Inspection Record Digester

SKILL.md

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name: inspection-record-digester
slug: inspection-record-digester
displayName: 检查记录表格识别整理
version: 1.0.0
description: 将现场拍摄或扫描的检查记录表格（质量巡检、设备点检、体系审核）进行视觉识别、结构化、合并清洗与分析，产出 Markdown 分析报告与 CSV 结构化数据。
tags:
  - 质量管理
  - 数据整理
  - 图像识别
  - 表格分析
license: MIT-0
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# 检查记录表格识别整理

## 一、技能定位

把"现场拍下来 / 扫进来的检查记录表格图片"变成"可分析的数据 + 一份整理结论"。

它**不是**一个 OCR 工具，而是一个闭环：**视觉识别 → 结构化 → 合并清洗 → 分析 → 双产出（MD 报告 + CSV）**。

核心价值在于三点：
1. 多张凌乱表格 → 一份合并、去重、格式统一的数据集；
2. 从记录里提炼结论（合格率、异常归类、趋势、TOP 问题），而不只是把字认出来；
3. 内置**强制识别复核**，防止把看不清的手写 / 畸变字段误当作可信数据。

## 二、适用场景与边界

**适用（三类典型检查记录表，通用不绑质量域）：**
- 质量巡检记录表（工序检 / 首检 / 巡检 / 终检）
- 设备点检 / 保养记录表
- 体系审核 / 内审检查表

**输入介质：** 纸质拍照、扫描件、屏幕截图、PDF 页面图片均可，支持一次投喂多张。

**不适用：**
- 用户已经持有结构化数据（Excel / CSV / JSON）→ 这类直接用其他分析技能，不必走识别流程；
- 表格完全无法辨认且无任何样本可参照 → 应如实告知用户，请其补拍或提供底稿，绝不编造；
- 需要对接实时数据库或业务系统 → 超出本技能范围。

## 三、输入形式

用户以**图片**形式投喂（在对话中直接贴图，或说明图片所在目录）。投喂时最好顺带说明：
- 这些表属于哪一类（巡检 / 点检 / 审核，或混合）；
- 关注的分析范围（如"只要 A 线 7 月的数据""只看设备异常"）。

如果用户未说明类型，Agent 应在识别后、合并前与用户确认归类，不要自行假设。

## 四、Agent 执行指引（关键流程）

严格按以下六步执行，**不得跳过第 3 步的强制复核**：

1. **收图**：接收用户投喂的图片，确认表类型与关注范围。
2. **识别**：用 Read 工具逐张读取图片，按 `references/table-schemas.md` 的字段定义，把每张表整理成结构化记录。每条字段标注识别置信度（高 / 中 / 低）。
3. **强制复核**（防幻觉核心）：对**低置信字段**或**关键字段缺失**的行，列出具体疑点请用户确认或修正。**绝不准擅自填充、猜测或"补全"看不清的内容**。详见 `references/recognition-review.md`。
4. **合并清洗**：将多张表的结构化记录合并，统一单位 / 日期格式，标记重复行与异常值（如合格率 >100%、日期超出范围）。
5. **分析 + 产出**：将经用户确认的结构化数据写入一个 JSON 文件，调用分析引擎：
   ```
   python scripts/digest.py <结构化数据.json> --out <输出目录>
   ```
   引擎按表类型分别分析，并在输出目录生成 `report.md`（分析报告）与 `records.csv`（结构化明细）。
6. **呈现**：把报告要点转述给用户，并提示产物路径；如用户需要可在对话中直接展示关键结论。

> 识别动作由 Agent 的视觉能力完成，**不要**在脚本里重复造 OCR。`digest.py` 只处理"已经结构化、经用户确认"的数据。

## 五、三类表字段 Schema

完整字段定义、取值规范与识别要点见 `references/table-schemas.md`，摘要如下：

- **巡检表（inspection）**：日期 / 产线工序 / 检验项目 / 标准 / 实测 / 判定(合格·不合格) / 不良现象 / 责任人
- **点检表（check）**：日期 / 设备编号 / 点检部位 / 点检项目 / 状态(正常·异常) / 异常处理 / 点检人
- **审核表（audit）**：条款 / 检查内容 / 证据 / 符合性(符合·不符合·观察) / 不符合描述 / 严重度

## 六、分析维度

完整计算口径与呈现规则见 `references/analysis-dimensions.md`，覆盖四类：

- **合格率 / 符合率**：按项目 / 产线 / 设备 / 条款分组统计
- **异常 / 不符合归类**：按现象 / 部位 / 条款维度聚合
- **趋势**：按日期看不良率 / 异常数变化
- **TOP 问题**：高频不良 / 设备 / 条款排行

## 七、识别复核机制（防幻觉核心）

- 每张图识别时，对模糊、手写、表格线缺失、拍照畸变的字段，置信度标"低"；
- 所有"低"置信字段在进入分析前必须列给用户确认，用户修正后才纳入；
- 若整张图无法可靠识别，直接说明并请补拍，不产出误导数据；
- 详见 `references/recognition-review.md`。

## 八、交互示例

> **用户**：（投喂 5 张巡检记录照片）这是上周 A 线巡检表，帮我整理下。
>
> **Agent**：已识别 5 张，归为"质量巡检记录表"。有 3 处需你确认：
> 1. `IMG_02` 第 3 行 实测值 疑似 `10.05` 还是 `10.5`？（手写潦草）
> 2. `IMG_04` 第 1 行 责任人 无法辨认；
> 3. `IMG_05` 第 6 行 判定 涂改，看不清合格 / 不合格。
> 请确认这 3 处，我再把 5 张合并分析。
>
> **用户**：1 是 10.05；2 是 张伟；3 是不合格。
>
> **Agent**：收到，已修正并合并 5 张共 87 条记录。正在生成报告与 CSV……（调用 digest.py）产出已生成：`report.md` / `records.csv`。A 线本周巡检合格率 92.3%，主要不良为"尺寸超差"（TOP1，占比 41%）。

## 九、相邻技能与联动（纯提示，不强制）

- **特殊特性识别（special-characteristic-manager）**：巡检发现的不合格若涉及关键/重要特性（CC/SC），提示用户升级处理；
- **质量文件管控（quality-document-control）**：审核检查表产出的记录，提示纳入文件管控与归档；
- **TPM / OEE（tpm-equipment-management / oee-analysis）**：设备点检发现的异常，可衔接设备管理与效率分析；
- **NPI / IPD（npi-quality-gate / ipd-consultant）**：审核或阶段 gate 发现的问题，可回链到对应项目阶段。

## 十、TRACE 自评

| 维度 | 评分 | 说明 |
|---|---|---|
| Trust（信任度） | 8 | 强制识别复核，不编造看不清的字段 |
| Reliability（可靠性） | 9 | 六步流程固定，清洗阶段统一格式、标记异常 |
| Adaptability（适配性） | 9 | 三类表通用 schema，可扩展新表型 |
| Convention（惯例性） | 9 | 符合材料投喂式混合范式，双产出惯例 |
| Effectiveness（有效性） | 9 | 直接产出可分析数据集 + 结论，落地可用 |
| **合计** | **44/50** | 达标（≥40，单维≥6） |

## 十一、注意事项

- 识别结果**以用户复核为准**，Agent 不得把低置信内容当作事实；
- 单位 / 日期统一在合并清洗阶段处理，并在报告中说明采用的统一规则；
- 产出 CSV 编码为 UTF-8（含 BOM），确保 Excel 中文正常；
- 本技能不绑定任何特定企业或商业符号，保持通用。