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腾讯云试题批改Agent(SubmitQuestionMarkAgentJob/DescribeQuestionMarkAgentJob)接口调用技能。当用户需要对试卷图片或试题图片中的K12试卷或试题进行自动批改、手写答案识别、知识点分析时,应使用此技能。支持整卷图片批改和单题图片批改,提供题目切题、正误判定、答案对比、错误分析、知识点输出等结构化评估结果。异步接口,先提交任务再轮询查询结果。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/infometa/workbuddyskills --skill tencentcloud-ocr-questionmarkagentコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
快速生成公司一页纸概览（Tearsheet），涵盖业务描述、关键财务、估值、股东结构和近期催化。 触发词：公司速览、tearsheet、公司概况、一页纸、公司简介、company overview、快速了解、公司画像
构建DCF现金流折现模型和三表财务模型（利润表、资产负债表、现金流量表联动）。 触发词：DCF、现金流折现、财务建模、三表模型、估值模型、WACC、自由现金流、financial model、valuation model
盈利分析技能，支持两种模式： - Preview 模式：业绩发布前的前瞻分析、情景假设、关键观测指标 - Analysis 模式：业绩发布后的深度解读、Beat/Miss 分析、估计修正 触发词：earnings analysis、earnings preview、业绩分析、业绩前瞻、财报分析、季报解读、pre-earnings、post-earnings、Q1/Q2/Q3/Q4 results
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | tencentcloud-ocr-questionmarkagent |
| description | 腾讯云试题批改Agent(SubmitQuestionMarkAgentJob/DescribeQuestionMarkAgentJob)接口调用技能。当用户需要对试卷图片或试题图片中的K12试卷或试题进行自动批改、手写答案识别、知识点分析时,应使用此技能。支持整卷图片批改和单题图片批改,提供题目切题、正误判定、答案对比、错误分析、知识点输出等结构化评估结果。异步接口,先提交任务再轮询查询结果。 |
| version | 1.0.3 |
| display_name | 腾讯云试题批改Agent |
| display_name_en | Tencent Cloud Question Mark Agent |
| description_zh | 调用腾讯云试题批改Agent接口，面向K12教育场景，支持整卷/单题端到端批改，包含试卷切题、手写答案识别、正误判定、错误分析和知识点输出。支持深度思考模式和多种图片/PDF格式输入。 |
| description_en | Tencent Cloud Question Mark Agent for K12 education. Supports full-paper and single-question grading with handwriting recognition, answer comparison, error analysis, and knowledge point extraction. |
| visibility | public |
调用腾讯云OCR试题批改Agent接口，面向K12教育场景的试题批改产品，支持整卷/单题端到端处理（试卷切题+题目批改+手写坐标回显），聚焦试题批改（含手写答案）和试题解析（不含手写答案）。精准输出题目、正误判定、答案对比、错误分析及知识点等结构化评估结果。低年级算式批改效果优于线上数学作业批改。
核心能力：
官方文档：
当用户提出以下需求时触发此技能：
tencentcloud-sdk-python（通过 pip install tencentcloud-sdk-python 安装）TENCENTCLOUD_SECRET_ID：腾讯云API密钥IDTENCENTCLOUD_SECRET_KEY：腾讯云API密钥Key运行 scripts/main.py 脚本完成试题批改。该接口为异步接口，脚本会自动提交任务并轮询查询结果。
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| ImageBase64 | str | 否(二选一) | 图片/PDF的Base64值，编码后不超过10M，分辨率建议600*800以上，支持PNG/JPG/JPEG/BMP/PDF格式 |
| ImageUrl | str | 否(二选一) | 图片/PDF的URL地址，下载时间不超过3秒。都提供时只使用ImageUrl。建议存储于腾讯云 |
| PdfPageNumber | int | 否 | PDF页码，仅支持单页识别，默认1 |
| BoolSingleQuestion | bool | 否 |
| 是否单题批改（跳过切题），默认false |
| EnableDeepThink | bool | 否 | 是否开启深度思考（更深层推理，速度更慢），默认false |
| QuestionConfigMap | str | 否 | 题目信息输出配置（JSON字符串），可选key：KnowledgePoints(输出知识点)/TrueAnswer(输出正确答案)/ReturnAnswerPosition(输出手写答案坐标) |
| ReferenceAnswer | str | 否 | 单题批改时的参考答案，仅单题时有效，多题时不生效 |
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| JobId | str | 是 | 任务唯一ID，由Submit接口返回，长度不超过32字符 |
| UserAgent | str | 否 | 请求来源标识(可选)，用于追踪调用来源，统一固定为Skills |
识别成功后返回 JSON 格式结果：
格式化输出模式（默认）：
{
"任务ID": "1410885500986064896",
"任务状态": "DONE",
"切题数量": "2",
"旋转角度": 0.0,
"批改结果": [
{
"题号": 1,
"题干": "1. 小琪在做作业时发现有一道题的一部分被墨水遮住了...",
"子题": [
{
"题号": "1-1",
"题干": "(1)小琪猜测,墨水遮住的内容是"2a",请你根据小琪的猜测完成计算;",
"答案列表": [
{
"手写答案": "\\frac{2}{a-1}...",
"是否正确": false,
"答案分析": "首先将除法转化为乘法，对分子分母因式分解后约分...",
"正确答案": "...",
"知识点": ["分式运算", "因式分解"],
"答案坐标": [113, 648, 558, 648, 558, 698, 113, 698]
}
]
}
]
}
],
"RequestId": "xxx"
}
原始输出模式（--raw）：
{
"JobId": "1410885500986064896",
"JobStatus": "DONE",
"ErrorCode": "",
"ErrorMessage": "",
"Angle": 0.0,
"MarkInfos": [
{
"MarkItemTitle": "1. 小琪在做作业时...",
"AnswerInfos": [],
"MarkInfos": [
{
"MarkItemTitle": "(1)小琪猜测...",
"AnswerInfos": [
{
"HandwriteInfo": "\\frac{2}{a-1}...",
"IsCorrect": false,
"AnswerAnalysis": "首先将除法转化为乘法...",
"RightAnswer": "",
"KnowledgePoints": [],
"HandwriteInfoPositions": [113, 648, 558, 648, 558, 698, 113, 698]
}
],
"MarkInfos": []
}
]
}
],
"RequestId": "xxx"
}
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| JobId | str | 任务唯一ID，用于查询结果 |
| QuestionInfo | list of QuestionInfo | 切题题目边框坐标列表（BoolSingleQuestion=true时为空） |
| QuestionCount | str | 切题数量，作为计费题目数总量 |
| RequestId | str | 唯一请求ID |
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| JobStatus | str | 任务状态：WAIT(等待中)/RUN(执行中)/FAIL(失败)/DONE(成功) |
| ErrorCode | str | 任务执行错误码（非FAIL时为空） |
| ErrorMessage | str | 任务执行错误信息（非FAIL时为空） |
| Angle | float | 图片旋转角度（角度制），水平方向为0，顺时针为正 |
| MarkInfos | list of MarkInfo | 试题批改信息 |
| RequestId | str | 唯一请求ID |
MarkInfo 结构（嵌套递归）：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| MarkItemTitle | str | 题目的题干信息 |
| AnswerInfos | list of AnswerInfo | 批改答案列表（按从左到右、从上到下排列） |
| MarkInfos | list of MarkInfo | 嵌套子题信息（无子题则为空） |
AnswerInfo 结构：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| HandwriteInfo | str | 手写答案内容（如选择题的手写选项、填空题的手写内容） |
| IsCorrect | bool | 答案是否正确 |
| AnswerAnalysis | str | 答案分析结果 |
| HandwriteInfoPositions | list of int | 答案区域4角点坐标（长度8数组：左上/右上/右下/左下），需配置ReturnAnswerPosition。可能返回null |
| RightAnswer | str | 正确答案内容，需配置 QuestionConfigMap 的 TrueAnswer 为 true |
| KnowledgePoints | list of str | 知识点内容，需配置 QuestionConfigMap 的 KnowledgePoints 为 true。可能返回null |
QuestionInfo 结构：
| 字段 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| Angle | float | 旋转角度 |
| Height | int | 预处理后图片高度 |
| Width | int | 预处理后图片宽度 |
| ResultList | list of ResultList | 文档元素（可能返回null） |
| OrgHeight | int | 输入图片高度 |
| OrgWidth | int | 输入图片宽度 |
| ImageBase64 | str | 预处理后的图片base64编码 |
| 错误码 | 含义 |
|---|---|
| FailedOperation.DownLoadError | 文件下载失败 |
| FailedOperation.ImageDecodeFailed | 图片解码失败 |
| FailedOperation.ImageSizeTooLarge | 图片尺寸过大，请确保编码后不超过10M |
| FailedOperation.OcrFailed | OCR识别失败 |
| FailedOperation.PDFParseFailed | PDF解析失败 |
| FailedOperation.UnKnowError | 未知错误 |
| FailedOperation.UnKnowFileTypeError | 未知的文件类型 |
| FailedOperation.UnOpenError | 服务未开通，请先在腾讯云控制台开通试题批改Agent服务 |
| InvalidParameterValue.InvalidParameterValueLimit | 参数值错误 |
| LimitExceeded.TooLargeFileError | 文件内容太大 |
| ResourceUnavailable.InArrears | 账号已欠费 |
| ResourceUnavailable.ResourcePackageRunOut | 账号资源包耗尽 |
| ResourcesSoldOut.ChargeStatusException | 计费状态异常 |
{"KnowledgePoints":true,"TrueAnswer":true,"ReturnAnswerPosition":false}# 通过URL进行整卷批改（输出知识点和正确答案）
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/exam_paper.jpg" \
--question-config '{"KnowledgePoints":true,"TrueAnswer":true}'
# 通过URL进行单题批改（带参考答案）
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/single_question.jpg" \
--single-question --reference-answer "x=2"
# 开启深度思考模式
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/exam.jpg" --enable-deep-think
# 通过文件路径进行批改（自动Base64编码）
python scripts/main.py --image-base64 ./exam_paper.png
# 批改PDF试卷（指定页码）
python scripts/main.py --image-base64 ./exam.pdf --pdf-page-number 2
# 输出原始JSON响应
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/exam.jpg" --raw
# 指定地域和自定义轮询参数
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/exam.jpg" \
--region ap-beijing --poll-interval 3 --poll-timeout 300```