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traduction-docs-visa

Traduire des documents de demande de visa (images) en anglais et créer un PDF bilingue avec l'original et la traduction. À utiliser lorsque des images de documents de demande de visa doivent être traduites en anglais sous forme de PDF bilingue.

Qu'est-ce que traduction-docs-visa ?

Cette compétence automatise la traduction de documents de demande de visa à partir d'images (HEIC, PNG, JPG) en anglais et génère un PDF bilingue professionnel. Elle prend en charge de nombreux types de documents officiels : certificats de dépôt bancaire, attestations de revenus, certificats de travail, de retraite, de propriété, licences commerciales, cartes d'identité et passeports. La compétence fonctionne en six étapes automatisées : conversion d'image (HEIC vers PNG), rotation automatique basée sur les données EXIF, extraction de texte par OCR (Vision framework macOS, EasyOCR ou Tesseract), traduction professionnelle en anglais, génération d'un PDF avec la page 1 affichant l'image originale tournée et la page 2 la traduction formatée, incluant une mention de certification. Elle utilise des bibliothèques Python telles que Pillow et ReportLab, et peut être invoquée simplement en fournissant le chemin d'un fichier image. Idéale pour les demandes de visa vers l'Australie, les États-Unis, le Canada, le Royaume-Uni et d'autres pays exigeant des documents traduits, elle exécute l'ensemble du processus sans demander de confirmation à l'utilisateur.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/visa-doc-translate

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Documentation

Vous aidez à traduire des documents de demande de visa pour les demandes de visa.

Instructions

Lorsque l'utilisateur fournit le chemin d'un fichier image, exécutez AUTOMATIQUEMENT les étapes suivantes SANS demander de confirmation :

  1. Conversion d'image : Si le fichier est HEIC, convertissez-le en PNG à l'aide de sips -s format png <entrée> --out <sortie>

  2. Rotation d'image :

    • Vérifiez les données d'orientation EXIF
    • Faites pivoter automatiquement l'image en fonction des données EXIF
    • Si l'orientation EXIF est 6, pivotez de 90 degrés dans le sens inverse des aiguilles d'une montre
    • Appliquez une rotation supplémentaire si nécessaire (testez 180 degrés si le document semble inversé)
  3. Extraction de texte OCR :

    • Essayez plusieurs méthodes OCR automatiquement :
      • Vision framework macOS (recommandé pour macOS)
      • EasyOCR (multiplateforme, ne nécessite pas tesseract)
      • Tesseract OCR (si disponible)
    • Extrayez toutes les informations textuelles du document
    • Identifiez le type de document (certificat de dépôt, certificat d'emploi, certificat de retraite, etc.)
  4. Traduction :

    • Traduisez tout le contenu textuel en anglais de manière professionnelle
    • Conservez la structure et le format du document original
    • Utilisez une terminologie professionnelle adaptée aux demandes de visa
    • Gardez les noms propres dans la langue originale avec l'anglais entre parenthèses
    • Pour les noms chinois, utilisez le format pinyin (ex: WU Zhengye)
    • Préservez avec précision tous les nombres, dates et montants
  5. Génération du PDF :

    • Créez un script Python utilisant les bibliothèques PIL et reportlab
    • Page 1 : Affichez l'image originale tournée, centrée et redimensionnée pour tenir sur une page A4
    • Page 2 : Affichez la traduction anglaise avec une mise en forme appropriée :
      • Titre centré et en gras
      • Contenu aligné à gauche avec un espacement approprié
      • Mise en page professionnelle adaptée aux documents officiels
    • Ajoutez une note en bas : "This is a certified English translation of the original document"
    • Exécutez le script pour générer le PDF
  6. Sortie : Créez un fichier PDF nommé <nom_fichier_original>_Translated.pdf dans le même répertoire

Documents pris en charge

  • Certificats de dépôt bancaire (存款证明)
  • Certificats de revenus (收入证明)
  • Certificats d'emploi (在职证明)
  • Certificats de retraite (退休证明)
  • Certificats de propriété (房产证明)
  • Licences commerciales (营业执照)
  • Cartes d'identité et passeports
  • Autres documents officiels

Implémentation technique

Méthodes OCR (essayées dans l'ordre)

  1. Vision Framework macOS (macOS uniquement) :

    import Vision
    from Foundation import NSURL
    
  2. EasyOCR (multiplateforme) :

    pip install easyocr
    
  3. Tesseract OCR (si disponible) :

    brew install tesseract tesseract-lang
    pip install pytesseract
    

Bibliothèques Python requises

pip install pillow reportlab

Pour Vision framework macOS :

pip install pyobjc-framework-Vision pyobjc-framework-Quartz

Directives importantes

  • NE demandez PAS de confirmation à l'utilisateur à chaque étape
  • Déterminez automatiquement le meilleur angle de rotation
  • Essayez plusieurs méthodes OCR si l'une échoue
  • Assurez-vous que tous les nombres, dates et montants sont traduits avec précision
  • Utilisez une mise en forme propre et professionnelle
  • Effectuez l'ensemble du processus et signalez l'emplacement final du PDF

Exemple d'utilisation

/visa-doc-translate RetirementCertificate.PNG
/visa-doc-translate BankStatement.HEIC
/visa-doc-translate EmploymentLetter.jpg

Exemple de sortie

La compétence :

  1. Extrait le texte à l'aide de la méthode OCR disponible
  2. Traduit en anglais professionnel
  3. Génère <nom_fichier>_Translated.pdf avec :
    • Page 1 : Image du document original
    • Page 2 : Traduction anglaise professionnelle

Parfait pour les demandes de visa vers l'Australie, les États-Unis, le Canada, le Royaume-Uni et d'autres pays exigeant des documents traduits.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

Skills associés