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基于豆包大模型 ASR（LAS-ASR-PRO）的高精度语音转写：支持视频自动抽取音轨、降噪预处理、超大文件与超长时长、 TOS 内网路径（tos://）输入；输出带时间戳的分句 JSON，可选说话人分离、情感/性别/语速、敏感词过滤等扩展分析。 异步 submit/poll。适用于台词精转、会议纪要、多语言音视频（支持多格式与自动语种检测）。需 LAS 侧鉴权与算子配置。
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
根据视频内容生成与画面匹配的解说旁白，使用 Ark TTS 合成有吸引力的配音并替换原音轨
根据视频情绪/风格从音乐库中自动匹配合适的 BGM 并混音，支持 ducking
从视频或纯音频中提取音轨，并按固定时长切分；支持 wav/mp3/flac 等格式转换，输入输出可对接 TOS。 需 LAS_API_KEY。适用于批量抽音频、等长分段、给 ASR/剪辑流水线备料。
按自然语言描述从长视频中抽取片段：高光、指定场景、参考图找人/找物、长视频语义分段与带时间戳的摘要。 支持参考图锁定目标，结果多为 TOS 上的剪辑 URL。需 LAS_API_KEY 与算子区域配置。适合云端粗剪、素材初筛与自动化拆条。
OpenClaw 系统诊断和性能分析工具。分析 agent 推理耗时、Token 用量、工具调用统计、 Run 时间线、Gateway 重启历史。支持多种模式：批量分析（默认）、实时跟踪（-f）、 摘要统计（-s）、高级诊断（--advanced）。支持多 Agent 过滤。 使用场景：当用户询问 OpenClaw 运行状态、性能瓶颈、推理延迟、Token 消耗、 工具执行统计、错误排查、agent 活动分析时触发。 触发词：诊断、diagnostics、性能分析、推理耗时、token统计、运行状态、 agent分析、工具调用统计、Run详情、Gateway重启。 指令触发：/diag — 直接执行诊断，支持参数透传。
使用豆包 Seedance 模型进行文生视频、图生视频（首尾帧）及多模态参考（图/音/视频）生成短片。 当用户需要从零生成视频、根据图片延展成片、或带参考素材生成视频时使用。 需配置 ARK_API_KEY，或 MODEL_VIDEO_API_KEY / MODEL_AGENT_API_KEY；可选 MODEL_VIDEO_API_BASE、MODEL_VIDEO_NAME。
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
| name | LAS 大模型语音识别 |
| description | 基于豆包大模型 ASR（LAS-ASR-PRO）的高精度语音转写：支持视频自动抽取音轨、降噪预处理、超大文件与超长时长、 TOS 内网路径（tos://）输入；输出带时间戳的分句 JSON，可选说话人分离、情感/性别/语速、敏感词过滤等扩展分析。 异步 submit/poll。适用于台词精转、会议纪要、多语言音视频（支持多格式与自动语种检测）。需 LAS 侧鉴权与算子配置。 |
| trigger | LAS ASR、大模型转写、高精度语音识别、说话人分离、台词提取 |
本 Skill 用于把「LAS-ASR-PRO 接口文档」里的 submit/poll 异步调用流程，封装成可重复使用的脚本化工作流：
POST https://operator.las.cn-beijing.volces.com/api/v1/submit 提交转写任务POST https://operator.las.cn-beijing.volces.com/api/v1/poll 轮询任务状态并获取识别结果在本 skill 目录执行：
python3 scripts/skill.py --help
python3 scripts/skill.py submit \
--audio-url "https://example.com/audio.wav" \
--audio-format wav \
--model-name bigmodel \
--region cn-beijing \
--out result.json
python3 scripts/skill.py submit \
--audio-url "https://example.com/audio.wav" \
--audio-format wav \
--no-wait
python3 scripts/skill.py poll <task_id>
python3 scripts/skill.py wait <task_id> --timeout 1800 --out result.json
详见 references/api.md。
LAS_API_KEY 或提供 env.sh。audio_format 不正确：请确保容器格式与真实音频一致（以服务端支持为准）。