AD tencentcloud-ocr-vatinvoice
Вызов API Tencent Cloud Universal Invoice Recognition Advanced Edition (VatInvoiceOCR). Используйте этот навык, когда пользователю необходимо распознать полную информацию о специальных счетах-фактурах НДС, обычных счетах-фактурах НДС, электронных счетах-фактурах НДС, электронных обычных счетах-фактурах НДС, электронных счетах-фактурах (обычных/специальных НДС) на изображении счета-фактуры. Поддерживает распознавание всех полей на изображениях счетов-фактур, таких как код счета-фактуры, номер счета-фактуры, дата выставления счета, общая сумма, контрольный код, ставка налога, общая сумма налога, сумма с налогом, информация о покупателе/продавце, детализация позиций и т. д., а также поддерживает распознавание изображений счетов-фактур в формате PDF.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«腾讯云通用票据识别高级版(VatInvoiceOCR)接口调用技能。当用户需要识别发票图片中增值税专用发票、增值税普通发票、增值税电子专票、…»
腾讯云通用票据识别高级版(VatInvoiceOCR)接口调用技能。当用户需要识别发票图片中增值税专用发票、增值税普通发票、增值税电子专票、增值税电子普票、电子发票（普通/增值税专用）的全字段信息时,应使用此技能。支持识别发票图片中的发票代码、发票号码、开票日期、合计金额、校验码、税率、合计税额、价税合计、购买方/销售方信息、明细条目等全部字段,同时支持PDF格式发票图片识别。
Вызов API Tencent Cloud Universal Invoice Recognition Advanced Edition (VatInvoiceOCR).
Как процесс D 43/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
- 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: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
- предупреждение
description-no-whendescription не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")
Процессный рейтинг: все десять параметров 43/100
- 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
- 30Повторный запуск. Изменяющих операций: 1, без проверки текущего состояния
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (python), но во frontmatter они не объявлены
- 100Шаги. Шагов: 30
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1416 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)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 190 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 11 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 30 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.