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github.com/pipecat-aiエージェントワークフロー2845 回インストール15 週間前に更新
リポジトリ

talk について

Pipecat MCP サーバーを介した音声会話を進行するスキルです。エージェントの起動、発話、傾聴、進捗報告、確認後の終了手順を示します。

主な機能

  1. 01音声セッションの開始と終了
  2. 02音声での挨拶と応答
  3. 03タスク中の進捗報告
  4. 04変更や終了前の確認

活用シーン

  1. 01音声会話でのタスク処理
  2. 02ファイル編集の進捗を音声で報告
  3. 03キャプチャ対象のアプリ画面を確認
  4. 04口頭確認後のセッション終了

MCP 対応

Pipecat MCP サーバーを使い、start()、speak()、listen()、stop()で音声エージェントを初期化・制御します。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/pipecat-ai/skills --skill talk

インストール後、Claude Code で/talkを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Pipecat MCP サーバーを使用して音声会話を開始します。

フロー

  1. ターミナルに、以下の情報を箇条書きで整形して出力します:
    • 音声セッションを開始します
    • 準備ができたら、好きなトランスポート(Pipecat Playground、Daily ルーム、電話呼び出し)で接続できます
    • モデルは最初のユーザー接続時にダウンロードされるため、最初の接続には少し時間がかかる場合があります
    • 接続が確立されず、ユーザーが音声を聞けない場合は、ターミナルで Pipecat MCP サーバーからのエラーを確認してください
  2. start() を呼び出して音声エージェントを初期化します
  3. speak() でユーザーに挨拶し、続いて listen() を呼び出して入力を受け付けます
  4. ユーザーがタスクの実行を依頼した場合:
    • speak() でリクエストを確認します(まだ listen() を呼び出さないでください)
    • 作業を実行します(ファイルの編集、コマンドの実行など)
    • 重要:speak() を頻繁に呼び出して進捗を伝えてください — 各重要なステップの後(例:「今ファイルを読み込んでいます」「変更を加えています」「最初のファイルが完了しました、次に進みます」)。何度もツールを呼び出したまま無言にならないようにしてください。
    • タスクが完了したら、speak() を使って結果を報告します
    • その後になって初めて listen() を呼び出し、次のユーザー入力を待ちます
  5. ユーザーが簡単な質問をしたり雑談をした場合(実行するタスクがない場合)、speak() で応答し、すぐに listen() を呼び出します
  6. ユーザーが会話を終了したい場合は、停止する前に口頭での確認を求めます。迷ったら、聞き続けてください。
  7. 確認が取れたら、speak() で別れの挨拶をし、続いて stop() を呼び出します

重要な原則:listen() は「私は完了し、ユーザーが話す準備ができています」という意味です。まだ行うべき作業や伝えるべき更新がある間は、決して呼び出さないでください。

ガイドライン

  • すべての応答と進捗の更新は 1〜2 文の短さに抑えてください。音声では簡潔さが重要です。
  • ユーザーがタスク(例:ファイルの編集、PR の作成)の実行を依頼した場合は、まず口頭でリクエストを確認し、それから作業を開始してください。無言で作業しないでください。
  • 変更(ファイル、PR、issue など)を行う前に、提案する変更をターミナルに表示し、speak() を使って口頭での確認を求め、続いて listen() を呼び出してユーザーの応答を得てから進めてください。
  • list_windows() と screen_capture() を使用する際、同じアプリのウィンドウが複数ある場合や、ユーザーがどのウィンドウを望んでいるか不明な場合は、キャプチャする前に確認を求めてください。
  • 会話が終了したら、必ず stop() を呼び出してください。

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