SKILLEMALL.ai

AC paddleocr-text-recognition

Используйте этот навык, когда пользователю нужно извлечь текст из изображений, фотографий, сканов, скриншотов или сканированных PDF-файлов. Возвращает точные машиночитаемые строки с текстом на уровне строк и необязательными координатами ограничивающей рамки (bbox). Высокая точность для китайского, японского, корейского языков, мелкого шрифта и рукописного текста. Ключевые слова: OCR, 文字识别, 图片转文字, 截图识字, 提取图中文字, 扫描识字, 识字, 纯文字, plain text extraction, 坐标, 检测框, bbox, bounding box, image to text, screenshot, photo scan, recognize text.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill whenever the user wants text extracted from images, pho…»

Use this skill whenever the user wants text extracted from images, photos, scans, screenshots, or scanned PDFs. Returns exact machine-readable strings with line-level text and optional bbox coordinates. Strong accuracy for CJK, small print, and handwritten text. Trigger terms: OCR, 文字识别, 图片转文字, 截图识字, 提取图中文字, 扫描识字, 识字, 纯文字, plain text extraction, 坐标, 检测框, bbox, bounding box, image to text, screenshot, photo scan, recognize text.

PaddlePaddle/PaddleOCR Agent Skills автор: PaddlePaddle Apache-2.0 1 файл тело ≈ 722 токенов Открыть источникgithub.com↗ проанализирован 6 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователю нужно извлечь текст из изображений, фотографий, сканов, скриншотов или сканированных PDF-файлов.

Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: входы и предусловия, ошибки и развилки, отчётность по ходу

ПроцедураТексты и документытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
97/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
92
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
62/100
Есть пробелы
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: paddleocr-text-recognition (Lord1Egypt/RA-Skills)

Как улучшить

    Для прогона на моделях — необязательно
    • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
    • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

    Находки guard · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 1. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    ✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет

    Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100

    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 85Шаги. Шагов: 10, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 722 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

    Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

    Сигналы качества

    • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Описание говорит, когда скилл НЕ применять
    • +3Длина description 431 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 8 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (5 блоков кода)
    • +1Лицензия указана

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 92.