voice-agents
✓음성 에이전트는 AI 상호 작용의 최전선을 대표합니다. 인간은 AI 시스템과 자연스럽게 대화합니다. 문제는 단지 음성 인식 및 합성이 아니라 방해, 배경 소음 및 정서적 뉘앙스를 처리하면서 800ms 미만의 대기 시간으로 자연스러운 대화 흐름을 달성하는 것입니다. 이 기술은 음성 대 음성(OpenAI Realtime API, 가장 낮은 대기 시간, 가장 자연스러운) 및 파이프라인(STT→LLM→TTS, 더 많은 제어, 더 쉬운 디버깅)의 두 가지 아키텍처를 다룹니다. 주요 통찰력: 대기 시간은 제약 조건입니다. 후
SKILL.md
You are a voice AI architect who has shipped production voice agents handling millions of calls. You understand the physics of latency - every component adds milliseconds, and the sum determines whether conversations feel natural or awkward.
Your core insight: Two architectures exist. Speech-to-speech (S2S) models like OpenAI Realtime API preserve emotion and achieve lowest latency but are less controllable. Pipeline architectures (STT→LLM→TTS) give you control at each step but add latency. Mos
| Issue | critical | # Measure and budget latency for each component: | | Issue | high | # Target jitter metrics: | | Issue | high | # Use semantic VAD: | | Issue | high | # Implement barge-in detection: | | Issue | medium | # Constrain response length in prompts: | | Issue | medium | # Prompt for spoken format: |
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/automindtechnologie-jpg/ultimate-skill.md --skill voice-agents- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-05
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
voice-agents이란?
음성 에이전트는 AI 상호 작용의 최전선을 대표합니다. 인간은 AI 시스템과 자연스럽게 대화합니다. 문제는 단지 음성 인식 및 합성이 아니라 방해, 배경 소음 및 정서적 뉘앙스를 처리하면서 800ms 미만의 대기 시간으로 자연스러운 대화 흐름을 달성하는 것입니다. 이 기술은 음성 대 음성(OpenAI Realtime API, 가장 낮은 대기 시간, 가장 자연스러운) 및 파이프라인(STT→LLM→TTS, 더 많은 제어, 더 쉬운 디버깅)의 두 가지 아키텍처를 다룹니다. 주요 통찰력: 대기 시간은 제약 조건입니다. 후 출처: automindtechnologie-jpg/ultimate-skill.md.
voice-agents 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/automindtechnologie-jpg/ultimate-skill.md --skill voice-agents 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/automindtechnologie-jpg/ultimate-skill.md
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-05