SKILLEMALL.ai
EN Войти

BC finance-ocr-pro

Используйте этот навык, когда пользователь просит выполнить OCR, транскрибировать, извлечь или преобразовать содержимое отсканированного PDF, изображения или офисного документа в Markdown, HTML, DOCX или Excel. Этот рабочий процесс отправляет изображения страниц и запросы OCR в настроенную конечную точку VLM, совместимую с OpenAI, требует API_KEY, BASE_URL и VLM_MODEL, собирает ресурсы HTML-отчета локально, чтобы не требовалось загрузок из CDN во время выполнения, и создает улучшенный вывод нативных уравнений Word для распознанных формул LaTeX. Он особенно ценен для финансовых документов и других визуально сложных материалов с плотными таблицами, диаграммами, графиками и многокомпонентными макетами. Предпочитайте надежные фоновые задания для длительной работы OCR.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Use this skill when the user asks to OCR, transcribe, extract, or conv…»

Use this skill when the user asks to OCR, transcribe, extract, or convert the contents of a scanned PDF, image, or office document into Markdown, HTML, DOCX, or Excel. This workflow sends page images and OCR prompts to a configured OpenAI-compatible VLM endpoint, requires API_KEY, BASE_URL, and VLM_MODEL, bundles HTML report assets locally so no runtime CDN downloads are needed, and produces improved native Word equation output for recognized LaTeX formulas. It is especially valuable for financial documents and other visually complex materials with dense tables, charts, graphs, and multi-part layouts. Prefer durable background jobs for long-running OCR work.

ClawHub Agent Skills автор: BitsFintech v1.0.7 MIT-0 22 файла тело ≈ 1 275 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Используйте этот навык, когда пользователь просит выполнить OCR, транскрибировать, извлечь или преобразовать содержимое отсканированного PDF, изображения или…

Как процесс C 59/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, входы и предусловия, повторный запуск

ПроцедураWordLaTeXДанные и аналитикаИИ и агентыИнфраструктуратип 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
86/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
90
Качество 40%
81
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
59/100
Есть пробелы
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Отчётность по ходу вес 2
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

    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 · 10

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Средние и низкие: 10
    • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/md_to_html.py:532
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      '/zeO1…H87/976p…zvo+/xXqD/z//XeuR/5vZE/yn/h9h/9nfWk/+n7d/Dz/if/B+'
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/md_to_html.py:533
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      '53s/eoB///bN6S/wP9ifAt+z/1v8j/3a9k/xH59+uf279ef7d/2ffT/sP6l1jH+L6E/xb61/cP7T/i/9V/dv2k+TP8r9wnp/8uP6'
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/md_to_html.py:534
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'r8yPgF/Ff5H/Zf7Z+wn9+/azkM7cegL7K/Ov8D/fv2w/sf7ke4B/Y/3H1J+wn+Y+5v7AP5h/Sv8H/dv23/vP/896z9YvKS+9/9D2'
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/md_to_html.py:535
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'Af5H/T/9J/hP3i/xf//+2P+S/5X+O/1n/q/z3uA/Lf8F/wf8j/pP/H/lP//+Bf8m/o3+c/uf+T/6v+M////i+9n//+6T9uv/D7pf'
      в кавычках
    • низкая Обфускация obf-base64-blob scripts/md_to_html.py:536
      Длинный blob, похожий на base64 (в кавычках — упоминание, а не команда)
      '7H//Ax7q…SGn'
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/md_to_html.py:539
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'UxwwM/BYmE…2DK+4BOxJfv//ulPj…OFA/F+WO0f…T5a'
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/md_to_html.py:541
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'RLoG…0U9+ff5v…k04/3EdNs4+MyNL…Dn7+IZrhr4O'
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/md_to_html.py:543
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'oHCQ…la5++wkG2…jhF+RlUa…eSX'
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/md_to_html.py:544
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'wuuH…u5K+quOd/cqOTi+pmGa…dV9/UvfmDNeZFfnGEqMuG/ZGR'
      в кавычках
    • низкая Секреты в коде secret-high-entropy-token scripts/md_to_html.py:554
      Строка, похожая на токен (может быть id, хеш или секрет) (в кавычках — упоминание, а не команда)
      'QFkk…dYe+IVjyTTFIPN/Ovw8…7qO/a69kM'
      в кавычках

    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 59/100

    • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
    • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 3, без проверки текущего состояния
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (bash, python), но во frontmatter они не объявлены
    • 70Когда включается. Сказано, когда применять, но не сказано, когда не стоит
    • 100Шаги. Шагов: 36
    • 100Ошибки и развилки. Развилок: 3, есть раздел про ошибки
    • 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1275 токенов
    • medium Правила безопасности и запреты внутри скилла: их место в системном промпте, здесь они не защищают

    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
    • -310 из 13 скриптов не упомянуты в SKILL.md
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +3Длина description 666 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
    • +4Структура: 7 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 36 пунктов
    • +4Есть примеры (6 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 81.

    Внешние проверки

    ClawHub: clean
    This OCR skill is transparent about sending document page images to a user-configured model endpoint, and its sensitive behavior fits its stated purpose.
    LLM: benign (high) · 28 мая 2026 г.