AD xhs-rental-ocr
Извлекает структурированные данные из изображений заметок Xiaohongshu (аренда/площадь/цена за единицу и т. д.), автоматически обрезает длинные изображения + OCR-распознавание + экспорт в Excel. Использует фреймворк Apple Vision для офлайн-OCR, поддерживает китайское распознавание. Используйте, когда пользователю нужно извлечь табличные данные, информацию о ценах, статистические данные и т. д. из изображений Xiaohongshu/социальных сетей.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«从小红书笔记图片提取结构化数据（租金/面积/单价等），自动裁切长图 + OCR 识别 + 导出 Excel。 使用 Apple Vision…»
从小红书笔记图片提取结构化数据（租金/面积/单价等），自动裁切长图 + OCR 识别 + 导出 Excel。 使用 Apple Vision 框架进行离线 OCR，支持中文识别。 Use when: 用户需要从小红书/社交媒体图片提取表格数据、价格信息、统计数据等。
Извлекает структурированные данные из изображений заметок Xiaohongshu (аренда/площадь/цена за единицу и т.
Как процесс D 46/100 · 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: 6. 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 46/100
- 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
- 100Шаги. Шагов: 29
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 736 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
- low Разделов верхнего уровня: 14. 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- -214 эмодзи в инструкциях: шум для модели
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 133 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 21 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 29 пунктов
- +4Есть примеры (8 блоков кода)
- +3Все 2 скриптов описаны в инструкциях
- +1Лицензия указана
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 86.