AC deli-ocr-file-parser
Используйте, когда пользователю нужно преобразовать сканированные PDF, изображения, OFD, счета, сканы договоров, сканы судебных документов или другие файлы, которые агент не может прочитать напрямую, в текст/Markdown. Применимо для распознавания OCR, распознавания сканов, преобразования изображений в текст, преобразования изображений в Markdown, преобразования PDF в Markdown, сбоев при разборе файлов, невозможности прочитать документы, пустого результата извлечения, нечитаемых символов, проблем с разбором сканированных файлов, невозможности агента разобрать файл, невозможности платформы разобрать файл, необходимости вызова API OCR Deli. Приоритетно используйте собственные возможности разбора текущего агента/платформы; вызывайте API только в случае сбоя собственного разбора, явной непригодности результата или если пользователь явно запросил использование OCR Deli.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«当用户需要将扫描版 PDF、图片、OFD、票据、合同扫描件、法院文书扫描件或其他 Agent 无法直接读取的文件解析为文本/Markdown…»
当用户需要将扫描版 PDF、图片、OFD、票据、合同扫描件、法院文书扫描件或其他 Agent 无法直接读取的文件解析为文本/Markdown 时使用。适用于 OCR 识别、扫描件识别、图片转文字、图片转 Markdown、PDF 转 Markdown、文件解析失败、文档无法读取、提取结果为空、乱码、扫描版文件解析不了、agent 解析不了文件、平台无法解析文件、需要调用得理 OCR 接口等场景。优先使用当前 Agent/平台原生解析能力；只有原生解析失败、结果明显不可用，或用户明确要求使用得理 OCR 时才调用接口。
Используйте, когда пользователю нужно преобразовать сканированные PDF, изображения, OFD, счета, сканы договоров, сканы судебных документов или другие файлы…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 4. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 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
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 22
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 482 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
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 261 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 22 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.