المهارات ai-visual-accuracy-check
📦

ai-visual-accuracy-check

v1.0.0 مخاطر متوسطة 🌐 الوصول إلى الشبكة📁 الوصول إلى نظام الملفات⚙️ الأوامر الخارجية

التحقق من الدقة المرئية لتحويل PDF-to-HTML

قد تبدو تحويلات PDF-to-HTML صحيحة في الترميز بينما تفقد التخطيط أو التسلسل الهرمي أو التباعد. ترشد هذه المهارة Claude أو Codex أو Claude Code خلال مراجعة مرئية قائمة على لقطات الشاشة مع مخرجات نجاح/فشل مصنفة.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
📊 73 كافٍ
1

تنزيل ZIP المهارة

2

رفع في Claude

اذهب إلى Settings → Capabilities → Skills → Upload skill

3

فعّل وابدأ الاستخدام

موارد مهيّأة لـ Agents

استخدم هذه الروابط عندما يحتاج AI Agent أو crawler أو script إلى سياق نظيف بدلًا من قراءة الصفحة كاملة.

تفاصيل Markdown GET /skills/abejitsu-ai-visual-accuracy-check.md manifest موقَّع GET /api/skills/abejitsu-ai-visual-accuracy-check/manifest lockfile موقَّع GET /api/skills/abejitsu-ai-visual-accuracy-check/lockfile

اختبرها

جارٍ استخدام "ai-visual-accuracy-check". قارن صفحة فصل معروضة بصورة صفحة PDF المصدر الخاصة بها باستخدام العتبة الافتراضية.

النتيجة المتوقعة:

تجتاز الصفحة الفحص بدرجة تشابه مرئي عالية. يتطابق التخطيط والتسلسل الهرمي بشكل جيد، مع اختلافات طفيفة فقط في التباعد.

جارٍ استخدام "ai-visual-accuracy-check". راجع فصلا بعد أن تسببت تغييرات CSS في انتقالات في التخطيط.

النتيجة المتوقعة:

تفشل الصفحة في اجتياز العتبة. تتمثل المشكلات الرئيسية في بروز العناوين، وإزاحة القوائم، ومحاذاة الجداول مقارنة بملف PDF.

جارٍ استخدام "ai-visual-accuracy-check". قيّم ثلاث صفحات تمثيلية من فصل متعدد الصفحات.

النتيجة المتوقعة:

متوسط الدرجة مقبول. الصفحة الافتتاحية هي الأقوى، بينما تحتاج الصفحة النهائية إلى تعديلات طفيفة في الطباعة.

التدقيق الأمني

مخاطر متوسطة
v6 • 6/28/2026

The static analyzer's Ruby backtick, weak cryptography, and system reconnaissance findings are false positives caused by Markdown code fences, filenames, and ordinary prose. The skill still has medium operational risk because its intended workflow reads local HTML and image files, renders screenshots with a headless browser, and sends visual content to Claude for analysis.

1
الملفات التي تم فحصها
385
الأسطر التي تم تحليلها
8
Review items
0
False positives ignored

Confirmed security concerns (2)

منخفض
SKILL.md:3SKILL.md:17SKILL.md:348-353
Weak Cryptography Findings Are Textual False Positives
The weak cryptography detections correspond to the word AI and descriptive visual reasoning text, not cryptographic algorithms or hashing code. No evidence found of MD5, SHA-1, DES, or similar weak cryptographic usage.
The cited lines contain natural-language descriptions of AI visual reasoning. They do not contain cryptographic APIs, algorithms, or security-sensitive hashing behavior.
منخفض
SKILL.md:284-285SKILL.md:378
System Reconnaissance Findings Are Documentation False Positives
The scanner flagged ordinary validation and comparison prose as reconnaissance. No evidence found of OS discovery, environment probing, host enumeration, or network scanning instructions.
The referenced lines discuss retrying invalid AI output and the flexibility of visual comparison. They do not instruct system inspection or reconnaissance.
Capability review items (3)

These are real local capabilities that may be expected for this skill, so they require review but are not counted as confirmed malicious behavior.

متوسط
SKILL.md:37-41SKILL.md:181-186
Third-Party AI Visual Analysis Sends Document Images
The workflow instructs the assistant to attach the original PDF PNG and rendered HTML screenshot to Claude for comparison. This is legitimate for the skill, but it may expose sensitive document pages to an external AI service if users provide confidential PDFs.
The documented process explicitly sends both images to Claude for multimodal comparison. The behavior is intentional, but it creates a clear data-sharing risk.
متوسط
SKILL.md:28-35SKILL.md:49-51SKILL.md:208-243
Local File Rendering and Report Output
The skill reads local HTML and PDF page image files, renders HTML through a headless browser, and saves a report under an output directory. This is expected behavior, but users should scope input and output paths to the project workspace.
The file reads, browser rendering step, and report path are directly documented. No malicious path traversal or secret collection is shown.
منخفض
SKILL.md:29-30SKILL.md:50SKILL.md:59-70SKILL.md:127-170SKILL.md:206-275SKILL.md:340-371
Static Ruby Backtick Findings Are Markdown False Positives
The external command detections point to Markdown inline code, fenced code blocks, examples, diagrams, and file paths. I did not find Ruby code, shell backtick execution, or user-controlled command construction in the reviewed file.
The suspicious syntax occurs in Markdown documentation and JSON or bash examples, not executable Ruby. There is no script file or dynamic command invocation in the skill package.

عوامل الخطر

🌐 الوصول إلى الشبكة (2)
SKILL.md:37-41 SKILL.md:181-186
📁 الوصول إلى نظام الملفات (3)
SKILL.md:28-35 SKILL.md:49-51 SKILL.md:208-243
⚙️ الأوامر الخارجية (2)
SKILL.md:32-35 SKILL.md:339-340

الأنماط المكتشفة

Headless Browser Automation
دقّقه: codex عرض سجل التدقيق →

درجة الجودة

55
الهندسة المعمارية
100
قابلية الصيانة
87
المحتوى
71
المجتمع
58
الأمان
83
الامتثال للمواصفات

ما الذي يمكنك بناؤه

فحص فصول الكتب الدراسية المحولة

قارن HTML الفصل المُنشأ بصور صفحات PDF المصدر قبل الإصدار.

فرض بوابات على خطوط تحويل المستندات

أضف عتبة درجة تمنع النشر عندما ينخفض الإخلاص المرئي عن المستوى المتوقع.

مراجعة تراجعات التخطيط

استخدم ملاحظات مرئية مصنفة لتحديد تغييرات التباعد أو التسلسل الهرمي أو التموضع بعد تحديثات CSS.

جرّب هذه الموجّهات

تشغيل فحص صفحة واحدة 
Use ai-visual-accuracy-check to compare chapter_02.html with 02_page_16.png. Use the default 85 threshold and summarize the pass or fail result.
مراجعة عينة من فصل 
Use ai-visual-accuracy-check on the opening, middle, and final pages for chapter 4. Average the page scores and list the main visual differences.
التحقيق في بوابة فاشلة 
Use ai-visual-accuracy-check to explain why the latest chapter failed the 85 visual threshold. Prioritize layout, hierarchy, positioning, and typography fixes.
مقارنة بدائل التحويل 
Use ai-visual-accuracy-check to compare two rendered HTML versions against the same PDF page. Recommend the version with stronger visual fidelity and explain the tradeoffs.

أفضل الممارسات

  • استخدم عينات غير سرية ما لم تسمح سياسة خدمة الذكاء الاصطناعي لديك بمشاركة صور المستندات.
  • احتفظ بالعتبة الافتراضية 85 إلى أن تتوفر لديك بيانات معايرة خاصة بالمشروع.
  • خزّن صور PDF الأصلية ولقطات الشاشة المعروضة بأسماء ثابتة لإجراء مراجعة قابلة للتكرار.

تجنب

  • لا تعامل درجة الذكاء الاصطناعي كبديل لفحوصات الوصول أو صحة المحتوى.
  • لا تخفض العتبة لتمرير عيوب تخطيط معروفة دون توثيق السبب.
  • لا تعرض HTML غير موثوق به خارج بيئة متصفح معزولة.

الأسئلة المتكررة

ما الذي تقارنه هذه المهارة؟
تقارن لقطة شاشة HTML معروضة بصورة صفحة PDF أصلية.
هل تتطلب دعم الرؤية في Claude؟
نعم. يتوقع سير العمل الموثق نموذجا متعدد الوسائط يمكنه فحص الصورتين.
ما الدرجة التي تجتاز البوابة؟
عتبة النجاح الافتراضية هي 85 من 100.
هل يمكنها التعامل مع فصول متعددة الصفحات؟
نعم. توصي بمقارنة الصفحات الرئيسية وحساب متوسط درجاتها.
هل تجري مقارنة مطابقة تماما على مستوى البكسل؟
لا. تستخدم حكما مرئيا سياقيا بدلا من اختلافات بكسل صارمة.
ما البيانات التي ينبغي للمستخدمين حمايتها؟
ينبغي للمستخدمين حماية صفحات PDF السرية، ولقطات الشاشة المعروضة، والتقارير المُنشأة.

تفاصيل المطور

المؤلف

AbeJitsu

الترخيص

MIT

Version

v1.0.0

المستودع

https://github.com/AbeJitsu/Game-Settings-Panel/tree/main/.claude/skills/calypso/ai-visual-accuracy-check

مرجع

main

بنية الملفات

📄 SKILL.md