스킬 voice-agents
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voice-agents
안전
최적의 대기 시간으로 자연스러운 음성 AI 에이전트 구축
자연스러운 음성 에이전트를 만들려면 대기 시간 예산 및 대화 역학에 대한 이해가 필요합니다. 이 스킬은 수백만 건의 통화를 처리하는 프로덕션 시스템에서 사용되는 음성-음성 및 파이프라인 아키텍처의 검증된 패턴을 제공합니다.
지원: Claude Codex Code(CC)
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토글을 켜고 사용 시작
테스트해 보기
"voice-agents" 사용 중입니다. Design a voice agent for restaurant reservations
예상 결과:
- Architecture: Pipeline (STT → LLM → TTS) for maximum control over reservation data
- Latency budget: STT 200ms, LLM 800ms, TTS 300ms = 1300ms total
- VAD: Use semantic detection to distinguish reservation details from background noise
- Response format: Constrain to structured confirmation with name, time, party size
"voice-agents" 사용 중입니다. How do I handle users who interrupt mid-response?
예상 결과:
- Implement barge-in detection that monitors audio during TTS playback
- When interruption detected: immediately pause TTS, process user utterance
- If interruption is question: answer directly, then resume or skip remaining content
- If interruption is new topic: acknowledge and transition to new topic
보안 감사
안전v1 • 2/25/2026
This skill contains only documentation and architectural guidance for voice AI development. Static analysis flagged markdown backticks as shell commands and text patterns as cryptographic code, but all findings are false positives. No executable code, network calls, or security risks present.
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스캔된 파일
73
분석된 줄 수
0
발견 사항
1
총 감사 수
보안 문제를 찾지 못했습니다
감사자: claude
품질 점수
38
아키텍처
100
유지보수성
87
콘텐츠
32
커뮤니티
100
보안
91
사양 준수
만들 수 있는 것
고객 지원 음성 에이전트
고객이 중단하거나 명확한 설명이 필요한时刻을 감지하면서 자연스러운 대화 흐름으로 고객 문의를 처리하는 음성 AI를 구축하세요.
음성 지원 생산성 도우미
운전, 요리 또는 기타 작업을 수행하는 동안 상호작용해야 하는 전문가를 위한 핸즈프리 AI 도우미를 만드세요.
접근성 음성 인터페이스
음성 상호작용의 혜택을 받는 시각 장애인 또는 이동성 제약이 ��는 사용자를 위한 음성 우선 인터페이��를 설계하세요.
이 프롬프트를 사용해 보세요
기본 음성 에이전트 설계
Design a voice agent architecture for a customer service use case. Include STT, LLM, and TTS components with latency estimates for each.
대기 시간 예산 계획
Create a latency budget for a voice agent targeting sub-500ms response time. Identify the maximum allowable latency for each component and potential optimization strategies.
턴 테이킹 감지 전략
Design a voice activity detection system that handles barge-in (user interruptions) without cutting off the user mid-sentence. Include semantic understanding of when interruptions are appropriate.
프로덕션 오류 처리
Create error handling strategies for common voice agent failures: STT misrecognition, LLM timeout, TTS failure, and network interruptions. Include fallback behaviors and user-facing messages.
모범 사례
- Measure and budget latency for each component - aim for under 500ms for natural conversation
- Use semantic voice activity detection instead of silence-only detection to avoid false positives
- Constrain response length in prompts to 2-3 sentences for natural spoken delivery
피하기
- Ignoring latency budget - the sum of all component latencies determines conversation naturalness
- Silence-only turn detection - causes false positives from background noise and misses quick responses
- Long responses - users cannot retain long spoken information; keep responses brief and structured
자주 묻는 질문
음성-음성 아키텍처와 파이프라��� 아키텍처의 차이점은 무엇인가요?
Speech-to-speech models like OpenAI Realtime API process audio directly with lowest latency and preserved emotion but offer less control. Pipeline architectures separate STT, LLM, and TTS for maximum control at each step but add latency from component handoffs.
목표로 해야 할 대기 시간은 얼마인가요?
Target under 500ms end-to-end latency for natural conversation feel. Above 800ms feels noticeably delayed. Below 300ms feels instantaneous but is difficult to achieve with pipeline architectures.
음성 에이전트에서 배경 소음을 어떻게 처리하나요?
Use voice activity detection with noise suppression, implement semantic understanding to filter non-speech sounds, and design prompts that help the LLM distinguish relevant speech from noise artifacts.
바지인 감지란 무엇이며 왜 중요한가요?
Barge-in detection allows users to interrupt the AI mid-response, just like human conversations. Without it, users must wait for the AI to finish speaking, creating unnatural interactions and frustration.
STT 오류 및 인식 오류를 어떻게 처리하나요?
Implement confidence scoring to detect uncertain transcriptions, design prompts asking the LLM to identify unclear input, and create graceful clarification flows that confirm understanding before acting.
어떤 Claude 도구가 음성 에이전트 통합을 지원하나요?
Claude, Codex, and Claude Code can all assist with voice agent architecture and prompt design. For actual audio processing, integrate with external APIs like OpenAI Realtime API, ElevenLabs, or Google Cloud Speech.