CC image-ocr
Распознает текст, числа и математические выражения из файлов изображений с помощью локального OCR (chi_sim/eng), полностью офлайн. Используйте только для текста, встроенного в изображения/сканы — скриншоты или страницы, текст которых можно выделить/скопировать напрямую, НЕ должны обрабатываться этим навыком. Используйте, когда пользователь прикрепляет изображение или отсканированный/многостраничный PDF и спрашивает, что на нем написано, хочет извлечь содержимое, нуждается в чтении текста с рабочей тетради или фото, или хочет преобразовать текст с изображения в редактируемый. Принимает несколько изображений или PDF за один вызов. Также используйте для предварительной обработки изображений низкого качества перед OCR. Предоставляет только извлечение текста, без понимания сцены.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Read text, numbers, and math expressions from image files using local…»
Read text, numbers, and math expressions from image files using local OCR (chi_sim/eng), fully offline. Use for text embedded in images/scans only - screenshots or pages whose text can be selected/copied directly should NOT go through this skill. Use whenever the user attaches an image or a scanned/multi-page PDF and asks what it says, wants content extracted, needs a worksheet or questions read from a photo, or wants image text converted to editable text. Accepts several images or PDFs in one call. Also use to preprocess low-quality images before OCR. Provides text extraction only, not scene understanding.
Распознает текст, числа и математические выражения из файлов изображений с помощью локального OCR (chisim/eng), полностью офлайн.
Как процесс C 54/100 · Есть пробелы — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: assets/tessdata/
Как улучшить
- В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
- 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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
missing-refссылка на отсутствующий файл: assets/tessdata/
Процессный рейтинг: все десять параметров 54/100
- 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): assets/tessdata/
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 30Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 85Шаги. Шагов: 41, расплывчатых формулировок: 1
- 100Ошибки и развилки. Развилок: 1, есть раздел про ошибки
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1409 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- 100Отчётность по ходу. Скилл сообщает о ходе работы
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
- +4Нет примеров входа/выхода
- -31 из 3 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 614 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 41 пунктов
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 71.