AC paddleocr-skills-setup
Устанавливает и настраивает два навыка PaddleOCR Agent для распознавания текста и структурированного анализа документов в Codex, Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, OpenCode, OpenClaw и других совместимых агентах. Используйте для OCR и преобразования изображений в текст из скриншотов, фотографий, сканов и PDF; китайского/CJK текста и ограничивающих рамок; PDF в Markdown/JSON; таблиц, формул, макета и порядка чтения; или для помощи с конечными точками, токенами, установкой и устранением неполадок.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Install and configure two PaddleOCR Agent Skills for text recognition…»
Install and configure two PaddleOCR Agent Skills for text recognition and structured document parsing in Codex, Claude Code, GitHub Copilot, Cursor, OpenCode, OpenClaw, and other compatible agents. Use for OCR and image-to-text from screenshots, photos, scans, and PDFs; Chinese/CJK text and bounding boxes; PDF-to-Markdown/JSON; tables, formulas, layout, and reading order; or endpoint, token, installation, and troubleshooting help.
Устанавливает и настраивает два навыка PaddleOCR Agent для распознавания текста и структурированного анализа документов в Codex, Claude Code, GitHub Copilot…
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, ошибки и развилки, отчётность по ходу
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
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 50Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 415 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
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 434 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 4 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.