BC invoice-ocr
Навык распознавания счетов-фактур по НДС: автоматически распознает счета-фактуры в формате PDF (одностраничные/многостраничные) или различных распространенных форматах изображений (PNG/JPG и т. д.), вызывает API OCR для счетов-фактур по НДС Baidu Cloud для извлечения ключевой информации и выводит структурированный отчет Excel. Применим в следующих сценариях: когда пользователь загружает файл счета-фактуры и запрашивает распознавание, извлечение, преобразование информации; когда требуется пакетная обработка счетов-фактур и создание сводной таблицы Excel; когда требуется обнаружение, распознавание содержимого и автоматическая оценка качества счетов-фактур; при упоминании ключевых слов, таких как "распознавание счетов-фактур", "счета-фактуры по НДС", "OCR-распознавание", "invoice recognition", "Baidu OCR" и т. д. Даже если пользователь просто дает указание "помоги мне распознать этот счет-фактуру", этот навык должен быть активирован. Вывод включает три основных потока обработки: предварительное обнаружение счета-фактуры, извлечение структурированных полей, оценка качества, в конечном итоге представленный в виде наглядного файла Excel.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«增值税发票识别技能：自动识别 PDF（单页/多页）或各种常见图片格式（PNG/JPG等）的发票，调用百度云增值税发票 OCR API 提取关…»
增值税发票识别技能：自动识别 PDF（单页/多页）或各种常见图片格式（PNG/JPG等）的发票，调用百度云增值税发票 OCR API 提取关键信息，输出结构化 Excel 报告。适用于以下场景： 用户上传发票文件并要求识别、提取、转换信息时；需要批量处理发票并生成 Excel 汇总表时； 需要对发票进行检测、内容识别和自动质量评估时；提及"发票识别"、"增值税发票"、"OCR识别"、 "invoice recognition"、"百度OCR" 等关键词时。 即使用户只是简单指示"帮我识别这张发票"，也应触发本技能。 输出包含三个核心处理流：发票预检测、结构化字段提取、质量评分评估，最终落地为直观的 Excel 文件。
Навык распознавания счетов-фактур по НДС: автоматически распознает счета-фактуры в формате PDF (одностраничные/многостраничные) или различных распространенных…
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Чем это грозит
Скилл содержит фрагменты, которые в чужих руках стоят денег или данных. Ниже, что рискует потерять тот, кто установит, и что должен сделать автор.
В файлах лежит чужой ключ или токен. Если он живой, ваш агент начнёт ходить в чужие сервисы от чужого имени; если ключ уже отозван, скрипты скилла просто сломаются. Такой ключ мог попасть в скилл вместе с целым рабочим пространством автора, включая личные данные.
Ключ виден всем, кто скачал скилл, и уже мог быть скопирован ботами, которые сканируют каталоги. Отзовите его сейчас, проверьте счета и логи доступа, а потом перевыпустите.
Как улучшить
- Разберите находки высокой серьёзности: каждая стоит 18 баллов безопасности. Если это ложное срабатывание, добавьте код правила в guard.allow в spec.yaml.
- 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 · 1
-
высокая Секреты в коде
meta-credential-filesscripts/.envВ скилле лежат файлы с учётными данными / .env (1)scripts/.env
Просканировано файлов: 3. 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: 26
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 565 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
- +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 2 примера фраз-триггеров в кавычках
- +3Длина description 312 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 80.