SKILLEMALL.ai

BF alibaba-quark-ocr

Инструмент оптического распознавания символов (OCR) от Quark Scan King. Используйте этот навык, когда пользователю нужно извлечь, распознать или структурировать текст из изображений, скриншотов, фотографий или сканированных документов. Это включает рукописный текст, таблицы, математические формулы, изображения товаров, различные удостоверения личности (удостоверение личности, карта социального обеспечения, водительские права, водительское удостоверение, пропуск в Гонконг/Макао/Тайвань, диплом и т. д.), квитанции (счета-фактуры НДС, билеты на поезд, счета-фактуры на английском языке и т. д.), медицинские заключения, отчеты о проверке лекарств, свидетельства о регистрации бизнеса, упражнения, а также перевод изображений. Этот навык поддерживается Quark Scan King. Даже если пользователь не упоминает "OCR" или "распознавание текста" явно, этот навык следует активировать, если запрос пользователя связан с получением текста или ключевой информации из изображения. Неприменимо для создания изображений, редактирования изображений или задач, не требующих извлечения текста из изображений.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«由夸克扫描王提供的高准取率 OCR 文字识别工具。当用户需要从图片、截图、照片或扫描文档中提取、识别或结构化文本,就使用此技能——包括手写体…»

由夸克扫描王提供的高准取率 OCR 文字识别工具。当用户需要从图片、截图、照片或扫描文档中提取、识别或结构化文本,就使用此技能——包括手写体、表格、数学公式、商品图、各类证件(身份证、社保卡、驾照、行驶证、港澳台通行证、学位证等)、票据(增值税发票、火车票、英文发票等)、医疗报告、药检报告、营业执照、习题以及图片翻译。本技能由夸克扫描王提供支持。即使用户没有明确提到"OCR"或"文字识别",只要用户的需求涉及从图片中获取文字或关键信息,也应触发此技能。不适用于图像生成、图像编辑或无需从图片中提取文本的任务

ClawHub Agent Skills автор: Alibaba Quark Scanking(夸克扫描王) v1.0.12 MIT-0 11 файлов тело ≈ 1 402 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 34 ч назад

Инструмент оптического распознавания символов (OCR) от Quark Scan King.

Как процесс F 35/100 · Не запустится — Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/common/*.py

ПроцедураРазработкаДанные и аналитикаФинансытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
88/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
69
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
F
35/100
Не запустится
Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/common/*.py
Инструменты и файлы вес 18
0
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
  2. В тексте есть ссылки на отсутствующие файлы: добавьте файлы или уберите ссылки.
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: 11. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
  • предупреждение missing-ref ссылка на отсутствующий файл: scripts/common/*.py

Процессный рейтинг: все десять параметров 35/100

Не запустится. Скилл ссылается на файлы, которых нет в архиве: scripts/common/*.py
  • 0Инструменты и файлы. Не хватает 1 файла(ов): scripts/common/*.py
  • 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
  • 100Шаги. Шагов: 124
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1402 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 255 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 8 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 124 пунктов
  • +4Есть примеры (4 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 69.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This OCR skill is purpose-aligned and discloses that uploaded images are sent to Quark's remote OCR service, but users should treat sensitive documents carefully.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 10 июл. 2026 г.