Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx agentmods add skills/radif-ru/ai-multi-agent-system/ocrnpx skills add radif-ru/ai-multi-agent-system --skill ocrgit clone --depth 1 https://github.com/radif-ru/ai-multi-agent-systemWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/radif-ru/ai-multi-agent-system/ocr)<a href="https://agentmods.dev/skills/radif-ru/ai-multi-agent-system/ocr"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/radif-ru/ai-multi-agent-system/ocr.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00044 | $0.00547 |
| Opus 5 | $0.00022 | $0.00273 |
| Sonnet 5 | $0.00009 | $0.00109 |
| Haiku 4.5 | $0.00004 | $0.00055 |
Grade A, and why
ocr scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 5d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
What it actually says
Skill: ocr
Определяет, когда использовать OCR для точной транскрипции текста, а когда Vision для описания сцены.
Когда использовать только ocr_image
- Скриншот переписки/диалога — нужно точно прочитать текст.
- Скан документа/чека/квитанции — задача прочитать цифры и текст.
- Таблица или расписания — точная транскрипция содержимого.
- Любое изображение, где основная задача — получить точный текст.
Когда использовать только describe_image
- Фото сцены/объекта без текста (пейзаж, здание, человек, животное).
- Фото с малозначительной подписью (небольшой текст на фоне).
- Запрос на описание визуального содержания («что на фото?», «опиши объект»).
- Ситуации, где важен визуальный контекст, а не точный текст.
Когда использовать describe_image + ocr_image
- Фото со смешанным содержимым (сцена с важными надписями/табличками).
- Когда нужно и описание сцены, и точная транскрипция текста.
- Фото с неизвестным содержанием — сначала описать через Vision, затем при необходимости применить OCR к областям с текстом.
Для PDF документов
Для PDF документов используй tool read_document — он сам решит, нужен ли OCR на основе количества текста в PDF. Не вызывай ocr_image напрямую для страниц PDF.
Порядок действий
- Если пользователь явно просит «прочитать текст» или «распознать» — используй
ocr_image. - Если пользователь просит «описать» или «что на фото» — используй
describe_image. - Если фото содержит и сцену, и текст — используй оба инструмента последовательно.
- Для PDF всегда используй
read_document.
Заметки
ocr_imageработает только с изображениями в директорииtmp/.- OCR требует установленного tesseract-ocr (опциональная зависимость).
- Если OCR не установлен или не сработал —
ocr_imageвернёт сообщение об ошибке. - Кеш OCR сохраняется в
<file>.ocr.txtдля ускорения повторных вызовов.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 5d ago First seen · 47 lines · 44 tokens per session scan A d5f3ee7b3f32
ocr is a skill published in the GitHub repository radif-ru/ai-multi-agent-system (6 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 44 tokens to every session and 547 once invoked, about $0.0002 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
docx
Use this skill whenever the user wants to create, read, edit, or manipulate Word documents (.docx files). Triggers include: any mention of 'Word doc', 'word document', '.docx', or requests to produce professional documents with formatting like tables of contents, headings, page numbers, or letterheads. Also use when…
xlsx
Use this skill any time a spreadsheet file is the primary input or output. This means any task where the user wants to: open, read, edit, or fix an existing .xlsx, .xlsm, .csv, or .tsv file (e.g., adding columns, computing formulas, formatting, charting, cleaning messy data); create a new spreadsheet from scratch or…
Use this skill whenever the user wants to do anything with PDF files. This includes reading or extracting text/tables from PDFs, combining or merging multiple PDFs into one, splitting PDFs apart, rotating pages, adding watermarks, creating new PDFs, filling PDF forms, encrypting/decrypting PDFs, extracting images, and…
pptx
Use this skill any time a .pptx file is involved in any way — as input, output, or both. This includes: creating slide decks, pitch decks, or presentations; reading, parsing, or extracting text from any .pptx file (even if the extracted content will be used elsewhere, like in an email or summary); editing, modifying…
officecli-commonly-templates
Use this skill when producing a polished, Commonly-branded deliverable (.docx brief / memo, .xlsx data matrix, .pptx deck) and you do not have specific brand guidance from the user. Trigger on: 'write me a brief', 'one-pager', 'memo', 'data sheet', 'status matrix', 'short deck', 'summary deck', 'closing slide', 'final…
markdown-converter
Convert binary documents (PDF, DOCX, XLSX, PPTX, HTML, EPUB, images) to clean LLM-friendly Markdown using Microsoft's markitdown Python tool. Use when a user attaches a binary file and you need to read its contents.