AC invoice-scan
AI-подобная OCR, сканирование и извлечение данных из счетов. Используйте, когда: (1) пользователю требуется OCR или извлечение текста из изображений счетов, сканированных документов или PDF-файлов, (2) сканирование/чтение счетов для извлечения структурированных данных (JSON, CSV, Excel), (3) проверка арифметики счетов или классификация типов документов (счет-фактура против квитанции против другого), (4) обработка рукописных счетов, штампов или многоязычных документов (китайский, русский, европейский и т. д.), (5) пользователь просит прочитать/разобрать/извлечь/OCR счет или квитанцию. Ключевые слова: OCR, сканирование счетов, сканирование квитанций, OCR документов, извлечение данных из счетов, парсер счетов, читатель счетов. Работает в двух режимах: нативный для агента (использует ваше собственное зрение — ключ API не требуется, только formatOutput для экспорта) или автономный CLI (требуется ANTHROPIC_API_KEY). Окружение: ANTHROPIC_API_KEY (только в режиме CLI). Установка: npm install --production в scripts/.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«AI-powered invoice OCR, scanning, and data extraction. Use when: (1) u…»
AI-powered invoice OCR, scanning, and data extraction. Use when: (1) user needs OCR or text extraction from invoice images, scanned documents, or PDFs, (2) scanning/reading invoices to extract structured data (JSON, CSV, Excel), (3) validating invoice arithmetic or classifying document types (invoice vs receipt vs other), (4) processing handwritten invoices, stamps, or multi-language documents (Chinese, Russian, European, etc.), (5) user asks to read/parse/extract/OCR an invoice or receipt. Keywords: OCR, invoice scanning, receipt scanning, document OCR, invoice data extraction, invoice parser, invoice reader. Works in two modes: agent-native (uses your own vision — no API key needed, only formatOutput for export) or CLI standalone (needs ANTHROPIC_API_KEY). Env: ANTHROPIC_API_KEY (CLI mode only). Install: npm install --production in scripts/.
AI-подобная OCR, сканирование и извлечение данных из счетов.
Как процесс C 63/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, входы и предусловия, повторный запуск
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: 22. 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 63/100
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 6, без проверки текущего состояния
- 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
- 60Ошибки и развилки. Развилок: 2
- 85Шаги. Шагов: 15, расплывчатых формулировок: 1
- 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1449 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)
- +3Длина description 855: рекомендуется 120–800 символов
- -31 из 2 скриптов не упомянуты в SKILL.md
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 15 пунктов
- +3Формат ответа описан явно
- +4Есть примеры (4 блоков кода)
- +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (2 из 2)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 85.