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무료GitHub에 공개한국어 소개

multimodal-evidence

이미지, 문서, 영상에서 필요한 문자와 수치, 시간 순서를 추출하고 페이지나 시각과 연결해 검증합니다. 반복 확인을 줄이고 근거를 추적할 수 있는 답변으로 정리합니다.

원문원문 설명 보기

Extract and verify evidence from images, documents, and video without redundant inspection

AI 평가90점/ 100설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • 문서의 수치 추출과 확인
  • 영상의 사건을 시각과 함께 정리
  • 이미지 속 라벨 확인
  • 답변의 근거 누락 여부 점검

한국어 소개

할 수 있는 일

이미지, 문서, 영상에 담긴 문자, 수치, 물체, 순서, 시각 등을 조사하고 해당 위치와 함께 기록합니다. 먼저 전체나 대표적인 범위를 확인한 뒤 필요한 페이지, 프레임, 영역으로 좁혀 읽습니다. 추출한 근거로 답변이나 결과물을 구성하고 요청한 항목을 모두 확인했는지 점검합니다.

이럴 때 유용합니다

자료의 수치를 정확하게 추출하거나 영상에서 일어난 사건을 시각과 함께 정리할 때 유용합니다. 읽은 결과가 서로 다르면 확대 화면이나 인접한 프레임으로 다시 확인합니다. 이를 통해 같은 부분을 목적 없이 반복해서 살펴보는 수고를 줄입니다.

사용 예시

  • “이 PDF에서 지정 항목의 수치를 추출하고 해당 페이지도 표시해 주세요.”
  • “영상의 사건을 시각과 함께 정리해 주세요.”
  • “이미지의 라벨을 읽고 숫자가 정확한지 확인해 주세요.”

주의 사항

정확한 문자와 수치를 읽으려면 파일 형식에 맞는 도구를 사용하며, 이미지 자료에는 이미지 속 문자를 인식하는 OCR을 사용합니다. 작은 문자, 기호, 수치는 추출 후에도 눈으로 확인합니다. 파일명이나 썸네일만으로 아직 확인하지 않은 내용을 추측하지 않습니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

객관 평가

AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.

지시의 명확성언제 쓰고 무엇을 하는지 알 수 있는가
A양호이미지, 문서, 영상에서 근거를 추출하고 위치를 기록해 검증하는 용도를 명시합니다.
절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가
A양호전체 확인, 대상 좁히기, 형식별 추출, 재확인, 누락 점검 절차가 있습니다.
안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
A양호자료 읽기와 검증이 중심이며 삭제, 외부 전송, 인증 정보 획득 지시는 없습니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
B일부 부족python-docx, pdftotext, OCR 등을 제시하지만 설치 절차는 없습니다.

총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 21일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

어느 항목이 왜 다르다고 생각하는지 적어 주세요. 로그인은 필요 없습니다. SKILL.md와 대조해 평가를 다시 만들고 이곳에 반영합니다.

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

포함된 파일(1)

  • SKILL.md1.9 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

When to Use

Use when the answer or requested artifact depends on visual, temporal, tabular, or textual evidence contained in images, documents, or video.

Procedure

  1. Identify the evidence required: objects, text, values, ordering, timestamps, labels, or visual relationships.
  2. Inspect the whole input or a broad representative sample first to establish structure and likely evidence locations.
  3. Narrow to relevant pages, frames, regions, or time intervals and record observations with their locations.
  4. Use the format's native parser for exact text and numbers: for example python-docx or ZIP/XML inspection for DOCX, pdftotext or a PDF library for PDF, spreadsheet readers for XLSX, and OCR only when the source is image-based. Do not search binary office files with plain grep or cat.
  5. Resolve conflicts with one targeted reinspection at better scale or a nearby frame rather than repeating the same crop.
  6. Build the answer or artifact from the evidence ledger and perform a final coverage check against every requested item.

Pitfalls

  • Do not infer unseen content from filenames, surrounding text, or a single thumbnail.
  • Do not repeatedly inspect nearly identical regions without a new hypothesis.
  • Do not trust OCR blindly for small labels, punctuation, or numeric values.
  • Do not finalize before checking that every requested item has supporting evidence.

Verification

  • Each factual output can be traced to a page, frame, region, or timestamp.
  • Exact labels and numbers were visually checked after extraction.
  • The final response or artifact covers all requested evidence categories.

리뷰

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  • 시간을 지정한 알림 등록
  • 메일을 읽고 답장 초안 작성
  • 일정, 선호 사항, 문서 저장
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