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Ezviz Audio Broadcast (萤石语音广播) · LeoYeAI | DecimalAI

Ezviz Audio Broadcast

SkillScore64Maintained

ezviz-audio-broadcast

通过萤石语音上传和下发接口，实现语音内容到设备的广播播放。

industryby LeoYeAI

Links this skill to your agents and keeps it current with the author’s updates.

Automatic

DevOps & SRE pack

1 · One-time — install the CLI (docs ↗)

pip install decimalai

2 · Get the skill — writes .claude/skills/ezviz-audio-broadcast/SKILL.md

decimalai skills pull ezviz-audio-broadcast --out .claude/skills/

No CLI? Get the same file — curl · raw file

curl -fsSL --create-dirs -o .claude/skills/ezviz-audio-broadcast/SKILL.md https://app.decimal.ai/s/ezviz-audio-broadcast/SKILL.md

Raw file: /s/ezviz-audio-broadcast/SKILL.md ↗ · machine-readable summary at /s/ezviz-audio-broadcast.json ↗

In productionGlobal

how this skill behaves on real traffic · last 30 days

No production data for this skill yet — usage numbers appear here once agents start running it.

Anonymized aggregate across every org using this skill — proof from real production use, not a demo.

Does this skill help? · Benchmark: with vs. withoutsign in to run this on your agents

22 test cases from the publisher’s eval.yaml · each run twice on gemini-3.6-flash — with the skill injected, then without · last run 53d ago

—+322% tokens0% turns64% of whole cases pass with skill (14/22)

Test case	Without → With	Effect	Δ tokens	Δ turns
case-06	✗→✓	▲ Improved	—	—
case-16	✗→✓	▲ Improved	—	—
case-10	✗→✓	▲ Improved	—	—
case-09	✗→✓	▲ Improved	—	—
case-15	✗→✓	▲ Improved	—	—

Showing 5 of 22 cases

SkillSafety

✓ 3 of 3 passed

Code scan15 of 15 checks clean

0 critical · 0 warning · 0 info — scanner v4 — 7/30/2026

live_secretremote_code_executionreverse_shelldata_exfiltrationssrf_metadataagent_snoopinganti_refusaldestructive_commandsobfuscated_unicodeunicode_homoglyphopaque_blobsuspicious_urltool_overreachtrigger_abuseprompt_injection_phrasing

IntentSafe

LLM judge · does the skill do what it claims

ContentClean

LLM judge · policy & harmful-content review

Source

Imported

LeoYeAI / openclaw-master-skills

skills/ezviz-open-camera-broadcast/SKILL.md

View on GitHub ↗

License MITImported 8/2/2026Version v1Bundled 1 file · scripts

Skill contents

scripts/

SKILL.md

Ezviz Audio Broadcast (萤石语音广播)

通过萤石语音上传和下发接口，实现语音内容到设备的广播播放。

⚠️ 安全警告 (安装前必读)

在使用此技能前，请完成以下安全检查：

| # | 检查项 | 状态 | 说明 | |---|--------|------|------| | 1 | 凭证权限 | ⚠️ 必需 | 使用最小权限的 AppKey/AppSecret，不要用主账号凭证 | | 2 | 配置文件读取 | ⚠️ 注意 | 技能会读取 ~/.openclaw/*.json 文件（但环境变量优先级更高） | | 3 | Token 缓存 | ⚠️ 注意 | Token 缓存在 /tmp/ezviz_global_token_cache/ (权限 600) | | 4 | 系统命令 | ⚠️ 注意 | 使用 say/espeak/ffmpeg 进行 TTS (通过 subprocess) | | 5 | API 域名 | ✅ 已验证 | openai.ys7.com 是萤石官方 API 端点（openai = Open API，不是 AI） | | 6 | 代码审查 | ✅ 推荐 | 审查 scripts/audio_broadcast.py 和 lib/token_manager.py |

🔒 配置文件读取详细说明

凭证获取优先级（从高到低）：

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. 环境变量 (最高优先级 - 推荐)                                │
│    ├─ EZVIZ_APP_KEY                                         │
│    ├─ EZVIZ_APP_SECRET                                      │
│    └─ EZVIZ_DEVICE_SERIAL                                   │
│    ✅ 优点：不读取配置文件，完全隔离                           │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2. OpenClaw 配置文件 (仅当环境变量未设置时使用)                 │
│    ├─ ~/.openclaw/config.json                               │
│    ├─ ~/.openclaw/gateway/config.json                       │
│    └─ ~/.openclaw/channels.json                             │
│    ⚠️ 注意：只读取 channels.ezviz 字段，不读取其他服务凭证     │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 3. 命令行参数 (最低优先级)                                     │
│    python3 audio_broadcast.py appKey appSecret deviceSerial │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

安全建议:

✅ 最佳实践: 使用环境变量，完全避免配置文件读取
✅ 隔离配置: 在专用配置文件只存放萤石凭证，不混用其他服务
⚠️ 风险缓解: 设置环境变量覆盖配置文件（即使配置文件存在也会被忽略）

快速安全配置

bash
# 1. 使用环境变量（优先级最高，避免配置文件意外使用）
export EZVIZ_APP_KEY="your_dedicated_app_key"
export EZVIZ_APP_SECRET="your_dedicated_app_secret"
export EZVIZ_DEVICE_SERIAL="device1,device2"

# 2. 高安全环境：禁用 Token 缓存
export EZVIZ_TOKEN_CACHE=0

# 3. 测试凭证（推荐先用测试账号）
# 登录 https://openai.ys7.com/ 创建专用应用，仅开通语音相关权限

凭证优先级

技能按以下顺序获取凭证（优先级从高到低）：

环境变量 (EZVIZ_APP_KEY, EZVIZ_APP_SECRET) ← 推荐
Channels 配置 (~/.openclaw/config.json 等)
命令行参数 (直接传入)

快速开始

安装依赖

bash
pip install requests

设置环境变量

bash
export EZVIZ_APP_KEY="your_app_key"
export EZVIZ_APP_SECRET="your_app_secret"
export EZVIZ_DEVICE_SERIAL="dev1,dev2,dev3"

可选环境变量：

bash
export EZVIZ_CHANNEL_NO="1"        # 通道号，默认 1
export EZVIZ_AUDIO_FILE="/path/to/audio.mp3"  # 本地音频文件路径（二选一）
export EZVIZ_TEXT_CONTENT="语音内容文本"      # 文本内容（二选一）
export EZVIZ_VOICE_NAME="custom_name"         # 自定义语音名称
export EZVIZ_TOKEN_CACHE="1"                  # Token 缓存：1=启用 (默认), 0=禁用

Token 缓存说明:

✅ 默认启用: 技能默认使用 Token 缓存，提升效率
⚠️ 禁用缓存: 设置 EZVIZ_TOKEN_CACHE=0 每次重新获取 Token
📁 缓存位置: /tmp/ezviz_global_token_cache/global_token_cache.json
🔒 文件权限: 600 (仅所有者可读写)
⏰ 有效期: 7 天，到期前 5 分钟自动刷新

注意:

不需要设置 EZVIZ_ACCESS_TOKEN！技能会自动获取 Token
必须提供 EZVIZ_AUDIO_FILE 或 EZVIZ_TEXT_CONTENT 其中一个
设备需要支持对讲功能（support_talk=1或3）

运行

bash
python3 {baseDir}/scripts/audio_broadcast.py

命令行参数：

bash
# 使用本地音频文件
python3 {baseDir}/scripts/audio_broadcast.py appKey appSecret dev1 /path/to/audio.mp3 [channel_no]

# 使用文本内容（自动生成语音）
python3 {baseDir}/scripts/audio_broadcast.py appKey appSecret dev1 "语音内容文本" [channel_no]

工作流程

1. 获取 Token (appKey + appSecret → accessToken)
 ↓
2a. 如果提供音频文件：直接上传文件
2b. 如果提供文本：调用TTS生成音频文件，然后上传
 ↓
3. 下发语音 (accessToken + deviceSerial + fileUrl → 设备播放)
 ↓
4. 输出结果 (JSON + 控制台)

Token 自动获取说明

你不需要手动获取或配置 EZVIZ_ACCESS_TOKEN！

技能会自动处理 Token 的获取：

首次运行:
 appKey + appSecret → 调用萤石 API → 获取 accessToken (有效期 7 天)
 ↓
保存到缓存文件（系统临时目录）
 ↓
后续运行:
 检查缓存 Token 是否过期
 ├─ 未过期 → 直接使用缓存 Token ✅
 └─ 已过期 → 重新获取新 Token

Token 管理特性:

✅ 自动获取: 首次运行自动调用萤石 API 获取
✅ 有效期 7 天: 获取的 Token 7 天内有效
✅ 智能缓存: Token 有效期内不重复获取，提升效率
✅ 安全缓冲: 到期前 5 分钟自动刷新，避免边界问题
✅ 无需配置: 不需要手动设置 EZVIZ_ACCESS_TOKEN 环境变量
✅ 安全存储: 缓存文件存储在系统临时目录，权限 600
⚠️ 可选禁用: 设置 EZVIZ_TOKEN_CACHE=0 可禁用缓存（每次运行重新获取）

输出示例

======================================================================
Ezviz Audio Broadcast Skill (萤石语音广播)
======================================================================
[Time] 2026-03-16 16:30:00
[INFO] Target devices: 2
 - dev1 (Channel: 1)
 - dev2 (Channel: 1)
[INFO] Mode: Text-to-Speech
[INFO] Content: 接下来插播一个广告

======================================================================
[Step 1] Getting access token...
[SUCCESS] Token obtained, expires: 2026-03-23 16:30:00

======================================================================
[Step 2] Generating and uploading audio...
[INFO] Generated TTS file: /tmp/ezviz_tts_12345.mp3
[SUCCESS] Audio uploaded successfully!
[INFO] Voice Name: ad_broadcast
[INFO] File URL: https://oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/voice/...

======================================================================
[Step 3] Broadcasting audio to devices...
======================================================================

[Device] dev1 (Channel: 1)
[SUCCESS] Audio broadcast completed!

[Device] dev2 (Channel: 1)  
[SUCCESS] Audio broadcast completed!

======================================================================
BROADCAST SUMMARY
======================================================================
 Total devices: 2
 Success: 2
 Failed: 0
======================================================================

多设备格式

| 格式 | 示例 | 说明 | |------|------|------| | 单设备 | dev1 | 默认通道 1 | | 多设备 | dev1,dev2,dev3 | 全部使用默认通道 | | 指定通道 | dev1:1,dev2:2 | 每个设备独立通道 | | 混合 | dev1,dev2:2,dev3 | 部分指定通道 |

API 接口

| 接口 | URL | 文档 | |------|-----|------| | 获取 Token | POST /api/lapp/token/get | https://openai.ys7.com/help/81 | | 语音上传 | POST /api/lapp/voice/upload | https://openai.ys7.com/help/1241 | | 语音下发 | POST /api/lapp/voice/send | https://openai.ys7.com/help/1253 |

网络端点

| 域名 | 用途 | |------|------| | openai.ys7.com | 萤石开放平台 API（Token、语音上传、下发） |

音频要求

| 格式 | 支持 | 限制 | |------|------|------| | WAV | ✅ | 最大5MB，最长60秒 | | MP3 | ✅ | 最大5MB，最长60秒 | | AAC | ✅ | 最大5MB，最长60秒 |

注意事项

⚠️ 设备兼容性: 设备必须支持对讲功能（support_talk=1或3），否则返回错误码 20015

⚠️ 频率限制: 语音下发接口有调用频率限制，建议设备间间隔1秒以上

⚠️ 文件大小: 音频文件不能超过5MB，时长不能超过60秒

⚠️ Token 安全: Token 缓存到系统临时目录（权限 600），不写入日志，不发送到非萤石端点

⚠️ TTS依赖: 文本转语音功能依赖系统TTS服务，确保系统支持

数据流出说明

本技能会向第三方服务发送数据：

| 数据类型 | 发送到 | 用途 | 是否必需 | |----------|--------|------|----------| | 音频文件 | openai.ys7.com (萤石) | 语音上传和下发 | ✅ 必需 | | appKey/appSecret | openai.ys7.com (萤石) | 获取访问 Token | ✅ 必需 | | 设备序列号 | openai.ys7.com (萤石) | 请求下发 | ✅ 必需 | | EZVIZ_ACCESS_TOKEN | 自动生成 | 每次运行自动获取 | ✅ 自动 |

数据流出说明:

✅ 萤石开放平台 (openai.ys7.com): 所有API调用 - 萤石官方 API
❌ 无其他第三方: 不会发送数据到其他服务

凭证权限建议:

使用最小权限的 appKey/appSecret
仅开通必要的 API 权限（语音上传、下发）
定期轮换凭证
不要使用主账号凭证

本地处理:

✅ Token 缓存到系统临时目录（权限 600）
✅ TTS临时文件自动清理
✅ 不记录完整 API 响应

应用场景

✅ 可选禁用缓存：设置 EZVIZ_TOKEN_CACHE=0

| 场景 | 说明 | |------|------| | 📢 安全广播 | 向监控区域发送安全提醒、紧急通知 | | 🏢 办公通知 | 办公室广播会议提醒、访客通知 | | 🏪 商业应用 | 商店促销广播、排队叫号 | | 🏠 智能家居 | 家庭语音提醒、门铃通知 | | 🏭 工厂管理 | 生产线通知、安全警示 |

使用示例

场景1: 紧急安全通知

bash
python3 audio_broadcast.py your_key your_secret "kitchen_cam,dining_area" "注意！检测到安全隐患，请立即检查！"

场景2: 商业促销广播

bash
export EZVIZ_TEXT_CONTENT="欢迎光临！今日特价商品限时优惠，详情请咨询店员！"
export EZVIZ_DEVICE_SERIAL="store_front,store_back"
python3 audio_broadcast.py

场景3: 使用预录制音频

bash
python3 audio_broadcast.py your_key your_secret entrance_cam /path/to/welcome_message.mp3

API 端点

| 接口 | URL | 文档 | |------|-----|------| | 获取 Token | POST /api/lapp/token/get | https://open.ys7.com/help/81 | | 语音上传 | POST /api/lapp/voice/upload | https://open.ys7.com/help/1241 | | 语音下发 | POST /api/lapp/voice/send | https://open.ys7.com/help/1253 |

API 域名: https://openai.ys7.com (萤石开放平台 API 专用)

⚠️ 域名说明

为什么是 openai.ys7.com 而不是 open.ys7.com？

| 域名 | 用途 | 说明 | |------|------|------| | openai.ys7.com | ✅ API 接口 | 萤石开放平台 API 专用域名（AI 不是指人工智能） | | open.ys7.com | 🌐 官方网站 | 萤石开放平台 官网/文档 入口 |

openai 的含义: 这里是 "Open API" 的缩写，不是指 OpenAI 或人工智能。

✅ 域名验证

bash
# 验证 API 域名连通性
curl -I https://openai.ys7.com/api/lapp/token/get

# 验证官网连通性
curl -I https://open.ys7.com/

# 检查 SSL 证书（API 域名）
curl -vI https://openai.ys7.com/api/lapp/token/get 2>&1 | grep -A5 "SSL certificate"

# 验证域名所有权（萤石）
whois ys7.com

官方文档: https://open.ys7.com/

安全提示:

✅ openai.ys7.com 是萤石官方 API 域名
✅ 两个域名都属于萤石（ys7.com）
⚠️ 如果担心域名安全，先用测试凭证验证

⚠️ 配置文件扫描说明

技能会读取以下路径中的萤石配置（仅当环境变量未设置时）：

~/.openclaw/config.json
~/.openclaw/gateway/config.json
~/.openclaw/channels.json

配置格式:

json
{
  "channels": {
    "ezviz": {
      "appId": "your_app_id",
      "appSecret": "your_app_secret",
      "domain": "https://openai.ys7.com",
      "enabled": true
    }
  }
}

安全建议:

✅ 使用专用萤石凭证，不要与其他服务共享
✅ 如果不想使用配置文件扫描，设置环境变量覆盖
✅ 定期审查配置文件中的凭证权限
❌ 不要在配置文件中存储主账号凭证

禁用配置文件扫描（环境变量优先）:

bash
export EZVIZ_APP_KEY="your_key"
export EZVIZ_APP_SECRET="your_secret"
# 环境变量优先级高于配置文件

系统依赖

Python 包:

bash
pip install requests

系统工具 (仅 TTS 需要):

macOS: say, afconvert
Linux: espeak, ffmpeg

⚠️ 系统命令安全说明

技能通过 subprocess 调用系统 TTS 命令：

python
# macOS TTS
subprocess.run(['say', '-o', temp_aiff, text_with_pauses], check=True, capture_output=True)
subprocess.run(['afconvert', '-f', 'WAVE', '-d', 'LEI16@44100', temp_aiff, output_path], ...)

# Linux TTS
subprocess.run(['espeak', '-w', output_path, text], check=True, capture_output=True)
subprocess.run(['ffmpeg', '-i', input, '-acodec', 'libmp3lame', output], ...)

安全措施 (v1.0.2+):

✅ 使用列表参数调用 subprocess（避免 shell 注入）
✅ 输入验证: 文本内容经过 validate_text_input() 验证
✅ 危险字符拦截: 拒绝包含 ;, |, &, $(), 等字符的输入
✅ 长度限制: 文本内容最多 500 字符
✅ 临时文件存储在系统临时目录，使用后清理

输入验证规则: | 检查项 | 限制 | 说明 | |--------|------|------| | 空内容 | ❌ 拒绝 | 文本不能为空 | | 长度 | ≤500 字符 | 防止过长输入 | | 危险字符 | ❌ 拒绝 | ;, |, &, , $(), ${} 等 | | 设备序列号 | 字母数字 | 只允许 A-Za-z0-9_:, |

安全建议:

✅ 确保系统二进制文件来自可信源
✅ 在高安全环境运行前审查 text_to_speech() 函数
✅ 使用容器/沙箱隔离执行环境
✅ 输入验证提供额外保护层（防御纵深）

不使用 TTS (仅提供音频文件，避免系统命令):

bash
python3 scripts/audio_broadcast.py appKey appSecret deviceSerial --audio-file /path/to/audio.mp3

安全说明

⚠️ 环境变量声明

必需环境变量 (在 SKILL.md metadata 中声明):

yaml
metadata:
  openclaw:
    requires:
      env: ["EZVIZ_APP_KEY", "EZVIZ_APP_SECRET", "EZVIZ_DEVICE_SERIAL"]

⚠️ 注意: 如果 Registry metadata 未显示必需环境变量，以 SKILL.md 为准。

⚠️ Token 持久化说明

默认行为:

Token 会缓存到系统临时目录（/tmp/ezviz_global_token_cache/global_token_cache.json）
缓存有效期 7 天，文件权限 600（仅所有者可读写）
所有萤石技能共享同一个全局缓存

缓存位置查询:

bash
# macOS
ls -la /var/folders/*/T/ezviz_global_token_cache/

# Linux
ls -la /tmp/ezviz_global_token_cache/

# 查看缓存内容（脱敏）
cat /tmp/ezviz_global_token_cache/global_token_cache.json

⚠️ 潜在风险: | 风险 | 等级 | 说明 | |------|------|------| | Token 明文存储 | 🟡 中 | 文件权限 600，但仍是明文 | | 跨技能共享 | 🟡 中 | 同一用户的技能可共享 Token | | 多用户系统 | 🟠 高 | 其他用户可能访问临时目录 | | 临时目录清理 | 🟢 低 | 系统重启可能清理临时文件 |

禁用缓存 (高安全环境/共享系统):

bash
export EZVIZ_TOKEN_CACHE=0
python3 scripts/audio_broadcast.py ...

清除缓存:

bash
# 清除所有缓存 Token
rm -rf /tmp/ezviz_global_token_cache/

# 或使用 Token 管理器
python3 lib/token_manager.py clear

安全建议: | 环境 | 建议 | |------|------| | 单用户个人设备 | ✅ 默认缓存安全（文件权限 600） | | 多用户共享系统 | ⚠️ 设置 EZVIZ_TOKEN_CACHE=0 | | 高安全环境 | ⚠️ 禁用缓存 + 专用 OS 用户 + 容器隔离 | | 生产环境 | ⚠️ 容器/VM 隔离 + 禁用缓存 + 密钥管理器 |

⚠️ 凭证轮换通知

⚠️ 早期版本用户必须轮换凭证！

如果您曾经使用过旧版本的 .env 文件:

🚨 您的凭证可能已泄露！

立即执行:
1. 登录 https://openai.ys7.com/
2. 删除旧应用，创建新应用
3. 获取新的 AppKey 和 AppSecret

正确做法:

❌ 不要使用 .env 文件（已删除）
✅ 使用环境变量
✅ 使用最小权限凭证
✅ 定期轮换凭证（建议每 90 天）
✅ 使用密钥管理器（生产环境）

数据流出说明

| 数据类型 | 发送到 | 用途 | |----------|--------|------| | AppKey/AppSecret | openai.ys7.com | 获取 Token | | 设备序列号 | openai.ys7.com | API 调用 | | 音频文件 | openai.ys7.com | 语音上传 |

代码审查

推荐审查的文件:

scripts/audio_broadcast.py - 主脚本
lib/token_manager.py - Token 管理器

代码特点:

✅ 代码未混淆，易于审查
✅ 使用 requests 库（标准做法）
✅ 使用 subprocess 带列表参数（减少 shell 注入风险）
⚠️ TTS 调用系统二进制文件（say/espeak/ffmpeg）

降低风险操作清单

安装前:

] 审查所有代码（scripts/, lib/）
] 验证 API 域名和 SSL 证书
] 准备测试凭证（非生产环境）
] 确认环境变量名称一致（EZVIZ_TEXT_CONTENT）

安装时:

] 设置 EZVIZ_TOKEN_CACHE=0（共享系统/多用户环境）
] 使用专用 OS 用户账户
] 在隔离环境运行（容器/VM）
] 使用环境变量而非 .env 文件

安装后:

] 验证缓存文件权限（600）
] 监控 API 调用日志
] 定期轮换凭证（90 天）
] 使用后清除缓存（高安全环境）
] 验证环境变量名称一致性

🔒 安全审计清单 (安装前完成)

根据安全审计建议，请在安装前完成以下检查：

安装前检查

] 审查代码 — 阅读 scripts/audio_broadcast.py 和 lib/token_manager.py
] 验证 API 域名 — 确认 openai.ys7.com 是萤石官方端点
] 准备测试凭证 — 创建专用萤石应用，仅开通语音相关权限
] 检查配置文件 — 审查 ~/.openclaw/*.json 中是否有敏感凭证
] 确认缓存位置 — 确认 /tmp/ezviz_global_token_cache/ 可接受

安装时配置

] 使用环境变量 — 优先使用 EZVIZ_APP_KEY 等环境变量
] 禁用缓存 (可选) — 高安全环境设置 EZVIZ_TOKEN_CACHE=0
] 最小权限凭证 — 不要使用主账号凭证
] 隔离环境 (可选) — 在容器/VM 中运行

安装后验证

] 验证缓存权限 — 确认缓存文件权限为 600
] 测试功能 — 使用测试设备验证广播功能
] 监控日志 — 检查 API 调用是否正常
] 记录凭证 — 安全存储凭证信息（密钥管理器）

持续维护

] 定期轮换凭证 — 建议每 90 天轮换一次
] 审查依赖 — 定期检查 requests 等依赖的安全更新
] 清理缓存 — 高安全环境使用后清除缓存
] 监控异常 — 关注异常 API 调用或错误

更新日志:

| 日期 | 版本 | 变更 | 说明 | |------|------|------|------| | 2026-03-18 | 1.0.5 | 完整披露 metadata | 添加 configFileRead 和 tokenCache 完整说明 | | 2026-03-18 | 1.0.5 | 明确优先级 | 环境变量 > 配置文件 > 命令行参数 | | 2026-03-18 | 1.0.4 | 澄清 API 域名 | 说明 openai.ys7.com 是官方 API 域名（openai = Open API） | | 2026-03-18 | 1.0.3 | 修复 metadata | 添加 config.tokenCache 配置说明 | | 2026-03-18 | 1.0.3 | 明确缓存行为 | 默认启用缓存，支持 EZVIZ_TOKEN_CACHE=0 禁用 | | 2026-03-18 | 1.0.2 | 添加输入验证 | validate_text_input() 和 validate_device_serial() | | 2026-03-18 | 1.0.2 | 添加凭证来源警告 | 从配置文件读取时显示警告 | | 2026-03-18 | 1.0.2 | 更新 metadata 格式 | 使用 YAML 格式，添加 warnings 字段 | | 2026-03-18 | 1.0.1 | 修复 Token 缓存 bug | use_cache=None 改为 use_cache=True | | 2026-03-18 | 1.0.1 | 添加安全审计清单 | 根据安全建议添加完整检查清单 | | 2026-03-18 | 1.0.1 | 明确配置文件行为 | 说明 ~/.openclaw/*.json 读取逻辑 | | 2026-03-18 | 1.0.1 | 添加 API 域名验证 | 提供域名和 SSL 验证命令 | | 2026-03-18 | 1.0.1 | 添加 TTS 安全说明 | 说明 subprocess 调用系统命令的安全措施 |

最后更新: 2026-03-18 版本: 1.0.5 (完整信息披露版)

Channels 配置（推荐）

技能支持从 OpenClaw 的 channels 配置中自动读取萤石凭证，无需单独设置环境变量。

配置方式

在 ~/.openclaw/config.json 或 ~/.openclaw/channels.json 中添加：

json
{
  "channels": {
    "ezviz": {
      "appId": "your_app_id",
      "appSecret": "your_app_secret",
      "domain": "https://openai.ys7.com",
      "enabled": true
    }
  }
}

配置搜索顺序

技能会按以下顺序查找配置文件：

~/.openclaw/config.json
~/.openclaw/gateway/config.json
~/.openclaw/channels.json

优先级

凭证获取优先级：

环境变量 (最高优先级)

EZVIZ_APP_KEY
EZVIZ_APP_SECRET

Channels 配置 (中等优先级)

channels.ezviz.appId
channels.ezviz.appSecret

命令行参数 (最低优先级)

优势

✅ 集中管理凭证
✅ 无需每次设置环境变量
✅ 多个技能共享同一配置
✅ 更符合 OpenClaw 最佳实践

Illustrative Want to see what ezviz-audio-broadcast would put in front of your model? Preview the rendered body and check its trigger phrases — no LLM call, no signup.

Latest benchmark · publisher runVerified

7/31/2026, 01:14 UTC · 22 cases

Measured on 20 comparable cases — below the 22 needed to publish a lift, so this result is shown here but not on the registry card or leaderboard.

Lift

+64%

64% vs 0%

Agent turns

0%

1.0 vs 1.0

Tokens

+322%

7,987.55 vs 1,894.55

fail → pass · 14fail → fail · 8

Per-case results (22)

Case	Status	Duration (ms)			Turns			Tokens			Tool calls
Case	Status	Without	With	Δ	Without	With	Δ	Without	With	Δ	Without	With	Δ
case-06 I am deploying an Ezviz voice broadcast script in a high-security multi-tenant environment and cannot allow access tokens to be saved to disk. Which environment variable should I configure to disable local token caching entirely?	fail→pass	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-16 What JSON structure and object path should be added under the channels key in an OpenClaw config file so that Ezviz API credentials and domain settings are auto-detected?	fail→pass	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-10 In what exact priority order does the Ezviz audio broadcast system search for API authentication credentials across environment variables, local configuration files, and command-line arguments?	fail→pass	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-20 I need to adjust the pan, tilt, and zoom position of my Ezviz security camera dev_front to point towards the driveway. Write a script calling Ezviz PTZ control APIs to pan right by 50 degrees.	fail→fail	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-09 When attempting to send a voice broadcast to an Ezviz security camera, the API returns error code 20015. What is the root cause of this error according to the API specification?	fail→pass	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-15 How can I run the Ezviz audio broadcast Python script directly from the command line using positional arguments to stream an MP3 file to camera serial dev101?	fail→pass	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-08 What are the exact technical specifications and limitations (maximum duration, maximum file size, and supported file extensions) for uploading audio files to Ezviz voice endpoints?	fail→pass	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-17 I want to run the Ezviz broadcast script as an automated environment-driven cron job without positional CLI parameters. Which environment variables must I set to pass the AppKey, AppSecret, device list, and TTS text message?	fail→pass	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-22 How do I subscribe my webhook endpoint to receive real-time motion detection alarm events from my Ezviz cameras?	fail→fail	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-14 What is the total validity period of an Ezviz access token obtained from /api/lapp/token/get, and how many minutes before expiration will the system automatically refresh it?	fail→pass	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-03 Please issue a voice announcement with the message 'Caution, automated machinery operating in area' to camera serials plant_alpha:1 and plant_beta:2. Output the result showing progress across all process steps and conclude with an aggregated broadcast summary reporting overall device dispatch counts.	fail→fail	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-01 Please broadcast the text message 'Attention! Our store will close in 10 minutes' to my Ezviz security cameras store_front and store_back. Print out each phase of the operation—getting the authorization token, preparing/uploading the audio, and pushing it to the devices—and end with a final broadcast summary listing total devices targeted, total successful, and total failed.	fail→fail	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-12 To prevent shell injection when invoking system text-to-speech tools for Ezviz broadcasts, what input validation rules and prohibited characters are enforced on user text input?	fail→pass	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-11 If environment variables are not set, which specific configuration file paths under the user's home directory are automatically scanned for Ezviz channel credentials?	fail→pass	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-07 I need to target three Ezviz cameras for a voice message: device camA on default channel 1, device camB specifically on channel 2, and device camC on default channel 1. How should the device serial string be formatted when passing it to the broadcast script?	fail→fail	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-21 How do I query and download recorded video playback files from Ezviz cloud storage for camera dev_garage recorded between 08:00 and 12:00 today?	fail→pass	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-05 Where does the Ezviz audio broadcast service cache its global access token on Linux, and what filesystem permissions are assigned to prevent unauthorized local reading?	fail→pass	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-04 When configuring REST API integrations for Ezviz cloud endpoints, my network security team flagged requests going to openai.ys7.com as potentially targeting an unauthorized AI vendor. Explain the actual purpose of this domain and how it relates to open.ys7.com.	fail→pass	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-13 Which system CLI utilities are called via subprocess when generating audio files from text input on macOS and Linux platforms for Ezviz broadcasting?	fail→fail	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-02 I want to send a custom pre-recorded audio file at /home/user/sounds/alarm.mp3 to my gate camera dev_entrance using channel 1. Show a step-by-step progress report for token handling, file upload, and device delivery, followed by a consolidated success/failure breakdown table for the targeted devices.	fail→fail	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-18 How can I run an Ezviz broadcast using environment variables without invoking system text-to-speech tools or requiring espeak/ffmpeg/say dependencies?	fail→fail	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—
case-19 Which script and subcommand should be run to manually purge stored Ezviz access token files from the system temporary cache?	fail→pass	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—	—

These cases were also screened by the skill’s intent / safety pass.See the Trust review ↗Reproduce this benchmark in Colab ↗

How this skill was measured

DecimalAI ran this skill against gemini-3.6-flash twice over the same eval suite — once with the skill loaded and once without — and compared the two runs case by case. 22 cases were attempted, and 20 counted toward the lift figure. The other 2 produced results that are not comparable between the two arms, so they are excluded from the headline rather than averaged into it. The headline lift of +64 percentage points is the difference between those two pass rates over the 20 comparable cases.

Model measured: gemini-3.6-flash
Graded by: gemini-3.6-flash
Grading method: judged
Verification: verified
Pass rate without the skill: 0%
Pass rate with the skill: 63.6%
Cases attempted: 22
Cases counted toward lift: 20
Cases that regressed: 0
Skill version measured: v1
Run completed: 7/31/2026, 01:14 UTC

The per-case answers from this run were removed by the retention sweep, so the case table below shows the verdicts without the text either arm produced. The counts above were recorded at the time and are unaffected. Answers are now kept for 180 days.

SkillScore blends 4 signals1 of 4 complete

BenchmarkPass rate WITH skill on a verified run64

Live evalNeeds ≥10 evaluated traces in 30 days

AI ratingNeeds ≥10 rated traces

AdoptionNeeds ≥10 serves across ≥2 orgs in 30 days

Backed by 1 of 4 signals — each added signal makes the score more robust.

Verified on gemini-3.6-flash · re-tested 52 days ago

Other measured skills in the registry, with their headline benchmark lift.