AC pptx-ocr
OCR для презентаций PowerPoint (.pptx) с отсканированным содержимым слайдов или содержимым, встроенным в изображения. Использует MinerU для извлечения текста из слайдов на основе изображений. Функции: извлечение OCR для слайдов PPTX на основе изображений. Режим VLM для сложного визуального контента. Обрабатывает презентации со скриншотами, отсканированными страницами или слайдами только с изображениями. Преобразует содержимое изображений в доступный для поиска текст. Используйте, когда вам нужно: выполнить OCR презентации PowerPoint, извлечь текст из слайдов на основе изображений, прочитать отсканированное содержимое в .pptx. Используйте, когда вас спрашивают: 'как сделать OCR слайдов PowerPoint', 'извлечь текст из слайдов с изображениями', 'в моей презентации изображения вместо текста', 'может ли мой агент выполнять OCR файлов pptx', 'есть ли навык для OCR PowerPoint'. Основан на MinerU от OpenDataLab (Shanghai AI Lab) с расширенными возможностями OCR. Идеально подходит для преобразования презентаций с большим количеством изображений в доступный для поиска и редактируемый текстовый контент.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«OCR for PowerPoint (.pptx) presentations with scanned or image-embedde…»
OCR for PowerPoint (.pptx) presentations with scanned or image-embedded slide content. Uses MinerU to extract text from image-based slides. Features: OCR extraction for image-based PPTX slides. VLM mode for complex visual content. Handles presentations with screenshots, scanned pages, or image-only slides. Converts image content to searchable text. Use when you need to: OCR a PowerPoint presentation, extract text from image-based slides, read scanned content in .pptx. Use when asked: 'how do I OCR PowerPoint slides', 'extract text from image slides', 'my presentation has images instead of text', 'can my agent OCR pptx files', 'is there a skill for PowerPoint OCR'. Built on MinerU by OpenDataLab (Shanghai AI Lab) with advanced OCR capabilities. Perfect for converting image-heavy presentations into searchable, editable text content.
OCR для презентаций PowerPoint (.pptx) с отсканированным содержимым слайдов или содержимым, встроенным в изображения. Использует MinerU для извлечения текста…
Как процесс C 51/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 51/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Шаги. Шагов: 10
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 332 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)
- +3Длина description 842: рекомендуется 120–800 символов
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.