Membaca pelat nomor dari foto secara manual itu lambat dan rawan kesalahan, apalagi dalam jumlah besar. Otomasi ini menarik pelat dari setiap gambar yang diunggah lewat formulir secara otomatis.
Membaca pelat nomor dari foto secara manual itu lambat dan rawan kesalahan, apalagi dalam jumlah besar. Otomasi ini menarik pelat dari setiap gambar yang diunggah lewat formulir secara otomatis.
Cara kerjanya
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Baca karakter nomor plat menggunakan model visi, termasuk wilayah jika terlihat.
pending
Normalisasi string plat dan catat tingkat kepercayaan hasil pembacaan.
pending
Simpan data plat, timestamp, dan tingkat kepercayaan ke dalam Sheet; tandai pembacaan dengan kepercayaan rendah untuk ditinjau ulang.
pending
Contoh output
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Read the license plate from the photo; return JSON with the plate string, region, and a confidence score from 0 to 1.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.