbox, pausas, entrega de afeto base/Turbo, renderizações de enunciados do Persona Dream ou para verificar se a fala gerada corresponde a um afeto pretendido para o produto.

O que é analyze-chatterbox-emotions?

Esta skill, `grahama1970/analyze-chatterbox-emotions`, é projetada para desenvolvedores e engenheiros de IA que trabalham com sistemas de conversão de texto em fala (TTS), especialmente o Chatterbox e o Persona Dream. Ela avalia arquivos de áudio gerados não como uma declaração sobre a emoção real do falante, mas como um artefato de qualidade de voz, verificando se os parâmetros solicitados (como rótulo de afeto, pausas, ritmo e qualidade técnica) foram cumpridos. A skill suporta entradas como arquivos de áudio, texto esperado, rótulos de afeto-alvo e proxies de excitação/valência, e pode aceitar planos de renderização opcionais para comparação de pausas. Ela gera um relatório JSON com seções para afeto, prosódia, pausas, qualidade técnica e inteligibilidade, e fornece um veredito geral de 'aprovado', 'revisão' ou 'falha' com base em uma pontuação ponderada. A ferramenta é útil para garantir que as saídas de voz geradas por IA estejam alinhadas com as especificações do produto, sem fazer afirmações infundadas sobre as emoções do falante.

Funciona com~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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Documentação

O que analyze-chatterbox-emotions faz?

Avalie uma renderização gerada pelo Chatterbox como um artefato de qualidade de voz, não como uma afirmação sobre a emoção real do falante.

Use isto quando uma renderização do Chatterbox ou do Persona Dream precisar de comprovação de que tags emocionais, pausas, ritmo e qualidade de áudio se comportaram conforme solicitado.

Contrato

Entrada:

./run.sh analyze --audio caminho/para/render.wav \
  --expected-text "texto fonte opcional" \
  --target-label reconfortante \
  --target-arousal 0.35 \
  --target-valence 0.4 \
  --out /tmp/chatterbox_voice_eval.json \
  --report /tmp/chatterbox_voice_eval.md

Esquema JSON de saída: analyze_chatterbox_emotions.voice_eval.v1.

O avaliador relata:

  • affect: rótulo alvo mais proxies acústicas de excitação/valência e uma pontuação de compatibilidade.
  • prosody: duração, taxa de fala estimada, proxy de RMS/volume, estimativas de F0 quando disponíveis.
  • pauses: razão de silêncio, intervalos de pausa detectados e comparação de pausas planejadas vs. medidas quando um plano de renderização do Chatterbox ou turno de conversa é fornecido.
  • quality: clipping, amplitude de pico, flags de descontinuidade e avisos de sinal baixo.
  • intelligibility: contagem de palavras do texto esperado e campos de transcrição opcionais; esta skill não inventa ASR silenciosamente.

Entradas opcionais

  • --render-plan caminho.json: render_plan.json do Chatterbox, recibo de diário do Persona Dream, recibo de conversa dinâmica ou um JSON de turno de conversa contendo chatterbox_pause_plan.
  • --transcript "texto": transcrição ASR fornecida pelo chamador. Se omitido, a similaridade da transcrição é null e listada como não-afirmação.

Vereditos

  • pass: nenhuma falha técnica grave e pontuação >= 75.
  • review: pontuação 50-74 ou evidência importante faltando, como nenhuma transcrição ASR.
  • fail: problema técnico grave, áudio inutilizável, clipping severo, áudio ausente ou pontuação < 50.

A pontuação é um sinal de avaliação ponderado, não uma verdade absoluta:

0.35 correspondência_afeto + 0.25 inteligibilidade + 0.20 prosódia + 0.20 qualidade_técnica

Limites importantes

  • Não diga que a pessoa ou persona "está triste/com raiva/feliz". Diga que a forma de onda e os classificadores/proxies disponíveis são compatíveis ou incompatíveis com o alvo solicitado.
  • Modelos de reconhecimento de emoção na fala são sinais opcionais. Se indisponíveis, esta skill ainda emite métricas de proxy acústico e registra emotion_classifier.available=false.
  • Pausas exatas são verificadas a partir da forma de onda quando possível; pause_after_ms em um plano de renderização é apenas a pausa solicitada.

Manutenção

Execute:

./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.

Habilidades Relacionadas