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visa-doc-translate

Traduit des documents de demande de visa (images) en anglais et crée 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 visa-doc-translate ?

Cette compétence automatise la traduction de documents de demande de visa (images) en anglais, produisant un PDF bilingue. Elle est particulièrement utile pour les développeurs et les utilisateurs d'agents IA qui traitent des documents officiels pour les visas (ex. : Australie, USA, Canada, Royaume-Uni). La compétence convertit les images HEIC en PNG, corrige automatiquement l'orientation via les données EXIF, puis extrait le texte par OCR en essayant plusieurs méthodes (macOS Vision, EasyOCR, Tesseract). Ensuite, elle traduit le contenu en anglais en conservant la structure et les termes professionnels, pour les noms propres elle utilise le format original avec traduction entre parenthèses ou le pinyin pour le chinois. Enfin, elle génère un PDF avec la page 1 affichant l'image originale redimensionnée et la page 2 la traduction anglaise formatée de manière professionnelle, avec une note d'attestation. Le tout s'exécute automatiquement sans confirmation, ce qui fluidifie le flux de travail pour les demandes de visa.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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 en HEIC, convertissez-le en PNG en utilisant sips -s format png <input> --out <output>

  2. Rotation d'image :

    • Vérifiez les données d'orientation EXIF
    • Effectuez une rotation automatique de l'image en fonction des données EXIF
    • Si l'orientation EXIF est 6, effectuez une rotation 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 à l'envers)
  3. Extraction de texte par OCR :

    • Essayez plusieurs méthodes OCR automatiquement :
      • Cadre Vision de macOS (recommandé pour macOS)
      • EasyOCR (multiplateforme, pas besoin de 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 professionnellement tout le contenu textuel en anglais
    • 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 redressée, 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 : "Ceci est une traduction anglaise certifiée du document original"
    • Exécutez le script pour générer le PDF
  6. Sortie : Créez un fichier PDF nommé <nom_fichier_original>_Traduit.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. Cadre Vision de 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 le cadre Vision de 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'intégralité du processus et signalez l'emplacement final du PDF

Exemple d'utilisation

/visa-doc-translate CertificatRetraite.PNG
/visa-doc-translate ReleveBancaire.HEIC
/visa-doc-translate LettreEmploi.jpg

Exemple de sortie

La compétence :

  1. Extrait le texte en utilisant la méthode OCR disponible
  2. Traduit en anglais professionnel
  3. Génère <nom_fichier>_Traduit.pdf avec :
    • Page 1 : Image du document original
    • Page 2 : Traduction anglaise professionnelle

Parfait pour les demandes de visa en Australie, aux États-Unis, au Canada, au Royaume-Uni et dans 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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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