SKILLEMALL.ai

AD tencentcloud-ocr-general

Навык вызова API Tencent Cloud AdvertiseOCR для распознавания текста в рекламе. Используйте этот навык, когда пользователю нужно распознать текст на изображении. Поддерживает распознавание текста на китайском и английском языках, в горизонтальных, вертикальных и наклонных изображениях, а также в изображениях с поворотом на 90, 180 и 270 градусов. Возвращает положение текстовых полей и распознанный текст. Поддерживает ввод изображений в форматах Base64 и URL.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«腾讯云广告文字识别(AdvertiseOCR)接口调用技能。当用户需要从图片中识别文字内容时,应使用此技能。支持中英文、横排、竖排及倾斜场景…»

腾讯云广告文字识别(AdvertiseOCR)接口调用技能。当用户需要从图片中识别文字内容时,应使用此技能。支持中英文、横排、竖排及倾斜场景的图片文字识别,支持90度、180度、270度翻转场景的图片识别,返回文本框位置与文字内容。支持图片Base64和URL两种输入方式。

ClawHub Agent Skills автор: tencent-ocr v1.0.2 MIT-0 3 файла тело ≈ 751 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 3 дн назад

Навык вызова API Tencent Cloud AdvertiseOCR для распознавания текста в рекламе.

Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

СправочникИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
75
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
43/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
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.
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: 3. 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")

Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100

  • 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
  • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
  • 100Шаги. Шагов: 18
  • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 751 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)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 137 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 10 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This appears to be a purpose-built Tencent Cloud OCR skill, with the main risk being under-disclosed third-party processing of user images rather than hidden or destructive behavior.
LLM: benign (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.