| name | podcast-generator |
| description | 本地 AI 中文双人播客生成系统（跨平台：Apple Silicon 原生 + Linux x86_64 云端）。主题一句话 → 自动调研 → 脚本 → TTS 合成 → 液体玻璃播放器 HTML。自带一男一女两位预制主持人声音，开箱即用。当用户提到播客、podcast、圆桌派、roundtable、做一期节目、生成音频、把文章变成语音、读一下这段话、有声书、做个音频节目时触发。 |
| metadata | {"openclaw":{"emoji":"🎙️","requires":{"bins":["ffprobe","ffmpeg"]}}} |
Skill: podcast-generator
中文双人对话式播客生成系统（圆桌派风格）。两位预制主持人交替发言，自动左右声道分离。
🎯 定位（重要）
本 skill 专注于 TTS 合成 + HTML 播放器。脚本生成由调用方 AI（OpenClaw / Claude Desktop / Cursor / ChatGPT Desktop 等）或用户手边任意 LLM（ChatGPT / Gemini / 通义千问 / Kimi / Minimax …）完成。
👉 推荐流程（真正零配置）：
- 把
references/script-prompt.md 里的 prompt 丢给你的 AI，生成 script.txt
- 运行
python3.12 $SKILL/one_shot.py --script script.txt "<主题>" 跑 TTS+HTML
👉 可选自动模式（本机配了 API key 才启用，优先级依次）：
OPENAI_API_KEY（+ 可选 OPENAI_BASE_URL / OPENAI_MODEL，兼容 DeepSeek / 通义 / Moonshot / 本地 vLLM / OpenClaw gateway 等）ANTHROPIC_API_KEY（模型 ANTHROPIC_MODEL，默认 claude-sonnet-4-5）GEMINI_API_KEY（模型 GEMINI_MODEL，默认 gemini-2.0-flash）claude CLI（Claude Code，兜底，可能因参数兼容性失败）
配了 key 的情况下：one_shot.py "主题" --duration 15min 一条命令全自动。
👉 Agent 后台模式：在非交互式环境（CI / bot / 后台 agent）跑，加 --agent-mode。skill 会把待处理 prompt 写到 output/.../pending_prompt_script.txt 并以退出码 2 退出，由调用方 AI 处理完后用 --script 续跑，绝不会卡死在 stdin。
两位预制主持人交替发言，自动左右声道分离，一条命令出完整播客。
平台支持
| 平台 | 后端 | Voice Clone RTF | 一期 15min 播客 | 推荐度 |
|---|
| Mac Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) | MLX | ~0.1-0.3x | ~5 分钟 | ✅ 首选 |
| Linux x86_64 CPU (c7i/c6i/m7i) | PyTorch CPU | ~2.6x | ~39 分钟 | ✅ 云端首选 |
| Linux x86_64 GPU (g5/g6 NVIDIA) | PyTorch CUDA | ~1.6x | ~24 分钟 | ⚠ 比 CPU 贵且慢（0.6B 模型 GPU 利用率低） |
doctor.py 自动检测 arch → 选择后端。强制指定用 export TTS_BACKEND=mlx|torch。
能做什么：
- 给一个主题，自动调研 → 写稿 → 合成 MP3 → 生成单文件 HTML 播放器
- 立体声双人对话，MP3 192kbps
- 断点续传（长播客不怕中断）
- 可选一键发布到你自己的私有 CloudFront
前置安装（只做一次）
Mac (Apple Silicon) — MLX 后端
pip3.12 install mlx mlx-audio numpy soundfile pydub pyloudnorm pyyaml boto3
brew install ffmpeg python@3.12
export SKILL="<path-to>/podcast-generator/scripts"
Linux x86_64 (AL2023 / Ubuntu) — Torch 后端
sudo dnf install -y git python3.11 python3.11-pip sox
sudo dnf install -y https://download1.rpmfusion.org/free/el/rpmfusion-free-release-9.noarch.rpm
sudo dnf install -y --allowerasing ffmpeg
pip3.11 install qwen-tts numpy soundfile pydub pyloudnorm pyyaml boto3
export SKILL="<path-to>/podcast-generator/scripts"
首次运行会自动下载 Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base（~1.5GB）到 ~/.cache/huggingface/。
推荐实例：c7i.8xlarge（32 vCPU, 64GB, ~$1.43/hr），15 分钟播客约 39 分钟出音。不推荐 GPU 实例（实测比 CPU 更慢且更贵）。
后续命令都用 $SKILL/xxx.py 引用。
一键生成（推荐）
python3.12 $SKILL/doctor.py
python3.12 $SKILL/one_shot.py "AI 能否取代程序员" --duration 5min --style debate
open output/*/*/index.html
输出：output/YYYY-MM-DD/{slug}/{script.txt, podcast.mp3, index.html, metadata.json}
LLM 后端优先级（--script > auto-backends > 手动）：
--script <path> — 直接用写好的脚本，完全跳过 LLM（最高优先级，推荐）OPENAI_API_KEY — OpenAI / OpenAI 兼容 endpoint（OPENAI_BASE_URL / OPENAI_MODEL 可覆盖）ANTHROPIC_API_KEY — Anthropic（ANTHROPIC_MODEL 默认 claude-sonnet-4-5）GEMINI_API_KEY — Google Gemini（GEMINI_MODEL 默认 gemini-2.0-flash）claude CLI（装了 Claude Code时兜底，可能因版本兼容性失败）- 手动模式 — 仅 TTY 下启用；后台运行请用
--agent-mode 避免 stdin 死锁
都没有？脚本不会悄悄卡死 — 要么用 --script 手工给稿，要么用 --agent-mode 把 prompt 写成文件让你的 AI 处理。
参数
| 参数 | 选项 | 默认 |
|---|
--script | 已写好的脚本文件路径，跳过所有 LLM 阶段 | — |
--agent-mode | 无本地 LLM 时写 pending_prompt.txt 并退出码 2（后台/agent 友好） | off |
--duration | 5min / 10min / 15min / 30min / 45min / 60min | 15min |
--style | debate / deep_dive / casual / interview / tutorial | deep_dive |
--rebuild | 复用已有 script.txt，只重跑 TTS/HTML | — |
--skip-research | 跳过调研，LLM 凭自身知识写 | — |
--skip-tts / --skip-html | 只出脚本 / 不做网页 | — |
--publish | 直接上传到你的 CloudFront（需先 provision，见下） | — |
声音
skill 自带一男一女两位中文主持人（assets/voices/host_female_10s.wav、host_male_12s.wav）。脚本里用【Host_A】（女声，偏左耳）和【Host_B】（男声，偏右耳）交替发言即可，无需任何配置。
双人对话音质优化（写稿前必读）
音质 80% 取决于脚本怎么写，20% 才是 TTS 参数。以下是累计跑过几百期 30 分钟双人播客的生产实测值。
段落长度
引擎 chunk_hard_limit = 290 字。超过会在非句末断开产生合并痕迹。
| 段落长度 | 效果 | 建议占比 |
|---|
| 30-80 字 | 最自然，整句一 chunk | 70% |
| 80-150 字 | 完整，句末断开 | 20% |
| 150-290 字 | 边界在句号，尚可 | 10% |
| >290 字 | ⚠ 被切 + crossfade 拼接，可听出痕迹 | 避免 |
脚本写法
| 做法 | 效果 |
|---|
| 穿插语气词：嗯、对、哈哈、其实、你看、我觉得 | TTS 带停顿韵律，像真人 |
| 打断/接话："你这么一说我想起来…" / "等等，那个…" | 自带过渡感 |
| 口语化："然而"→"不过"、"此外"→"还有" | 别用书面语 |
| 提问—回答—追问—展开 四拍循环 | 制造张力 |
| 一人主讲 + 另一人抛梗/质疑 | 分工明确 = 信息密度 |
推荐段落结构：
【Host_A】开场钩子（30字，抛反直觉结论）
【Host_B】追问 / 质疑（30字）
【Host_A】展开 1（80-120字，事实或案例）
【Host_B】接话 + 补充 / 对比（60-100字）
【Host_A】转折或延伸（60-100字）
【Host_B】收束 / 下一话题引出（30-60字）
TTS 参数（生产实测默认值，不建议改）
| 参数 | 生产值 | 为什么 |
|---|
chunk_hard_limit | 290 | 超过会二次拆分，产生合并痕迹 |
min_rms (女声) | 0.07 | 过高误判静音、过低放过吞字 |
min_rms (男声) | 0.03 | 男声 RMS 本身低，阈值同女声会误重试 |
max_retries | 2 | 5 次重试会放大音色偏差 |
crossfade_ms | 200 | chunk 间淡入淡出，消除硬拼接痕迹 |
max_audio_sec_per_char | 0.25 | 超过判定拖长/胡言重试 |
mp3_bitrate | 192k | 双人立体声最佳点 |
立体声声道分离（增益格式 (left, right)）：
VOICE_PAN = {
"Host_A": (1.0, 0.7),
"Host_B": (0.7, 1.0),
}
1.0 = 100% 原声，0.7 = 70%。别用 (1.0, 0.0)（彻底左/右）会像单声道电话。
让 LLM 帮你写稿：见 references/script-prompt.md 的 prompt 模板。
数据源与调研方法
脚本质量 = 信息密度。写稿前先调研，不要让 LLM 凭空编。
调研五步（压缩版）
- Scope — 一句话写清这期回答什么问题
- Multi-source — 至少 3 个独立来源，不信单一信源
- Freshness — AI/科技优先近 3 个月；金融看当周
- Cross-Validation — 关键数字两处对得上，对不上标"有争议"讲出来
- Synthesis — 提炼 3-5 条洞察，细节挂上去
更完整方法论见 deep-research skill。one_shot.py 已内置简化版（LLM 分解话题 → 输出结构化 JSON → 喂给脚本生成）。
常用数据源（按题材）
| 题材 | 推荐源 |
|---|
| AI / 科技 | Hacker News、GitHub Trending、Product Hunt、arXiv、Reddit r/LocalLLaMA |
| 财经 / 市场 | Yahoo Finance、Bloomberg、WSJ、Perplexity Finance |
| 国际时事 | world_news API、Reuters、BBC RSSHub |
| 网络安全 | CVE、krebsonsecurity RSS、HN security |
| 社交热点 | X/Twitter RSSHub、Reddit 热榜、Threads |
| 深度技术 | GitHub 源码（本地 clone + Grep）、官方 docs、Context7 MCP |
生成网页播放器
如果你不走 one_shot.py，想单独把 MP3 + 脚本拼成播放器：
python3.12 $SKILL/generate_player_html.py /tmp/demo.mp3 /tmp/demo.txt /tmp/demo.html \
--title "AI 能不能取代程序员"
特性：液体玻璃暗/亮主题；对话气泡点击跳转音频位置；底部播放器含 ±15/30s / 倍速（0.75-2x）；LocalStorage 缓存播放进度 + 主题偏好；--embed 可把 MP3 base64 内联成真·单文件 HTML。
发布到自己的 CloudFront（可选）
把 MP3 + 网页发布到你自己的 AWS 账号，得到可分享的链接。
安全铁律（脚本内置强制检查）：
- S3 bucket Public Access Block 四项必须全部 True
- BucketOwnerEnforced（不允许 ACL）
- Bucket policy 只允许指定 CloudFront distribution 访问（
AWS:SourceArn 条件）
- 本 skill 绝不把任何 object 或 bucket 设为 public
首次发布（约 15 分钟，主要等 CloudFront 部署）
python3.12 $SKILL/publish_to_cdn.py check
BUCKET="my-podcast-cdn-$(whoami)-$(date +%s)"
python3.12 $SKILL/publish_to_cdn.py provision --bucket "$BUCKET" --region us-east-1
python3.12 $SKILL/publish_to_cdn.py publish \
--mp3 podcast.mp3 --html index.html --slug ai-vs-programmers
或直接 one_shot.py --publish 一条命令搞定。
以后每次发布只需 publish 子命令，bucket 信息从 ~/.podcast-generator/publish.json 读取。
IAM 权限：首次 provision 需要 s3:CreateBucket / PutBucketPolicy / PutBucketOwnershipControls / PutPublicAccessBlock、cloudfront:CreateDistribution / CreateOriginAccessControl / ListOriginAccessControls。
技术栈
重要约束
- TTS 必须串行（同机）。并行会 GPU 争抢导致音频抖动。多机并行需各自独立实例。
- python3.14 不兼容。必须
python3.12（本地 MLX）/ python3.11（EC2 GPU）。
- 卡带修复：Qwen-TTS 0.6B 会偶发 <100ms 字间微能量骤降（听感=卡带/断续）。
engine.py 的 _smooth_micro_dropouts 在合并末尾用相邻包络插值平滑填补，实测 dropout/秒 0.54→0.19。
- ASR 长音频必须分段（每 60-90s chunk 转录再拼接）。Qwen3-ASR-1.7B 单次转录整篇 20min 会吃满 21GB 显存。
故障排查
| 症状 | 修复 |
|---|
| TTS 超时 | 重新运行，断点续传自动恢复（复用 _tts_chunks/） |
| 音频质量差 | 确认无并行 TTS（ps aux | grep python3.12） |
| python3.12 找不到 | brew install python@3.12 |
| ffmpeg 找不到 | brew install ffmpeg |
| MP3 太大发不出去 | ffmpeg -i podcast.mp3 -b:a 64k compressed.mp3 |
更多见 references/troubleshooting.md。
References
| 文件 | 何时读取 |
|---|
references/script-prompt.md | 自己用 LLM 写稿时的 prompt 模板 |
references/data-sources.md | 调研数据源方法论 |
references/tts-module.md | TTS 引擎细节、单独调用、ASR 回检 |
references/troubleshooting.md | 遇到故障时 |
