AD tencentcloud-ocr-vehiclelicense
Навык вызова интерфейса распознавания водительских удостоверений Tencent Cloud (VehicleLicenseOCR). Используйте этот навык, когда пользователю требуется распознать информацию с главной страницы (номерной знак, тип транспортного средства, владелец, адрес, характер использования, марка и модель, идентификационный код, номер двигателя, дата регистрации, дата выдачи) или с обратной стороны (номерной знак, номер архива, допустимое количество пассажиров, полная масса, снаряженная масса, допустимая грузоподъемность, внешние размеры, допустимая масса буксируемого прицепа, примечания, записи о проверках) водительского удостоверения. Поддерживает два способа ввода: Base64 изображения и URL, функции предупреждения о копиях, пересъемке, бликах, размытии, неполных рамках, а также распознавание электронных водительских удостоверений и водительских удостоверений тракторов.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«腾讯云行驶证识别(VehicleLicenseOCR)接口调用技能。当用户需要识别行驶证图片主页（车牌号码、车辆类型、所有人、住址、使用性质…»
腾讯云行驶证识别(VehicleLicenseOCR)接口调用技能。当用户需要识别行驶证图片主页（车牌号码、车辆类型、所有人、住址、使用性质、品牌型号、识别代码、发动机号、注册日期、发证日期）或副页（号牌号码、档案编号、核定载人数、总质量、整备质量、核定载质量、外廓尺寸、准牵引总质量、备注、检验记录）信息时,应使用此技能。支持图片Base64和URL两种输入方式,支持复印件、翻拍、反光、模糊、边框不完整等告警功能,支持电子行驶证图片和拖拉机行驶证图片识别。
Навык вызова интерфейса распознавания водительских удостоверений Tencent Cloud (VehicleLicenseOCR).
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: 18
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1056 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 230 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 10 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 18 пунктов
- +4Есть примеры (3 блоков кода)
- +3Все 1 скриптов описаны в инструкциях
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 75.