AD image-to-text
Извлекает текст и его структуру из изображения с помощью подходящего для изображения метода: OCR-движок для чистого печатного текста, собственное зрение агента для фотографий, таблиц, форм и рукописного текста, или оба метода, а затем проверяет результат перед передачей. Используйте, когда кто-то спрашивает «прочитать текст на этом скриншоте», «транскрибировать эту фотографию», «превратить это изображение таблицы в CSV», «извлечь поля из этой квитанции», «что написано на этой этикетке» или нуждается в точном копировании сумм, дат и кодов. Для опций движка см. навык tesseract, для отсканированных PDF см. pdf-ocr.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extracts text and its structure from an image by the route that fits t…»
Extracts text and its structure from an image by the route that fits the picture: an OCR engine for clean printed text, the agent's own vision for photos, tables, forms and handwriting, or both, and then checks the result before handing it over. Use when someone asks to "read the text in this screenshot", "transcribe this photo", "turn this table image into CSV", "pull the fields from this receipt", "what does this label say", or needs amounts, dates and codes copied exactly. For engine options see the tesseract skill; for scanned PDFs see pdf-ocr.
Извлекает текст и его структуру из изображения с помощью подходящего для изображения метода: OCR-движок для чистого печатного текста, собственное зрение…
Как процесс D 47/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, ошибки и развилки
Как улучшить
- 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: 2. 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 47/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 13
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 3326 токенов
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 5 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 554 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 13 пунктов
- +4Есть примеры (9 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 90.