SKILLEMALL.ai

BF ccy-ocr-local

Локальный навык OCR / распознавания диаграмм. Выполняет офлайн-распознавание текста на локальных изображениях, поддерживает извлечение китайского и английского текста и данных диаграмм из скриншотов, изображений документов, сканированных копий, таблиц/диаграмм; по умолчанию не загружает файлы и не зависит от внешних API.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«本地 OCR / 图表识别技能。对本机图片做离线文字识别,支持截图、文档图片、扫描件、表格/图表图片中的中英文文本与图表数据提取;默认不上传…»

本地 OCR / 图表识别技能。对本机图片做离线文字识别,支持截图、文档图片、扫描件、表格/图表图片中的中英文文本与图表数据提取;默认不上传文件、不依赖外部 API。

ClawHub Agent Skills автор: 超控中国 v1.0.2 MIT-0 80 файлов тело ≈ 1 213 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Локальный навык OCR / распознавания диаграмм.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/local_ocr.py, scripts/chart_ocr.py, scripts/regression.py

ИнтеграцияРазработкатип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
83/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
57
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/local_ocr.py, scripts/chart_ocr.py, scripts/regression.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
Для прогона на моделях — необязательно
  • 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: 80. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/local_ocr.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/chart_ocr.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/regression.py
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/test_chart_ocr.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/local_ocr.py, scripts/chart_ocr.py, scripts/regression.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 4 файла(ов): scripts/local_ocr.py, scripts/chart_ocr.py, scripts/regression.py
  • 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
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 100Шаги. Шагов: 50
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1213 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)
  • +3Длина description 83: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 17 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 50 пунктов
  • +4Есть примеры (14 блоков кода)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 57.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a local OCR and chart-recognition tool; the privacy-sensitive roadmap language is not implemented as automatic collection or upload behavior.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.