AC invoice-extractor
Извлекайте информацию из счетов с изображений и PDF-файлов с помощью Baidu OCR API, экспортируйте в Excel. Поддерживает обработку одного файла, нескольких файлов или целого каталога. Используйте, когда пользователь упоминает счета, распознавание счетов, извлечение данных из счетов, обработку квитанций, преобразование счетов в Excel или пакетную обработку файлов счетов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract invoice information from images and PDF files using Baidu OCR…»
Extract invoice information from images and PDF files using Baidu OCR API, export to Excel. Supports single file, multiple files, or entire directory processing. Use when the user mentions invoices, invoice recognition, extracting invoice data, processing receipts, converting invoices to Excel, or batch processing invoice files.
Извлекайте информацию из счетов с изображений и PDF-файлов с помощью Baidu OCR API, экспортируйте в Excel.
Как процесс C 62/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, повторный запуск, отчётность по ходу
Как улучшить
- 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: 16. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 62/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
- 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
- 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
- 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
- 100Шаги. Шагов: 47
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1735 токенов
- low Разделов верхнего уровня: 13. Похоже на несколько доменов в одном скилле
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 330 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 37 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 47 пунктов
- +4Есть примеры (24 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 87.