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Agent Skill · 前端设计

alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr(alicloud AI multimodal Qwen OCR 命令行)

alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr 是前端设计类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 9,918。

总安装 190周安装 8GitHub Stars 383下载 67核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr(alicloud AI multimodal Qwen OCR 命令行)
来源仓库:https://github.com/cinience/alicloud-skills
仓库路径:skills/alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr
安装命令:
npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

用于处理阿里云 AI Qwen OCR 模型的图像文字识别与关键信息提取。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中处理发票、文档等图像内容。通过准备请求脚本并调用 OCR 任务完成识别与结构化输出。需确保保存请求载荷、任务名称与输出期望到指定目录。

失败时应记录具体错误,不修改真实图像或绕过安全限制。

来源仓库内路径:skills/alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill alicloud-ai-m…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/cinience/alicloud-skills --skill alicloud-ai-multimodal-…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr 用的人多吗?

公开数据是累计安装 190 次,近一周安装 8 次,下载 67 次,GitHub 383 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理前端设计类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr

alicloud AI multimodal Qwen OCR 命令行 · 本页

190383需要联网未明确有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Category: provider

Model Studio Qwen OCR

Validation

mkdir -p output/alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr
python -m py_compile skills/ai/multimodal/alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr/scripts/prepare_ocr_request.py && echo "py_compile_ok" > output/alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr/validate.txt

Pass criteria: command exits 0 and output/alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr/validate.txt is generated.

Output And Evidence

  • Save request payloads, selected OCR task name, and normalized output expectations under output/alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr/.
  • Keep the exact model, image source, and task configuration with each saved run.

Use Qwen OCR when the task is primarily text extraction or document structure parsing rather than broad visual reasoning.

Critical model names

Use one of these exact model strings:

  • qwen-vl-ocr
  • qwen-vl-ocr-latest
  • qwen-vl-ocr-2025-11-20
  • qwen-vl-ocr-2025-08-28
  • qwen-vl-ocr-2025-04-13
  • qwen-vl-ocr-2024-10-28

Selection guidance:

  • Use qwen-vl-ocr for the stable channel.
  • Use qwen-vl-ocr-latest only when you explicitly want the newest OCR behavior.
  • Pin qwen-vl-ocr-2025-11-20 when you need reproducible document parsing based on the Qwen3-VL OCR upgrade.

Prerequisites

  • Install dependencies (recommended in a venv):
python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
python -m pip install requests
  • Set DASHSCOPE_API_KEY in environment, or add dashscope_api_key to ~/.alibabacloud/credentials.

Normalized interface (ocr.extract)

Request

  • image (string, required): HTTPS URL, local path, or data: URL.
  • model (string, optional): default qwen-vl-ocr.
  • prompt (string, optional): use when you want custom extraction instructions.
  • task (string, optional): built-in OCR task.
  • task_config (object, optional): configuration for built-in task such as extraction fields.
  • enable_rotate (bool, optional): default false.
  • min_pixels (int, optional)
  • max_pixels (int, optional)
  • max_tokens (int, optional)
  • temperature (float, optional): recommended to keep near default/low values.

Response

  • text (string): extracted text or structured markdown/html-style output.
  • model (string)
  • usage (object, optional)

Built-in OCR tasks

Use one of these values in task:

  • text_recognition
  • key_information_extraction
  • document_parsing
  • table_parsing
  • formula_recognition
  • multi_lan
  • advanced_recognition

Quick start

Custom prompt:

python skills/ai/multimodal/alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr/scripts/prepare_ocr_request.py \
  --image "https://example.com/invoice.png" \
  --prompt "Extract seller name, invoice date, amount, and tax number in JSON."

Built-in task:

python skills/ai/multimodal/alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr/scripts/prepare_ocr_request.py \
  --image "https://example.com/table.png" \
  --task table_parsing \
  --model qwen-vl-ocr-2025-11-20

Operational guidance

  • Prefer built-in OCR tasks for standard parsing jobs because they use official task prompts.
  • For critical business fields, add downstream validation rules after OCR.
  • qwen-vl-ocr and older snapshots default to 4096 max output tokens unless higher limits are approved by Alibaba Cloud; qwen-vl-ocr-2025-11-20 follows the model maximum.
  • Increase max_pixels only when small text is missed; this raises token cost.

Output location

  • Default output: output/alicloud-ai-multimodal-qwen-ocr/request.json
  • Override base dir with OUTPUT_DIR.

References

  • references/api_reference.md
  • references/sources.md

平台分布

Codex

40.35%
按下载量换算27

Claude

29.41%
按下载量换算20

Cursor

19.03%
按下载量换算13

Gemini CLI

8.72%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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