BC image2text
Извлекает текст из любого изображения с помощью tesseract OCR — работает с любой ИИ-моделью, даже если у нее нет возможностей обработки изображений. Поддерживает локальные пути к файлам, веб-URL (OSS/http/https) и данные изображений в формате base64, вставленные прямо из буфера обмена. Используйте, когда: пользователь загружает изображение и спрашивает, что на нем, скриншоты или изображения из буфера обмена нуждаются в OCR, изображения документов требуют извлечения текста или любая задача преобразования изображения в текст. Идеально подходит для ИИ-моделей, работающих только с текстом, которые не могут «видеть» изображения.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract text from any image using tesseract OCR — works with any AI mo…»
Extract text from any image using tesseract OCR — works with any AI model even if it has no vision capability. Supports local file paths, web URLs (OSS/http/https), and base64 image data pasted directly from clipboard. Use when: user uploads an image and asks what's in it, screenshots or clipboard images need OCR, document images need text extraction, or any image-to-text task. Perfect for text-only AI models that can't "see" images.
Извлекает текст из любого изображения с помощью tesseract OCR — работает с любой ИИ-моделью, даже если у нее нет возможностей обработки изображений.
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
frontmatter-yamlSKILL.md: фронтматтер не разбирается как YAML (YAML parse error: Nested mappings are not allowed in compact mappings at line 2, column 14: description: Extract text from any image using tesseract OCR — works with any A… ^ ); поля прочитаны построчно. Обычная причина — двоеточие в незакавыченном значении
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 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
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web), но во frontmatter они не объявлены
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 19
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 400 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
- +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
- -4Абсолютные локальные пути (C:\Users, /home/…): скилл не переносим
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 437 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 7 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 19 пунктов
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 73.