본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

energy-calculator

Calculate per-second RMS energy from audio files. Use when you need to analyze audio volume patterns, prepare data for silence/pause detection, or create an energy profile for audio analysis tasks.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

설치 방법 보기

포함된 파일(2)

  • SKILL.md1.7 KB
  • scripts/calc_energy.py2.2 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Energy Calculator

Calculates per-second RMS (Root Mean Square) energy from audio files. Produces an energy profile that can be used for opening detection, pause detection, or other audio analysis tasks.

Use Cases

  • Calculating audio energy for silence detection
  • Preparing data for opening/pause detection
  • Analyzing audio volume patterns

Usage

python3 /root/.claude/skills/energy-calculator/scripts/calc_energy.py \
    --audio /path/to/audio.wav \
    --output /path/to/energies.json

Parameters

  • --audio: Path to input WAV file
  • --output: Path to output JSON file
  • --window-seconds: Window size for energy calculation (default: 1 second)

Output Format

{
  "sample_rate": 16000,
  "window_seconds": 1,
  "total_seconds": 600,
  "energies": [123.5, 456.7, 234.2, ...],
  "stats": {
    "min": 45.2,
    "max": 892.3,
    "mean": 234.5,
    "std": 156.7
  }
}

How It Works

  1. Load audio file
  2. Split into 1-second windows
  3. Calculate RMS energy for each window: sqrt(mean(samples^2))
  4. Output array of energy values

Dependencies

  • Python 3.11+
  • numpy

Example

# Calculate energy from extracted audio
python3 /root/.claude/skills/energy-calculator/scripts/calc_energy.py \
    --audio audio.wav \
    --output energies.json

Notes

  • RMS energy correlates with perceived loudness
  • Higher values = louder audio, lower values = quieter/silence
  • Output can be used by opening-detector and pause-detector skills

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

Perform various data analysis on SEC 13-F and obtain some insights of fund activities such as number of holdings, AUM, and change of holdings between two quarters.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

benchflow-ai/skillsbench1.9천2026년 10월 13일 업데이트

AC branch pi-model power flow equations (P/Q and |S|) with transformer tap ratio and phase shift, matching `acopf-math-model.md` and MATPOWER branch fields. Use when computing branch flows in either direction, aggregating bus injections for nodal balance, checking MVA (rateA) limits, computing branch loading %, or debugging sign/units issues in AC power flow.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

benchflow-ai/skillsbench1.9천2026년 10월 13일 업데이트

Redact text from PDF documents for blind review anonymization

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

benchflow-ai/skillsbench1.9천2026년 10월 13일 업데이트

Use when checking simplified ADA-derived plan-view bathroom accessibility constraints such as turning space, door clear width, toilet centerline, grab bars, and lavatory knee/toe clearance.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

benchflow-ai/skillsbench1.9천2026년 10월 13일 업데이트

Analyze failed GitHub Action jobs for a pull request.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

benchflow-ai/skillsbench1.9천2026년 10월 13일 업데이트

Use when extracting plan-view architectural geometry from DXF files with semantic CAD layers, especially when outputs must normalize rooms, doors, fixtures, clearances, and grab bars into machine-checkable JSON.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

benchflow-ai/skillsbench1.9천2026년 10월 13일 업데이트

benchflow-ai의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고