SKILLEMALL.ai
GitHub ↗ EN Войти

AC rapidocr

Извлекает текст из локальных файлов изображений с помощью RapidOCR. Используйте, когда пользователю нужен OCR для изображения JPG, PNG, WEBP, BMP или TIFF, и он может захотеть получить обычный текст или вывод в формате JSON.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract text from local image files with RapidOCR. Use when the user w…»

Extract text from local image files with RapidOCR. Use when the user wants OCR on a JPG, PNG, WEBP, BMP, or TIFF image and may want plain text or JSON output.

ClawHub Agent Skills автор: RapidAI v1.0.3 MIT-0 6 файлов тело ≈ 355 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 3 дн назад

Извлекает текст из локальных файлов изображений с помощью RapidOCR.

Как процесс C 61/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
A
92/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
79
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
61/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Повторный запуск вес 4
30
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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: 6. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

    По спецификации Agent Skills

    • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

    Процессный рейтинг: все десять параметров 61/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python, node), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
    • 100Шаги. Шагов: 18
    • 100Когда включается. Сказано, когда применять и когда не применять
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 355 токенов
    • 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
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 158 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 5 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 79.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The OCR tool is mostly legitimate, but its runtime instructions include an unrelated ClawHub publishing step that users should review before installing.
    LLM: suspicious (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.