AC camscanner-image2markdown
Используйте CamScanner для преобразования изображений в формат Markdown, используя высокоточный движок парсинга документов, который интеллектуально разбивает абзацы, точно распознает таблицы и различные типы элементов, обрабатывает сложные сценарии изображений и выводит структурированные результаты в порядке чтения, позволяя большим языковым моделям точно понимать содержимое документа. Используйте, когда пользователь хочет преобразовать изображения (PNG, JPG и т. д.) в Markdown, или когда изображения содержат текст, таблицы, код или структурированный контент, который необходимо извлечь. Также используйте, когда ввод пользователя содержит изображения — сначала преобразуйте их в Markdown, чтобы лучше понять изображение перед ответом. Активируется по запросам "image to Markdown", "extract text from image", "OCR to Markdown" или когда изображение необходимо преобразовать в текст для обработки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use CamScanner to convert images to Markdown format, powered by a high…»
Use CamScanner to convert images to Markdown format, powered by a high-precision document parsing engine that intelligently decomposes paragraphs, precisely recognizes tables and multiple element types, handles complex image scenarios, and outputs structured results in reading order, empowering large language models to accurately understand document content. Use when the user wants to convert images (PNG, JPG, etc.) to Markdown, or when images contain text, tables, code, or structured content that needs to be extracted. Also use when the user's input contains images - convert to Markdown first to better understand the image before responding. Triggers on "image to Markdown", "extract text from image", "OCR to Markdown", or when an image needs to be converted to text for processing.
Используйте CamScanner для преобразования изображений в формат Markdown, используя высокоточный движок парсинга документов, который интеллектуально разбивает…
Как процесс C 57/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, согласованность
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 57/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 2, без проверки текущего состояния
- 40Согласованность. Имя во frontmatter (camscanner-image2markdown) не совпадает с папкой (camscanner-image2markdown-office)
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 4
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1209 токенов
- medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают
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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +5В description 3 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 792 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 12 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 4 пунктов
- +4Есть примеры (7 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 89.