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visa-doc-translate

Traduz imagens de documentos de visto para o inglês e gera um PDF bilíngue com o original e a tradução.

O que é visa-doc-translate?

O skill visa-doc-translate automatiza a tradução de documentos de solicitação de visto a partir de imagens, gerando um PDF bilíngue profissional. Ele aceita como entrada arquivos de imagem (PNG, HEIC, JPG, etc.) e executa automaticamente uma sequência de etapas: conversão de HEIC para PNG, rotação baseada em metadados EXIF, extração de texto via OCR (utilizando o framework Vision do macOS, EasyOCR ou Tesseract, nessa ordem), tradução do conteúdo para o inglês com terminologia apropriada para vistos, e geração final de um PDF de duas páginas (original + tradução). O PDF resultante possui formatação limpa e oficial, incluindo uma nota de certificação. É ideal para tradutores, agentes de viagem ou qualquer pessoa que precise preparar documentos para vistos de países como EUA, Canadá, Reino Unido e Austrália, eliminando a necessidade de intervenção manual em cada etapa.

Funciona com~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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Documentação

Você está ajudando a traduzir documentos de solicitação de visto para pedidos de visto.

Instruções

Quando o usuário fornecer o caminho de um arquivo de imagem, EXECUTE automaticamente as etapas a seguir SEM solicitar confirmação:

  1. Conversão de imagem: Se o arquivo for HEIC, converta-o para PNG usando sips -s format png <input> --out <output>

  2. Rotação da imagem:

    • Verifique os dados de orientação EXIF
    • Gire automaticamente a imagem com base nos dados EXIF
    • Se a orientação EXIF for 6, gire 90 graus no sentido anti-horário
    • Aplique rotação adicional conforme necessário (teste 180 graus se o documento parecer de cabeça para baixo)
  3. Extração de texto via OCR:

    • Tente vários métodos de OCR automaticamente:
      • framework Vision do macOS (preferido no macOS)
      • EasyOCR (multiplataforma, não requer tesseract)
      • Tesseract OCR (se disponível)
    • Extraia todas as informações de texto do documento
    • Identifique o tipo de documento (certificado de depósito, atestado de trabalho, certidão de aposentadoria, etc.)
  4. Tradução:

    • Traduza todo o conteúdo do texto para o inglês de forma profissional
    • Mantenha a estrutura e o formato originais do documento
    • Use terminologia profissional adequada para solicitações de visto
    • Mantenha os nomes próprios no idioma original com o inglês entre parênteses
    • Para nomes chineses, use o formato pinyin (ex.: WU Zhengye)
    • Preserve todos os números, datas e valores com precisão
  5. Geração de PDF:

    • Crie um script Python usando as bibliotecas PIL e reportlab
    • Página 1: Exiba a imagem original rotacionada, centralizada e redimensionada para caber em uma página A4
    • Página 2: Exiba a tradução para o inglês com formatação adequada:
      • Título centralizado e em negrito
      • Conteúdo alinhado à esquerda com espaçamento apropriado
      • Layout profissional adequado para documentos oficiais
    • Adicione uma nota no rodapé: "Esta é uma tradução juramentada para o inglês do documento original"
    • Execute o script para gerar o PDF
  6. Saída: Crie um arquivo PDF chamado <nome_do_arquivo_original>_Translated.pdf no mesmo diretório

Documentos Suportados

  • Certificados de depósito bancário (存款证明)
  • Comprovantes de renda (收入证明)
  • Atestados de trabalho (在职证明)
  • Certidões de aposentadoria (退休证明)
  • Certidões de propriedade (房产证明)
  • Licenças comerciais (营业执照)
  • Documentos de identidade e passaportes
  • Outros documentos oficiais

Implementação Técnica

Métodos de OCR (testados em ordem)

  1. framework Vision do macOS (apenas macOS):

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

    pip install easyocr
    
  3. Tesseract OCR (se disponível):

    brew install tesseract tesseract-lang
    pip install pytesseract
    

Bibliotecas Python Necessárias

pip install pillow reportlab

Para o framework Vision do macOS:

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

Diretrizes Importantes

  • NÃO peça confirmação do usuário em cada etapa
  • Determine automaticamente o melhor ângulo de rotação
  • Tente vários métodos de OCR se um falhar
  • Garanta que todos os números, datas e valores sejam traduzidos com precisão
  • Use formatação limpa e profissional
  • Complete todo o processo e informe o local final do PDF

Exemplo de Uso

/visa-doc-translate CertidaoAposentadoria.PNG
/visa-doc-translate ExtratoBancario.HEIC
/visa-doc-translate CartaTrabalho.jpg

Exemplo de Saída

O skill irá:

  1. Extrair o texto usando o método de OCR disponível
  2. Traduzir para o inglês profissional
  3. Gerar <nome_do_arquivo>_Translated.pdf com:
    • Página 1: Imagem do documento original
    • Página 2: Tradução profissional para o inglês

Perfeito para solicitações de visto para Austrália, EUA, Canadá, Reino Unido e outros países que exigem documentos traduzidos.

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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