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ElevenLabs の新モデル追加時に使用。provider2agent.ts のモデルリスト更新とテストスクリプト更新を行う。
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Based on SOC occupation classification
| name | elevenlabs-model-update |
| description | ElevenLabs の新モデル追加時に使用。provider2agent.ts のモデルリスト更新とテストスクリプト更新を行う。 |
| allowed-tools | Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob, WebSearch, WebFetch |
| disable-model-invocation | true |
ElevenLabs に新しい TTS モデルが追加された際の更新手順。
| ファイル | 変更内容 |
|---|---|
src/types/provider2agent.ts | provider2TTSAgent.elevenlabs.models 配列にモデル名を追加 |
scripts/test/test_elevenlabs_models.json | 新モデル用のテストビート（speaker + beat）を追加 |
ElevenLabs の公式ドキュメントで新モデルの仕様を確認する:
/v1/text-to-speech かどうか（別エンドポイントの場合は agent 側の対応が必要）src/types/provider2agent.ts の provider2TTSAgent.elevenlabs.models 配列に新モデルを追加する。
デフォルトモデルを変更する場合は defaultModel も更新。
ElevenLabs は一部モデル（v3 等）で最適化済み voice を用意している場合がある。
Voice Slot の注意事項:
POST /v1/voices/add/{public_user_id}/{voice_id}アカウントの voice 一覧と対応モデルを確認するコマンド:
source .env
# 全 voice の対応モデル確認
curl -s "https://api.elevenlabs.io/v1/voices" -H "xi-api-key: $ELEVENLABS_API_KEY" \
| jq '[.voices[] | {name, voice_id, category, high_quality_base_model_ids}]'
# 特定モデル（例: eleven_v3）対応の voice のみ
curl -s "https://api.elevenlabs.io/v1/voices" -H "xi-api-key: $ELEVENLABS_API_KEY" \
| jq '[.voices[] | select(.high_quality_base_model_ids | contains(["eleven_v3"])) | {name, voice_id}]'
scripts/test/test_elevenlabs_models.json に以下を追加:
speechParams.speakers に新しい speaker エントリ（英語 + 日本語）beats に対応するテストビートyarn build
yarn cli movie scripts/test/test_elevenlabs_models.json -o output/elevenlabs-test
以下のモデルは TTS エンドポイントではないため、ttsElevenlabsAgent の対象外:
eleven_ttv_v3: Voice Design 用（POST /v1/text-to-voice/design）。voice_id を生成するモデルで、TTS ではない| モデル名 | 用途 | 備考 |
|---|---|---|
eleven_v3 | 最新 TTS | 70+ 言語、高感情表現 |
eleven_multilingual_v2 | TTS（デフォルト） | 29 言語 |
eleven_turbo_v2_5 | 低レイテンシー TTS | 32 言語、250-300ms |
eleven_turbo_v2 | 低レイテンシー TTS | 英語のみ |
eleven_flash_v2_5 | 超低レイテンシー TTS | 32 言語、~75ms |
eleven_flash_v2 | 超低レイテンシー TTS | 英語のみ |
Replicate モデルの API パラメータを調査する。新しいモデルの追加、パラメータ確認、モデル間の機能比較時に使用。
Create high-quality MulmoScript through structured multi-phase creative process
Create a stroke order animation MulmoScript using KanjiVG SVG data. Use when the user wants to create stroke order learning content for hiragana, katakana, kanji, or Latin alphabet characters.
Create a vocabulary learning chat MulmoScript with messenger-style animated UI (voiceover approach). Use when the user wants to create vocabulary learning content.
Create a vocabulary learning lesson MulmoScript with multi-section structure (word display, examples with voice_over, explanation, review with translation). Use when the user wants to create vocabulary learning content with a lesson/presentation-style format rather than chat-style.
Create a conversation practice chat MulmoScript with speech bubble UI and character illustration (voiceover approach). Use when the user wants to create English conversation practice content.