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Documentação40 mil · #5137

eyeball

Ajuda seu agente a documentar análises com capturas de tela. Cada afirmação em um documento analisado terá uma imagem da fonte para verificação fácil.

O que ela faz

O Eyeball analisa documentos e cria um arquivo Word. Cada afirmação no documento tem uma captura de tela da fonte original com o texto exato destacado, para você poder verificar.

Quando usar

  • ✓Quando você quer ter certeza de que as informações de um documento são verdadeiras.
  • ✓Ao revisar um contrato e precisar confirmar cláusulas específicas.
  • ✓Ao estudar um artigo e querer ver de onde vieram os fatos.

Exemplo do que pedir para a IA

“Analise este PDF e me mostre onde estão as informações sobre responsabilidade.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/eyeball/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/github/awesome-copilot/blob/main/skills/eyeball/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

Ele lê o documento que você fornece, identifica as afirmações importantes e encontra o trecho exato na fonte original. Depois, cria um novo documento com essas afirmações e as capturas de tela para você conferir.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add github/awesome-copilot --skill eyeball

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/github/awesome-copilot/main/skills/eyeball/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Eyeball

Analise documentos com prova visual. Quando ativado, o Eyeball produz um documento do Word na Área de Trabalho do usuário onde cada afirmação factual inclui uma captura de tela inline do material fonte com o texto citado destacado em amarelo.

Ativação

Quando o usuário invocar esta habilidade (por exemplo, "use eyeball", "execute eyeball nisso", "eyeball neste documento"), responda com:

Eyeball está ativo. Analisarei o documento e produzirei um documento do Word com capturas de tela inline da fonte para que você possa verificar cada afirmação com seus próprios olhos.

Em seguida, siga o fluxo de trabalho abaixo.

Fontes Suportadas

  • Arquivos locais: Documentos do Word (.docx, .doc), PDFs (.pdf), arquivos RTF
  • URLs da Web: Qualquer página da web publicamente acessível

Localização da Ferramenta

O utilitário Python Eyeball está localizado em:

<plugin_dir>/skills/eyeball/tools/eyeball.py

Para encontrar o caminho real, execute:

find ~/.copilot/installed-plugins -name "eyeball.py" -path "*/eyeball/*" 2>/dev/null

Se não for encontrado lá, verifique o diretório do projeto ou o diretório pessoal do usuário em busca do repositório eyeball.

Configuração da Primeira Execução

Antes do primeiro uso, verifique se as dependências estão instaladas:

python3 <path-to>/eyeball.py setup-check

Se algo estiver faltando, instale as dependências necessárias:

pip3 install pymupdf pillow python-docx playwright
python3 -m playwright install chromium

No Windows, instale também o pywin32 para automação do Word:

pip install pywin32

Fluxo de Trabalho

Siga estas etapas exatamente. A ordem é importante.

Etapa 1: Ler o texto fonte

Antes de escrever qualquer análise, extraia e leia o texto completo do documento fonte:

python3 <path-to>/eyeball.py extract-text --source "<path-or-url>"

Leia a saída cuidadosamente. Identifique os números de seção reais, títulos, números de página e linguagem chave.

CRÍTICO: Não pule esta etapa. Não escreva análises com base em suposições sobre como o documento está estruturado. Leia o texto real.

Etapa 2: Escrever análise com citações exatas

Para cada ponto em sua análise, você deve:

  1. Referenciar o número da seção correto conforme aparece no documento (por exemplo, "Seção 9" em vez de "Seção 8" porque você assumiu a numeração).
  2. Referenciar o número da página correto onde a seção aparece no texto extraído.
  3. Selecionar âncoras que sejam frases literais da fonte que apoiem diretamente sua afirmação.

Etapa 3: Selecionar âncoras corretamente

Esta é a etapa mais importante. As âncoras determinam o que será destacado nas capturas de tela.

FAZER:

  • Use frases literais do texto fonte que apoiem diretamente sua afirmação
  • Use várias âncoras para abranger todo o intervalo de texto que o leitor deve ver
  • Use frases específicas e incomuns que apareçam apenas onde você pretende

NÃO FAZER:

  • Use rótulos de tópicos genéricos (por exemplo, "Confidencialidade") que aparecem em todo o documento
  • Use apenas títulos de seção quando eles aparecerem como referências cruzadas em outros lugares
  • Use palavras comuns únicas que correspondam em muitos lugares

Exemplos:

ERRADO -- usa um rótulo de tópico genérico que corresponde em todos os lugares:

{"anchors": ["User-Generated Content"], "target_page": 8}

CERTO -- usa a linguagem específica que apoia a afirmação:

{"anchors": ["retain ownership", "Ownership of Content, Right to Post"], "target_page": 8}

ERRADO -- o título da seção aparece como uma referência cruzada em páginas anteriores:

{"anchors": ["LIMITATION OF LIABILITY"]}

CERTO -- inclui o número da seção para precisão, visa a página correta:

{"anchors": ["12. LIMITATION OF LIABILITY", "INDIRECT", "CONSEQUENTIAL"], "target_page": 13}

Etapa 4: Construir o documento de análise

Construa um array JSON de seções e chame o comando de construção:

python3 <path-to>/eyeball.py build \
  --source "<path-or-url>" \
  --output ~/Desktop/<title>.docx \
  --title "Analysis Title" \
  --subtitle "Source description" \
  --sections '[
    {
      "heading": "1. Section Title",
      "analysis": "Your analysis text here. Reference Section X on page Y...",
      "anchors": ["verbatim phrase 1", "verbatim phrase 2"],
      "target_page": 5,
      "context_padding": 40
    },
    {
      "heading": "2. Another Section",
      "analysis": "More analysis...",
      "anchors": ["exact quote from source"],
      "target_pages": [10, 11],
      "context_padding": 50
    }
  ]'

Campos do objeto de seção:

  • heading (obrigatório): Título da seção no documento de saída
  • analysis (obrigatório): Seu texto de análise

…

Perguntas frequentes

O que são 'âncoras'?

São trechos exatos do texto original que a IA usa para encontrar a informação e gerar a captura de tela.

O que acontece se a IA não encontrar o texto exato?

O documento final avisará que o trecho não foi encontrado. Pode ser que o texto exato não esteja na fonte ou que a 'âncora' usada não seja precisa o suficiente.

Posso usar o Eyeball com páginas da internet?

Sim, ele funciona com links de páginas da internet, além de arquivos Word e PDF.

Detalhes

Descrição original do autor

Document analysis with inline source screenshots. When you ask Copilot to analyze a document, Eyeball generates a Word doc where every factual claim includes a highlighted screenshot from the source material so you can verify it with your own eyes.

repo: github/awesome-copilot

Popularidade

Estrelas no GitHub
40 mil
Posição no ranking
#5137
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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