本地生成 Telegram 语音，自动清洗、分段、临时文件管理。
telegram-offline-voice 🎙️
功能概述
telegram-offline-voice 🎙️是一项面向实际任务的技能，主要用于本地生成，一键封装 — 使用 Microsoft Edge-TTS 生成高质量中文语音，完全离线处理；💡 为什么需要这个升级？
核心要点
- 原生的 TTS 方案通常只能生成 MP3 附件，且无法处理 Markdown 标记和超长文本；
- 本项目通过工程化封装，将“语音合成”进化为“语音交互”：；
- 告别标记音 ：自动识别并清洗 ** , # , [li。
使用与执行
它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
telegram-offline-voice 🎙️
本地生成，一键封装 — 使用 Microsoft Edge-TTS 生成高质量中文语音，完全离线处理。
💡 为什么需要这个升级？
原生的 TTS 方案通常只能生成 MP3 附件，且无法处理 Markdown 标记和超长文本。本项目通过工程化封装，将“语音合成”进化为“语音交互”：
- 告别标记音：自动识别并清洗
**,#,[link]等 Markdown 符号，避免 AI 读出这些“代码噪音”。 - 智能对话流：超长文本不再是一读到底，而是按句号、感叹号自动切分为多个语音气泡，听感更像真人在发语音。
- 并发安全：针对多代理/子代理并行调用的场景，使用 UUID 隔离临时文件，彻底杜绝文件读写冲突。
- 零token消耗：完全基于 Edge-TTS 本地生成，无需 OpenAI/Azure 的付费 Token。
✨ 特性
- 🔒 隐私保护：100% 本地音频处理，不经过任何额外云端 TTS 提供商。
- 💰 零token消耗：使用免费的 Edge-TTS 引擎，省下昂贵的 API 额度。
- 🎯 一键生成：内置
voice_gen.py脚本，自动完成“文本->MP3->OGG”的全过程。 - 🧹 自动清洗：自动剔除 Markdown 符号和 URL 链接，让朗读更自然。
- ✂️ 智能分段：超长文本自动按标点符号切分为多个语音气泡。
- 🛡️ 安全并发：使用 UUID 命名临时文件，支持多代理同时调用。
🛠️ 安装依赖
# 需要 Python 环境和 FFmpeg sudo apt update && sudo apt install ffmpeg python3-pip -y # 推荐安装 uv 以极速运行封装脚本 curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
🚀 使用方法 (推荐)
直接调用封装脚本，一键生成 Telegram 原生语音气泡路径：
uv run {baseDir}/scripts/voice_gen.py --text "您的待播报内容"
⚙️ 技术细节
参数说明
--text/-t: 待生成的文本（必填）。--voice: 声线选择，默认zh-CN-XiaoxiaoNeural（晓晓）。--rate: 语速调节，默认+5%。--outdir: 临时文件存放目录，默认/tmp。
自动化清洗规则
脚本会自动移除以下内容以确保朗读流畅：
- Markdown 符号：
**,*,_,`,# - 链接逻辑：
[文本](url)以及所有http/https开头的链接 - 分割线：
---,***等
👨💻 关于作者
由 @sanwe 调优并维护。 欢迎关注我的推特获取更多 OpenClaw 进阶玩法：https://x.com/sanwe
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