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azure-content-layoutAzure 内容 layout

Agent Skill

用于辅助云资源、部署、容器、基础设施和运维自动化任务。它适合让 Agent 检查配置、整理部署步骤、分析资源状态、生成排障思路或辅助云服务接入。使用时需要明确目标环境、账号权限、区域和资源组,区分本地测试与生产操作;涉及删除资源、重启服务、修改网络或权限配置时,应先确认影响范围。

总安装

5,655

周安装

231

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,811
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:azure-content-layout(Azure 内容 layout)
来源仓库:https://github.com/zwcih/azure-content-layout
安装命令:
openclaw skills install azure-content-layout
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install azure-content-layout

简介

使用 Azure 内容理解提取文档结构和表格图形。

  • 适用于 PDF 和 Office 文档解析场景。
  • 支持多格式输入和结构化输出转换。azure-content-layout 属于云服务类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 通过 OpenClaw 宿主运行,需上传文档文件。
  • 处理敏感文档时应启用加密传输选项。

SKILL.md

name
azure-content-layout
description
Extract document structure, text, tables, and figures from documents using Azure Content Understanding prebuilt-layout analyzer. Converts PDF, images, Office docs into Markdown and structured JSON. Use when asked to extract text from documents, convert PDF/images to markdown, perform OCR, analyze document layout, or extract tables from files. Requires AZURE_CU_ENDPOINT and AZURE_CU_API_KEY environment variables.
metadata
openclaw
requires
env
primaryEnv
AZURE_CU_API_KEY

Azure Content Understanding — Layout Analyzer

Extract structured content from documents using Azure's prebuilt-layout analyzer. Outputs Markdown and structured JSON with text, tables, figures, and document hierarchy.

Setup

Set environment variables:

export AZURE_CU_ENDPOINT="https://YOUR_RESOURCE.services.ai.azure.com/"
export AZURE_CU_API_KEY="YOUR_KEY_HERE"

Optional: set API version (defaults to 2025-05-01-preview):

export AZURE_CU_API_VERSION="2025-11-01"

Quick Usage

Analyze a URL and print Markdown

node scripts/analyze.mjs --url "https://example.com/document.pdf"

Analyze a local file (pipe via stdin)

cat invoice.pdf | node scripts/analyze.mjs --stdin --markdown output.md --output result.json

Save both Markdown and full JSON

node scripts/analyze.mjs --url "https://example.com/report.pdf" \
  --markdown report.md \
  --output report.json

Direct API Call

When the script isn't available, use curl:

# Submit analysis (preview API)
curl -s -X POST "$AZURE_CU_ENDPOINT/contentunderstanding/analyzers/prebuilt-layout:analyze?api-version=2025-05-01-preview" \
  -H "Ocp-Apim-Subscription-Key: $AZURE_CU_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"url":"https://example.com/doc.pdf"}'

# Response includes Operation-Location header — poll that URL for results

For GA API (2025-11-01), the body format changes:

{"inputs": [{"url": "https://example.com/doc.pdf"}]}

Output

Markdown

The analyzer produces GitHub Flavored Markdown preserving:

  • Headings (h1–h6)
  • Tables (as HTML <table> blocks)
  • Selection marks (☒ checked, ☐ unchecked)
  • Figures (with references)
  • Paragraphs with reading order

Structured JSON

The full result includes detailed per-element data:

  • pages — dimensions, word/line counts per page
  • paragraphs — text blocks with bounding regions and semantic roles
  • tables — cells with row/column spans
  • figures — detected images/charts with bounding regions
  • sections — hierarchical document structure

Supported Formats

PDF, JPEG, PNG, BMP, TIFF, HEIF, DOCX, XLSX, PPTX, HTML

Best Practices

  • Async operation — the API returns 202; poll Operation-Location for results
  • Poll interval — 3 seconds is reasonable; results typically arrive in 5–60 seconds
  • Large documents — up to 2,000 pages supported; processing time scales linearly
  • File upload — use Content-Type: application/octet-stream with binary body
  • Tables — rendered as HTML in markdown for complex layouts (merged cells, etc.)

API Reference

See references/api.md for full request/response details.

适合场景

01

Azure 资源规划

02

云服务升级

03

基础设施检查

04

企业云环境自动化

能力概览

能力 1

整理 Azure 服务操作流程

能力 2

提示 CLI/MCP 前置条件

能力 3

辅助云资源检查和规划

能力 4

保留官方服务来源线索

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

79.23%
按下载量换算1,435

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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