SKILLEMALL.ai
EN Войти

BD ocr-local

Извлекайте текст из изображений с помощью Tesseract.js OCR (100% локально, ключ API не требуется). Поддерживает китайский (упрощенный/традиционный) и английский языки.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract text from images using Tesseract.js OCR (100% local, no API ke…»

Extract text from images using Tesseract.js OCR (100% local, no API key required). Supports Chinese (simplified/traditional) and English.

ClawHub Agent Skills автор: NVoiceJacob v1.0.0 MIT-0 8 файлов тело ≈ 271 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Извлекайте текст из изображений с помощью Tesseract.js OCR (100% локально, ключ API не требуется). Поддерживает китайский (упрощенный/традиционный) и…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ИнтеграцияИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
Запускается в: OpenClaw Claude / Claude Code ChatGPT / Codex Gemini CLI Cursor GitHub Copilot / VS Code Qwen Code Kimi Code CLI Z.ai (GLM) DeepSeek (Deep Code) Mistral Vibe LangChain (deepagents) Goose OpenCode
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
95
Качество 40%
74
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
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
Это копия скилла из другого каталога, в рейтинге считается основная: ocr-local (ClawHub)

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 · 5

✓ Критических и высоких находок нет

Средние и низкие: 5
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:65
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…2Ra+t+piVa…X6W+dEwBo/2oZJ…ggg==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:71
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…Bkd+z+wM1BuMkx/Bjv4…Wsz/9JY+DXcX…9Eo+G5YE7mA==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:89
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…F8c+xmil…Kbk/ptuu…5Vw==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:101
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha5…9es+5TOO…wSg+3tN2…kXb/zWQ==",
    детектор
  • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token package-lock.json:123
    Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (определение детектора / чёрного списка)
    "integrity": "sha512-+J9Rr…VUv+o0ZT…8Gm+dGLK…Tt4+w==",
    детектор

Просканировано файлов: 8. 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")
  • заметка frontmatter-key неизвестное поле фронтматтера "homepage"

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 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
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (ocr-local) не совпадает с папкой (ocr-local-1-0-0)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 10
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 271 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
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 137 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 5 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 10 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 74.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This OCR skill appears purpose-aligned and locally processes user-provided images, but users should know the first run may download Tesseract language files.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.