AD liaogong-ocr
LiaoGong-OCR: Двухдвижковый OCR (easyocr+tesseract) с 15 протестированными цепочками предварительной обработки, точность распознавания цифр с фото на телефон 87%. Поддерживает китайские плакаты/скриншоты/английские документы/фото с телефона/пакетное преобразование текста. Используйте, когда: OCR этого изображения, извлечь текст из изображений, 图片转文字, OCR识别, 提取图片文字.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«🔍 廖工AI设计实战出品 | LiaoGong-OCR — easyocr+tesseract双引擎OCR，15条预处理链含实测基准，手机…»
🔍 廖工AI设计实战出品 | LiaoGong-OCR — easyocr+tesseract双引擎OCR，15条预处理链含实测基准，手机拍屏数字识别87%准确率。支持中文海报/截图/英文文档/手机拍照/批量转文字。Use when: OCR this image, extract text from images, 图片转文字, OCR识别, 提取图片文字 | Dual-engine OCR (easyocr+tesseract) with 15 benchmarked preprocessing chains, 87% phone-photo digit accuracy
LiaoGong-OCR: Двухдвижковый OCR (easyocr+tesseract) с 15 протестированными цепочками предварительной обработки, точность распознавания цифр с фото на телефон…
Как процесс D 42/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
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: 13. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- заметка
frontmatter-keyнеизвестное поле фронтматтера "homepage"
Процессный рейтинг: все десять параметров 42/100
- 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
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 75Шаги. Шагов: 3
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 289 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
- -42 справочных файлов, но SKILL.md на них не ссылается: модель их не откроет
- -32 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 292 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 6 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 3 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 77.