SKILLEMALL.ai
EN Войти

AC image-ocr

Извлекайте текстовое содержимое из изображений с помощью Tesseract OCR через Python

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Extract text content from images using Tesseract OCR via Python…»

Extract text content from images using Tesseract OCR via Python

ClawHub Agent Skills автор: wu-uk v0.1.0 MIT-0 2 файла тело ≈ 2 812 токенов Открыть источникclawhub.ai↗ проанализирован 2 дн назад

Извлекайте текстовое содержимое из изображений с помощью Tesseract OCR через Python

Как процесс C 60/100 · Есть пробелы — слабые места: когда включается, согласованность, отчётность по ходу

СправочникРазработкаИнфраструктуратип 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
A
94/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
84
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
C
60/100
Есть пробелы
Отчётность по ходу вес 2
0
Когда включается вес 12
20
Согласованность вес 8
40
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 · 0

    ✓ Критических и высоких находок нет

    Просканировано файлов: 2. 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 60/100

    • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
    • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
    • 40Согласованность. Имя во frontmatter (image-ocr) не совпадает с папкой (jpg-ocr-stat-image-ocr)
    • 50Ошибки и развилки. Развилок: 0, есть раздел про ошибки
    • 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
    • 60Результат и критерий готовности. Формат результата описан, критерия завершения нет
    • 70Входы и предусловия. Входные данные и предусловия перечислены
    • 85Шаги. Шагов: 52, расплывчатых формулировок: 1
    • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2812 токенов
    • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
    • 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)
    • +3Длина description 63: рекомендуется 120–800 символов
    • +1Лицензия не указана
    • +2Инструкции на одном языке
    • +4Структура: 23 заголовков
    • +3Пошаговые инструкции: 52 пунктов
    • +3Формат ответа описан явно
    • +4Есть примеры (11 блоков кода)

    База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.

    Внешние проверки

    ClawHub: suspicious
    The artifacts look like legitimate ClawHub maintainer tooling, but they include broad administrative and full-access review capabilities that deserve careful review before installation.
    LLM: suspicious (medium) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.