lgwanai/sound-skill

Skill para fluxo de produção de áudio local, voltado para Codex/Claude. Foco em cinco capacidades: design de timbre, clonagem de voz, transcrição ASR, extração de timbre de vídeo e gerenciamento global de timbres.

O que é sound-skill?

O lgwanai/sound-skill é um skill especializado para agentes de IA como Codex e Claude, projetado para fluxos de trabalho de produção de áudio totalmente locais. Ele se concentra em cinco capacidades principais: design de timbre (personalização de qualidades sonoras), clonagem de voz (replicação de vozes específicas), transcrição ASR (reconhecimento automático de fala para converter áudio em texto), extração de timbre de vídeo (captura de características sonoras de arquivos de vídeo) e gerenciamento global de timbre (organização e reutilização de perfis de som). Este skill é otimizado para execução em ambiente local Mac com chip Apple Silicon, priorizando o uso de diretórios locais para modelos de machine learning e o serviço HTTP oMLX local, garantindo que nenhum áudio seja enviado para servidores externos. Sua principal utilidade é oferecer uma solução de processamento de áudio segura, rápida e offline para desenvolvedores que precisam realizar tarefas complexas de edição e análise sonora sem depender de APIs de nuvem, mantendo total controle sobre seus dados de áudio.

Funciona com✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add lgwanai/sound-skill

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Documentação

O que sound-skill faz?

Skill para fluxo de produção de áudio local voltado para Codex/Claude. O projeto foca em cinco capacidades: design de timbre, clonagem de voz, transcrição ASR, extração de timbre de vídeo e gerenciamento global de timbre. Por padrão, executa em ambiente local Mac com chip Apple Silicon, priorizando o uso de diretórios locais para arquivos de modelo e serviço HTTP oMLX local, evitando o upload de áudio para a nuvem.

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