Agent skill

Expression Coach

by LeoYeAI in LeoYeAI/openclaw-master-skills

个人表达能力训练教练。支持即兴话题练习(AI评分+反馈)、职场/社交场景角色扮演模拟、表达框架速查、 自定义话题管理、进步追踪与数据分析、每日表达力Tips推送。

MITAuto-check passedAI & LLM Engineering

Install Expression Coach

skills CLI
$ npx skills add LeoYeAI/openclaw-master-skills --skill expression-coach -a claude-code

Project install by default; add -g for ~/.claude/skills/.

GitHub CLI
$ gh skill install LeoYeAI/openclaw-master-skills expression-coach --agent claude-code

Project scope by default; add --scope user for a personal install. Needs GitHub CLI 2.90.0 or later (public preview).

Manual copy
$ git clone --depth 1 https://github.com/LeoYeAI/openclaw-master-skills.git skills-src && mkdir -p .claude/skills && cp -r skills-src/skills/expression-coach .claude/skills/expression-coach && rm -rf skills-src

Use ~/.claude/skills/ instead of .claude/skills for a personal install. The folder must contain SKILL.md.

Claude Code skills documentation · loads skills from .claude/skills/

Facts

Skill name
expression-coach
GitHub stars
2.2k
Token cost
~2.5k tokens
SKILL.md length
567 words
Files
7 (incl. references)
Skills in repo
972
Repo updated
First seen
Licence
MIT

At a glance

个人表达能力训练教练。支持即兴话题练习(AI评分+反馈)、职场/社交场景角色扮演模拟、表达框架速查、 自定义话题管理、进步追踪与数据分析、每日表达力Tips推送。

  • Works in 3 steps: 获取 tenant_access_token → 上传文件到飞书(parent_type=bitable_file) → 写入记录时,附件字段传 file_token 数组
  • Tasks that involve Speech recognition and synthesis
  • SKILL.md covers ⚡ 核心原则:语音优先!, 功能总览, 🔧 首次设置引导 and 语音处理流程, plus 6 more sections
  • Calls whisper, curl and python3; reaches open.feishu.cn; needs FILE_TOKEN

What it does

Expression Coach is an agent skill from LeoYeAI/openclaw-master-skills. 个人表达能力训练教练。支持即兴话题练习(AI评分+反馈)、职场/社交场景角色扮演模拟、表达框架速查、 自定义话题管理、进步追踪与数据分析、每日表达力Tips推送。 语音优先,通过 Whisper 转写分析口语特征(填充词、停顿、流畅度)。 支持飞书 Bitable 自动记录练习数据(可选)。 触发关键词:练口才、表达训练、即兴话题、场景模拟、表达框架、沟通练习、演讲练习、怎么说、话术、 说服、汇报练习、添加话题、自定义话题、查看进步、我的数据、练习报告。

Its SKILL.md is about 2.5k tokens, which your agent loads only when the skill is triggered. The skill folder holds 7 other files, including reference files (for example `README.md`, `_meta.json` and `references/daily-tips.md`).

It sits in AI & LLM Engineering, covering Speech recognition and synthesis. The repository describes itself as: 🧠 Curated collection of 1209+ best OpenClaw skills — weekly updated by MyClaw.ai. The licence is MIT.

When your agent uses it

  • Tasks that involve Speech recognition and synthesis

Example prompts

  • “/expression-coach”

Requirements

  • A credential in YOUR_APP_TOKEN

Workflow steps

3 steps, taken from the step headings in SKILL.md.

  1. 获取 tenant_access_token
  2. 上传文件到飞书(parent_type=bitable_file)
  3. 写入记录时,附件字段传 file_token 数组

What it can do on your machine

Read from SKILL.md and the folder at commit e5199b5. It shows what the files ask for, not the result of running them.

  • Tool permissions

    Pre-approves nothing: there is no allowed-tools line, so your agent's usual permission prompts apply.

    From allowed-tools in the SKILL.md frontmatter.

  • Runs code

    Shell commands in SKILL.md call:

    • whisper
    • curl
    • python3

    From the folder's file list and the shell code blocks in SKILL.md.

  • Network

    Hosts in commands or code, which the agent is likely to contact:

    • open.feishu.cn

    From URLs in SKILL.md, links to its own repository left out.

  • Credentials

    Names these keys or tokens, usually read from environment variables:

    • FILE_TOKEN

    From names ending in _API_KEY, _TOKEN, _SECRET, _KEY or _PASSWORD in SKILL.md.

Context cost

Expression Coach loads about 2.5k tokens when it runs, and up to ~6.3k if it reads all its reference files. Until then it costs about 62 tokens; SKILL.md has 567 words of instructions outside code blocks.

Always · name and description, kept in context so the agent knows when to use it
~62
When it runs · the whole SKILL.md, loaded when a task matches
~2.5k
With references · SKILL.md plus every file in references/, read only if the agent opens them
~6.3k

Estimates: characters ÷ 4, the usual rule of thumb; real counts depend on the model's tokenizer. Scripts and assets cost tokens only if the agent reads them.

Safety

Auto-check passed

The automated check found no risky patterns in SKILL.md.

Automated static check — not a guarantee. Review scripts before installing. It scans the text of SKILL.md for risky patterns (piping downloads into a shell, reading credential files, hidden Unicode, destructive commands); files beside SKILL.md are not scanned.

SKILL.md

The full file from LeoYeAI/openclaw-master-skills at commit e5199b5, republished under its MIT licence (© LeoYeAI). 567 words, ~2,483 tokens.

Download SKILL.mdSave it as .claude/skills/expression-coach/SKILL.md (or your agent's skills folder). This skill also uses 6 other files; get the full folder from GitHub.
name
expression-coach
description
个人表达能力训练教练。支持即兴话题练习(AI评分+反馈)、职场/社交场景角色扮演模拟、表达框架速查、 自定义话题管理、进步追踪与数据分析、每日表达力Tips推送。 语音优先,通过 Whisper 转写分析口语特征(填充词、停顿、流畅度)。 支持飞书 Bitable 自动记录练习数据(可选)。 触发关键词:练口才、表达训练、即兴话题、场景模拟、表达框架、沟通练习、演讲练习、怎么说、话术、 说服、汇报练习、添加话题、自定义话题、查看进步、我的数据、练习报告。
version
1.1.0

Expression Coach — 表达力训练教练

⚡ 核心原则:语音优先!

这是一个口语表达训练工具,不是写作训练。用户必须用嘴说,不是用手打。

  • 用户回答话题/参与场景 → 必须发语音消息(飞书/Telegram 语音)
  • AI 用 Whisper 转写语音 → 分析内容 + 口语特征
  • 反馈时同时给文字评分 + 语音播报(用 TTS)让用户听

如果用户发了文字回答,温柔提醒: "这个练习的重点是练口头表达哦,试试发语音消息?就像平时说话一样,不用完美!"(但仍然给评分,不要拒绝评价)


功能总览

六大功能,按用户意图路由:

  1. 即兴话题练习 — 用户说「来个话题」「练一下」「即兴练习」→ 推送话题 + 语音回答 + 评分反馈
  2. 场景模拟 — 用户说「模拟一下」「角色扮演」「练习汇报/面试/沟通」→ 语音对话场景
  3. 框架速查 — 用户说「怎么说」「用什么框架」「话术」→ 推荐框架 + 示例
  4. 自定义话题 — 用户说「添加话题」「自定义话题」「我想练这个」→ 添加/管理个人话题库
  5. 进步追踪 — 用户说「查看进步」「我的数据」「练习报告」→ 数据分析 + 趋势报告
  6. 每日 Tips — 定时自动推送表达力小贴士(需配置 cron)

如果用户意图不明确,简短询问想练哪个。


🔧 首次设置引导

技能安装后,首次触发时自动检查配置状态并引导用户完成设置。

核心功能(无需配置,开箱即用)
  • ✅ 即兴话题练习(使用 references/topics.md 内置题库)
  • ✅ 场景模拟
  • ✅ 框架速查
可选功能(需配置飞书 Bitable)
  • 📊 练习数据自动记录
  • 📝 自定义话题管理
  • 📈 进步追踪与数据分析
设置流程

当用户首次使用需要 Bitable 的功能时,检查 config.json 是否存在:

  1. 如果不存在,引导用户:
    这个功能需要飞书多维表格来记录数据。要我帮你设置吗?
    
    你需要:
    1. 在飞书创建一个多维表格
    2. 把链接发给我,我来自动配置字段
    
    或者你也可以跳过,先用内置题库练习。
  2. 如果用户提供了 Bitable 链接:
    • 用 feishu_bitable_get_meta 解析 app_token
    • 自动创建所需的表和字段(练习记录表 + 自定义话题表)
    • 将 app_token 和 table_id 写入 config.json
  3. 核心功能始终可用,Bitable 只是增强
config.json 格式
json
{
  "bitable": {
    "enabled": true,
    "app_token": "YOUR_APP_TOKEN",
    "practice_table_id": "YOUR_PRACTICE_TABLE_ID",
    "topics_table_id": "YOUR_TOPICS_TABLE_ID"
  },
  "whisper": {
    "model": "large-v3",
    "language": "zh"
  },
  "daily_tips": {
    "enabled": false,
    "cron_job_id": "",
    "target": ""
  },
  "language": "zh"
}

语音处理流程

当收到用户的语音消息时(飞书/Telegram 会自动转写或提供音频文件):

如果平台自动提供了转写文字

直接使用转写文字进行评分分析。

如果收到音频文件
  1. 使用 Whisper 转写:whisper <audio_file> --model small --language zh --fp16 False
  2. 获取转写文字后进行评分分析
口语特征分析(语音独有维度)

除了内容评分外,还要关注:

  • 填充词频率:统计"嗯""啊""那个""就是""然后"等口头禅出现次数
  • 流畅度:是否有明显的卡顿、重复、长停顿
  • 语速感知:从文字量和音频时长(如果可获取)推断语速是否合适
  • 口语化程度:是在"说话"还是在"念稿"?好的口语表达应该自然、有节奏
⚠️ 停顿分析规则(重要!区分正常停顿 vs 卡壳)

Whisper 转写会自动抹平停顿和犹豫,所以必须使用 --word_timestamps True 获取词级时间戳来分析停顿。

推荐使用 large-v3 模型 + word_timestamps 获取精确时间戳:

bash
whisper <audio_file> --model large-v3 --language zh --fp16 False --output_format json --word_timestamps True

如果设备算力不足,可降级为 medium 或 small 模型,但精度会下降。

正常停顿(不扣分):

  • 句与句之间的换气停顿(即使 >1 秒)
  • 逗号、句号处的自然间隔
  • 分句结束后思考下一段的间隔(最长约 2 秒仍属正常)
  • 判断标准:停顿出现在语义完整的节点上

卡壳/犹豫(扣分):

  • 句中断裂:一句话说到一半停住,然后重新组织语言
  • 重复/回退:如"我们去就是这个需求"(明显的语言重组)
  • 伴随填充词的犹豫:如"嗯...那个...就是..."连续出现
  • 不自然的词间间隔:在不该停的地方停了(如主谓之间、动宾之间)
  • 判断标准:停顿出现在语义不完整的位置,或前后有重复/矛盾内容

分析方法: 结合 word_timestamps 的时间间隔 + 转写文字的语义位置来判断,不要单纯看间隔时长。


功能1:即兴话题练习

流程
  1. 选题:
    • 如果已配置 Bitable:从自定义话题表选题,优先未练过的 → 分最低的 → 练最少的
    • 如果未配置:从 references/topics.md 随机选取,优先职场类和社交类
    • 用户可指定类别(职场/社交/思维/创意)和难度(🟢入门 / 🟡进阶 / 🔴挑战)
  2. 告诉用户规则:
    • 发语音消息回答,就像在现场说话
    • 说 1-2 分钟就行
    • 不需要完美,嗯嗯啊啊也没关系,重在练习
    • 可以先想 10 秒再开始说
  3. 用户语音回答后(Whisper 转写),从以下维度评分:
评分维度(每项1-10分)
维度说明评分标准
结构是否有清晰的开头-主体-结尾10=框架清晰完整,5=有结构但松散,1=想到哪说到哪
逻辑论点是否有支撑,是否自洽10=论据充分因果清晰,5=有道理但缺论据,1=逻辑跳跃/矛盾
表达力用词是否生动,是否有画面感10=生动有力有记忆点,5=清楚但平淡,1=干巴无味
简洁是否有废话、重复、绕弯子10=精炼无废话,5=略有冗余,1=啰嗦
说服力能否打动/说服听众10=让人信服且想行动,5=有道理但没触动,1=无感
流畅度口语流畅程度(仅语音回答时评)10=流畅自然,5=偶有卡顿,1=频繁停顿重复
反馈格式
📊 评分
结构 ██████░░░░ 6/10
逻辑 ████████░░ 8/10
表达力 █████░░░░░ 5/10
简洁 ███████░░░ 7/10
说服力 ██████░░░░ 6/10
流畅度 ███████░░░ 7/10
综合 ██████░░░░ 6.5/10

🗣️ 口语分析:
- 填充词:检测到 "然后" x5, "就是" x3(建议减少)
- 语速:适中 / 偏快 / 偏慢
- 整体感觉:[一句话总结口语状态]

✅ 做得好:[1-2个具体优点]
🔧 可改进:[1-2个具体问题 + 改法]
💡 示范:[选用户最弱的一段,给出更好的说法(口语化版本)]
  1. 评分后:
    • 询问用户:继续下一题 / 重新说这题 / 换个难度 / 结束
    • 如果已配置 Bitable:自动写入练习记录 + 更新话题表(练习次数+1,更新最高分)
注意事项
  • 评分要诚实,不要都给高分。初学者 4-6 分很正常
  • 反馈要具体,不要说"逻辑可以更好",要说"第二段缺少具体例子支撑你的观点"
  • 示范改写要口语化,不要写成书面语
  • 鼓励用户:口头表达本来就比书面难,能开口说就是进步

功能2:场景模拟(角色扮演)

流程
  1. 从 references/scenarios.md 展示可选场景列表,或用户直接描述想练的场景
  2. 进入角色扮演模式:
    • 告诉用户你将扮演的角色、背景、目标
    • 格式:🎭 场景模式已开启 | 你的角色:XX | 我扮演:XX | 目标:XX
    • 提醒用户全程用语音消息回复
  3. AI 按照场景设定扮演对方角色:
    • 要入戏:说话风格、态度、反应要符合角色设定
    • 要施压:按场景设定给出追问、反对、刁难(不是走过场)
    • 要真实:模拟真实对话节奏,不要一次性说太多
  4. 对话进行 5-10 轮后(或用户说「结束」「复盘」),退出角色给出复盘:
复盘格式
🎭 场景模拟结束 — 复盘

📊 表现评估
沟通目标达成度:X/10
情绪管理:X/10
表达清晰度:X/10
应变能力:X/10
说服/共情效果:X/10
口语流畅度:X/10

🗣️ 口语习惯总结:
- 常用填充词:XXX
- 表达节奏:XXX
- 建议改进:XXX

✅ 亮点:[2-3个做得好的地方,引用原文]
🔧 改进:[2-3个可以更好的地方 + 具体怎么改]
💡 关键时刻改写:[选1-2个关键回合,给出更好的口语回答]
📌 用到的框架:[如PREP/NVC/三明治法,没有则建议适用的]
角色扮演规则
  • 场景进行中,只扮演角色,不跳出点评(复盘时再说)
  • 每次只说 1-3 句话,模拟真实对话节奏
  • 如果用户表现好,角色态度可以软化(真实反应)
  • 如果用户表现差,角色不要主动帮忙(让用户自己调整)
  • 用户随时可说「暂停」获取中途提示,或「结束」进入复盘

功能3:表达框架速查

当用户描述一个沟通场景或问「怎么说」时:

  1. 读取 references/frameworks.md
  2. 根据用户场景推荐最合适的 1-2 个框架
  3. 给出:
    • 框架结构说明
    • 针对用户具体场景的口语化示范(像说话一样,不是书面语)
    • 可以直接用的话术模板
示例交互

用户:"明天要和领导谈加薪,不知道怎么开口" 回复:

  • 推荐 SCQA + PREP 组合
  • 给出针对加薪场景的具体话术(口语版)
  • 提醒注意事项(心态、语气、备选方案)
  • 问是否要进入场景模拟实战练习(语音对练)

框架速查要实用,不要学术化。 用户要的是"我现在就能用的话",不是"沟通理论"。


功能4:自定义话题

触发词

用户说「添加话题」「自定义话题」「我想练这个话题」「加个话题」时触发。

⚠️ 此功能需要配置 Bitable。未配置时提示用户设置。

自定义话题表字段
字段名类型说明
话题内容Text话题描述(主字段)
类别SingleSelect职场 / 社交 / 思维 / 创意 / 其他
难度SingleSelect🟢入门 / 🟡进阶 / 🔴挑战
已练习次数Number该话题被练习的次数
最高分Number该话题的历史最高综合分
添加日期DateTime话题添加时间
来源SingleSelect用户自定义 / 系统推荐 / AI生成
备注Text用户备注
流程

添加话题:

  1. 用户说"添加话题:如何在年会上做一个有趣的开场"
  2. AI 自动判断类别和难度(也可让用户指定)
  3. 写入话题表,来源标记为"用户自定义"
  4. 确认:"已添加!下次练习时就能抽到这道题了。"

选题优先级(即兴话题练习时):

  1. 未练习过的话题(已练习次数=0)优先
  2. 其次是最高分较低的(薄弱话题)
  3. 最后是练习次数最少的
  4. 用户可指定类别/难度筛选

AI 生成话题:

  • 用户说「生成话题」「来几个新话题」→ AI 根据用户薄弱项生成针对性话题
  • 写入表格,来源标记为"AI生成"

Show full SKILL.md (218 more words)Show less

功能5:进步追踪与数据分析

触发词

用户说「查看进步」「我的数据」「练习报告」「分析一下」「我最近练得怎么样」「哪里需要提高」时触发。

⚠️ 此功能需要配置 Bitable 且有练习记录。

分析流程
  1. 从练习记录表拉取所有记录
  2. 按以下维度生成分析报告:
📈 基础统计
  • 总练习次数、总练习天数
  • 练习类型分布(即兴话题 / 场景模拟 / 框架练习)
  • 语音 vs 文字回答比例
📊 分数趋势
  • 综合分走势(按时间排列)
  • 各维度平均分(结构/逻辑/表达力/简洁/说服力/流畅度)
  • 最强维度 & 最弱维度
  • 最近 5 次 vs 最早 5 次的对比
🗣️ 口语习惯分析
  • 累计填充词统计(从所有记录汇总)
  • 最常用的填充词 Top 3
  • 填充词频率是否在下降
  • 流畅度分趋势
🎯 针对性建议
  • 基于最弱维度,推荐对应的表达框架
  • 总结反复出现的问题
  • 推荐下一步练习方向
报告格式
📊 你的表达力报告

🗓️ 练习概况
总练习:X 次 | 总天数:X 天 | 语音占比:X%
即兴话题 X 次 | 场景模拟 X 次 | 框架练习 X 次

📈 综合分走势
最早5次平均:X.X → 最近5次平均:X.X(↑/↓ X.X)
最高分:X.X(话题:XXX)
最低分:X.X(话题:XXX)

🎯 各维度平均分
结构 ██████░░░░ X.X    最强 ⭐
逻辑 █████░░░░░ X.X
表达力 ████░░░░░░ X.X    最弱 🔧
简洁 ██████░░░░ X.X
说服力 █████░░░░░ X.X
流畅度 ███████░░░ X.X

🗣️ 口语习惯
最常用填充词:然后(X次) > 就是(X次) > 嗯(X次)
填充词趋势:下降中 ✅ / 持平 / 上升 ⚠️

💡 改进建议
1. [基于数据的具体建议]
2. [推荐的框架和练习方向]
3. [下一步行动建议]

功能6:每日表达力 Tips 推送

机制
  • 素材库: references/daily-tips.md(35 条 tips,按顺序循环)
  • 状态文件: tip-state.json(运行时自动创建,记录上次推送编号和日期)
  • 推送方式: 通过 OpenClaw cron job 定时触发
设置方法

用户说"开启每日 Tips"时,创建 cron job:

  • 推荐时间:每天早上 8:00
  • payload: agentTurn,读取 daily-tips.md + tip-state.json,发送下一条 tip
  • 将 cron job ID 记录到 config.json
推送内容

每条推送包含:

  1. 当天的表达力小贴士
  2. 一个 30 秒可完成的微练习任务
  3. 引导语:"想练一下可以回复「来个话题」"
Tips 分类(35 条)
  • 结构与逻辑(8 条)
  • 表达力与用词(7 条)
  • 流畅度与口语习惯(7 条)
  • 社交与沟通技巧(8 条)
  • 心态与习惯(5 条)

📊 练习数据记录(Bitable)

以下仅在配置了 Bitable 时生效。

练习记录表字段
字段名类型说明
练习日期DateTime练习时间(毫秒时间戳)
练习类型SingleSelect即兴话题 / 场景模拟 / 框架练习
话题/场景Text具体话题或场景描述
难度SingleSelect🟢入门 / 🟡进阶 / 🔴挑战
回答方式SingleSelect语音 / 文字
语音文件Attachment用户语音原始文件(如有)
语音转文字TextWhisper 转写结果
结构分Number1-10
逻辑分Number1-10
表达力分Number1-10
简洁分Number1-10
说服力分Number1-10
流畅度分Number1-10(仅语音时评分)
综合分Number各项平均(保留1位小数)
填充词统计Text如:"然后x5, 就是x3, 嗯x2"
口语分析Text语速、节奏、口语化程度等分析
改进建议Text具体的改进建议
示范表达Text针对薄弱环节的示范口语表达
⚠️ 语音文件附件上传(重要!)

飞书 Bitable 的附件字段(type=17)不能直接传文件路径,必须先上传文件获取 file_token,再写入记录。

完整流程(3步):

Step 1: 获取 tenant_access_token

从 OpenClaw 的 openclaw.json 配置中读取飞书 appId 和 appSecret:

bash
TOKEN=$(curl -s -X POST 'https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal' \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"app_id":"<FROM_CONFIG>","app_secret":"<FROM_CONFIG>"}' \
  | python3 -c "import json,sys; print(json.load(sys.stdin)['tenant_access_token'])")
Step 2: 上传文件到飞书(parent_type=bitable_file)
bash
FILE_PATH="/path/to/voice.ogg"
FILE_SIZE=$(stat -f%z "$FILE_PATH" 2>/dev/null || stat -c%s "$FILE_PATH")
UPLOAD_RESULT=$(curl -s -X POST 'https://open.feishu.cn/open-apis/drive/v1/medias/upload_all' \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -F "file_name=voice_practice.ogg" \
  -F "parent_type=bitable_file" \
  -F "parent_node=<APP_TOKEN_FROM_CONFIG>" \
  -F "size=$FILE_SIZE" \
  -F "file=@$FILE_PATH")
FILE_TOKEN=$(echo "$UPLOAD_RESULT" | python3 -c "import json,sys; print(json.load(sys.stdin)['data']['file_token'])")
Step 3: 写入记录时,附件字段传 file_token 数组
"语音文件": [{"file_token": "FILE_TOKEN_HERE"}]
注意事项
  • 练习日期用毫秒时间戳
  • 文字回答时「流畅度分」留空不填
  • 语音文件字段必须先上传再写入 file_token,不能直接传路径!
  • 每次练习必须记录,不能遗漏

通用规则

  • 语音优先:始终鼓励用户发语音,文字回答也接受但要提醒
  • 语言:中文为主,用户如果用英文则切换英文
  • 语气:像一个靠谱的朋友 + 专业教练,不要太正式也不要太随意
  • 评分诚实:宁可评低一点给出改进空间,不要虚高让用户没收获
  • 鼓励为主但不虚夸:指出问题的同时肯定进步
  • 连接功能:框架速查后可引导去场景模拟练习,即兴话题后可建议相关场景
  • TTS 反馈:重要反馈可以用 TTS 语音播报,让用户"听"到改进建议
  • 自动记录:如已配置 Bitable,每次评分完成后自动写入,不需要用户手动操作
  • 优雅降级:Bitable 未配置时,核心功能正常运行,只是不记录数据

© LeoYeAI, MIT. Rendered from Markdown: HTML in the file is shown as text, images as links, and headings moved down two levels. Raw file

Files

SKILL.md and 6 other files (references) in skills/expression-coach of LeoYeAI/openclaw-master-skills.

  • SKILL.md
  • README.md
  • _meta.json
  • references/daily-tips.md
  • references/frameworks.md
  • references/scenarios.md
  • references/topics.md

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    逸尘自用的互联网研究总入口。用于跨平台且跨阶段、用户尚未确定工具,或明确要求对公司、产品、人物、技术、行业和领域做横纵分析、发展史加现状对比或有来源约束的系统深度研究;先生成有截止日期和证据闸门的计划,再把搜索发现、候选核验、有限归档、按需转写和证据综合路由到…

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Questions about Expression Coach

What does Expression Coach do?

个人表达能力训练教练。支持即兴话题练习(AI评分+反馈)、职场/社交场景角色扮演模拟、表达框架速查、 自定义话题管理、进步追踪与数据分析、每日表达力Tips推送。. Expression Coach is an agent skill from LeoYeAI/openclaw-master-skills.

When should I use Expression Coach?

Expression Coach fits situations like: tasks that involve Speech recognition and synthesis.

How do I install Expression Coach in Claude Code?

Run `npx skills add LeoYeAI/openclaw-master-skills --skill expression-coach -a claude-code`. Or copy the skill folder (skills/expression-coach in LeoYeAI/openclaw-master-skills) into .claude/skills/expression-coach in your project. Claude Code loads it when a task matches its description.

How do I install Expression Coach in Codex?

Run `npx skills add LeoYeAI/openclaw-master-skills --skill expression-coach -a codex`. Or copy the skill folder (skills/expression-coach in LeoYeAI/openclaw-master-skills) into .agents/skills/expression-coach in your project. Codex loads it when a task matches its description.

Can I use Expression Coach in Cursor, Gemini CLI or GitHub Copilot?

Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot and OpenCode also load SKILL.md folders. With the skills CLI, run `npx skills add LeoYeAI/openclaw-master-skills --skill expression-coach -a cursor` (or -a gemini-cli, github-copilot or opencode for the others). To copy it by hand, put the folder in .cursor/skills/expression-coach, .gemini/skills/expression-coach, .github/skills/expression-coach and .opencode/skills/expression-coach in your project.

What does Expression Coach need to run?

Going by SKILL.md and its folder, Expression Coach needs the command-line tools its instructions call (whisper, curl and python3) and credentials named FILE_TOKEN. Our summary lists: A credential in YOUR_APP_TOKEN.

Does Expression Coach access the network?

SKILL.md names 1 domain. In commands or code: open.feishu.cn; the agent is likely to contact it when it follows the instructions. This is read from the text; nothing was executed.

Is Expression Coach safe to install?

Our automated static check of SKILL.md found no risky patterns, such as piping downloads into a shell, reading credential files or hidden Unicode. It is not a guarantee. Review the folder before installing.

What licence does Expression Coach use?

Expression Coach is published under the MIT licence (the repository's licence). It allows redistribution, so the full SKILL.md is shown on this page.

How many tokens does Expression Coach use?

About 2.5k tokens (SKILL.md is roughly 9.9k characters). Agents keep only the skill's name and description in context until a task matches; then they load SKILL.md in full. Its references folder adds about 3.8k tokens, read only when the agent opens those files.

What are the alternatives to Expression Coach?

Skills that share tags, products or a category with Expression Coach: Triage (TalAter/annyang, 6.8k stars), Yichen Asr (mcncarl/yichen-skills, 4.3k stars), Dingtalk Minutes (DingTalk-Real-AI/dingtalk-workspace-cli, 3.2k stars) and Youtube Fetcher (JimmySadek/youtube-fetcher-to-markdown, 485 stars). The comparison table on this page puts their stars, adoption, token cost, safety result and licence side by side.

Who maintains Expression Coach?

LeoYeAI (a GitHub user) maintains it in LeoYeAI/openclaw-master-skills, which has 2,159 GitHub stars. The repository holds 972 skills in this directory. The repository was last updated on July 20, 2026.

Source: LeoYeAI/openclaw-master-skills on GitHub. Facts on this page come from the repository at the commit we read; the author's words are quoted as theirs.