AD tencentcloud-ocr-recognizetableaccurate
Навык вызова интерфейса Tencent Cloud Table Recognition v3 (RecognizeTableAccurateOCR). Используйте этот навык, когда пользователю необходимо распознать обычные таблицы, таблицы без границ, несколько таблиц из изображений или PDF-файлов с таблицами, извлечь текстовую информацию из каждой ячейки или экспортировать результат распознавания изображения таблицы в файл Excel. Поддерживает сложные сценарии, такие как изображения таблиц на китайском и английском языках, повернутые изображения таблиц, вложенные изображения таблиц и т. д., с лучшими результатами распознавания, чем у Table Recognition V2.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«腾讯云表格识别v3(RecognizeTableAccurateOCR)接口调用技能。当用户需要从表格图片或PDF中识别常规表格、无线表格、…»
腾讯云表格识别v3(RecognizeTableAccurateOCR)接口调用技能。当用户需要从表格图片或PDF中识别常规表格、无线表格、多表格的内容,提取每个单元格的文字信息,或将表格图片识别结果导出为Excel文件时,应使用此技能。支持中英文表格图片、旋转表格图片、嵌套表格图片等复杂场景,识别效果优于表格识别V2。
Навык вызова интерфейса Tencent Cloud Table Recognition v3 (RecognizeTableAccurateOCR).
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- 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 · 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-whendescription 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: 26
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1122 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 161 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 26 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.