AC dsh-unlimited-ocr-skill-setup
Установка и настройка нативного плагина Unlimited-OCR для DeepSeek Harness (DSH) через графический интерфейс настроек, используя Baidu Cloud или локальный сервис, совместимый с SGLang/OpenAI. Используйте для OCR длинных документов; преобразования PDF, OFD, Office, текста и отсканированных изображений в Markdown; таблиц, формул и порядка чтения; или для настройки провайдера DSH, учетных данных, локального инференса, настройки GUI, проверки и устранения неполадок.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Install and configure the native Unlimited-OCR plugin for DeepSeek Har…»
Install and configure the native Unlimited-OCR plugin for DeepSeek Harness (DSH) from its Settings GUI, using Baidu Cloud or a local SGLang/OpenAI-compatible service. Use for long-document OCR; PDF, OFD, Office, text, and scanned-image to Markdown; tables, formulas, and reading order; or DSH provider, credential, local inference, GUI setup, verification, and troubleshooting.
Установка и настройка нативного плагина Unlimited-OCR для DeepSeek Harness (DSH) через графический интерфейс настроек, используя Baidu Cloud или локальный…
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, повторный запуск
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: 3. 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 57/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 8
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 421 токенов
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 377 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 3 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 8 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.