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Agent Skill · 效率

china-doc-ocr(中国文档 OCR)

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

china-doc-ocr 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 1,569。

总安装 40,269周安装 1,629GitHub Stars 公开资料未说明下载 12,641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
MIT-0
版本
1.2.0

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:china-doc-ocr(中国文档 OCR)
来源仓库:https://github.com/tobewin/china-doc-ocr
安装命令:
openclaw skills install china-doc-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 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 china-doc-ocr

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

将复杂文档、PDF、扫描图像或图片内容转换为可编辑文本,支持发票、身份证、表格等格式识别。适合处理中文手写体、印刷体混合内容,常用于报销、身份验证、数据录入等效率场景。调用本地或云端 OCR 引擎解析图像,返回结构化文本并支持格式保留,便于后续编辑使用。

安装命令:openclaw skills install china-doc-ocr;需确保系统具备图像输入和网络访问能力。注意不同字体、光照、分辨率对识别准确率影响较大,建议人工校对关键字段后再使用。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install china-doc-ocr;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

    它需要接触敏感数据,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

china-doc-ocr 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install china-doc-ocr。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

china-doc-ocr 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

china-doc-ocr 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。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。

china-doc-ocr 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

china-doc-ocr 用的人多吗?

公开数据是累计安装 40,269 次,近一周安装 1,629 次,下载 12,641 次。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。

china-doc-ocr 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
china-doc-ocr

中国文档 OCR · 本页

40,269—接触敏感数据MIT-0通过

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

name
china-doc-ocr
description
智能文档OCR识别与结构化提取。Use when the user has a complex document, PDF, scanned image, photo, invoice, receipt, ID card, table, or chart that needs to be recognized and converted to text or Markdown. Uses PaddleOCR-VL-1.5 and DeepSeek-OCR. 文档OCR、发票识别、证件识别。
version
1.2.0
license
MIT-0
metadata
{"openclaw": {"emoji": "📄", "requires": {"bins": ["python3"], "env": ["SILICONFLOW_API_KEY"]}, "primaryEnv": "SILICONFLOW_API_KEY"}}

智能文档 OCR China Doc OCR

识别并提取复杂文档内容:PDF、图片、扫描件、发票、表格、证件等。 使用硅基流动 DeepSeek-OCR / PaddleOCR-VL,国内直连,无需翻墙。

模型选择与参数说明 → references/models.md 各场景提示词模板 → references/prompts.md

触发时机

  • "帮我识别这个PDF/图片里的内容"
  • "把这张发票/收据的信息提取出来"
  • "将这份扫描合同转成可编辑文字"
  • "这个表格里的数据帮我提取一下"
  • "帮我把这张截图的文字识别出来"
  • "这份报告转成 Markdown 格式"
  • "识别这张身份证/营业执照的信息"

模型选择策略(优先OCR)

OCR优先级:
1. PaddleOCR-VL-1.5 (免费、快速、专业OCR)
2. DeepSeek-OCR (免费、效果好)
3. Qwen2.5-VL-72B (视觉语言模型,OCR效果一般但可补充)

默认使用 PaddleOCR-VL-1.5
如果识别效果不好,降级到 DeepSeek-OCR
如果仍然不好,降级到 Qwen2.5-VL-72B

Step 0:环境检查

# 检查 API Key
if [ -z "$SILICONFLOW_API_KEY" ]; then
  echo "缺少 SILICONFLOW_API_KEY"
  echo "配置方法:"
  echo "  1. 访问 cloud.siliconflow.cn 注册(国内直连)"
  echo "  2. 进入「API密钥」页面创建 Key"
  echo "  3. export SILICONFLOW_API_KEY='sk-xxxxxxxx'"
  exit 1
fi

Step 1:识别内容类型,选择处理模式

用户提供文件路径或 URL → 判断类型:

文件扩展名/用户描述 → 处理模式:

.pdf                    → PDF 模式
.jpg/.jpeg/.png/.webp   → 图片模式
.bmp/.tiff/.gif         → 图片模式(先转换格式)
URL(http/https开头)   → URL 直接模式
用户粘贴了 base64       → 直接使用

用户意图 → 选择 Prompt 模式:

"转成文字/提取文字"     → 通用OCR
"转成Markdown/保留格式" → 文档转Markdown
"提取表格/表格数据"     → 图表解析
"发票/收据/单据"        → 发票识别
"身份证/证件/执照"      → 证件识别
"图表/图形/柱状图"      → 图表解析
未指定                  → 默认文档转Markdown

Step 2:图片 OCR

本地图片文件

python3 scripts/ocr.py \
  --image "/path/to/image.jpg" \
  --prompt "Convert the document to markdown." \
  --model paddleocr

图片 URL

python3 scripts/ocr.py \
  --url "https://example.com/document.jpg" \
  --prompt "Convert the document to markdown." \
  --model deepseek

指定模型

# 使用 PaddleOCR(默认,推荐)
python3 scripts/ocr.py --image photo.jpg --model paddleocr

# 使用 DeepSeek-OCR
python3 scripts/ocr.py --image photo.jpg --model deepseek

# 使用 Qwen2.5-VL
python3 scripts/ocr.py --image photo.jpg --model qwen

Step 3:PDF OCR

单页或少页 PDF

python3 scripts/ocr.py \
  --pdf "/path/to/document.pdf" \
  --prompt "Convert the document to markdown." \
  --model deepseek

多页 PDF

多页 PDF 需要分页处理。使用 Python 脚本:

  1. 使用 pypdf 分页
  2. 对每页分别调用 OCR
  3. 合并结果

Step 4:格式化输出

识别完成后根据用户需求输出:

文档转 Markdown(保留结构)

直接输出 Markdown 内容,保留:
  - 标题层级(# ## ###)
  - 列表(- * 1.)
  - 表格(| 列1 | 列2 |)
  - 代码块(```)
  - 加粗、斜体等格式

发票/证件识别(结构化输出)

发票识别结果
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
发票类型:增值税专用发票
发票号码:XXXXXXXXXXXXXXXX
开票日期:2026年03月21日
购买方:[公司名称]
销售方:[公司名称]
商品/服务:[明细]
不含税金额:¥X,XXX.XX
税率:13%
税额:¥XXX.XX
价税合计:¥X,XXX.XX

表格数据(CSV 友好格式)

识别结果同时输出:
1. Markdown 表格(可读)
2. 询问用户是否需要 CSV 格式(方便导入 Excel)

输出文件保存

识别结果保存到工作区,长期保留。


错误处理

文件不存在           → 提示用户确认路径
文件过大(>10MB)    → 建议压缩或分页处理
图片分辨率过低       → 提示识别效果可能较差,建议重新拍摄
PDF 加密            → 提示需要先解密
识别结果为空         → 可能是纯图片型PDF,尝试截图后重新识别
401 错误            → API Key 失效,重新获取
429 错误            → 请求频率超限,等待后重试

注意事项

  • 图片最小 56×56,最大 3584×3584 像素,超出会自动压缩
  • PDF 支持 base64 编码输入
  • 多页 PDF 需要安装 pypdf(用户需手动安装)
  • detail=high 时按实际像素计费,detail=low 统一约256 token
  • 发票/证件等隐私文件处理后请及时删除工作区临时文件

平台分布

OpenClaw

94.33%
按下载量换算11,924

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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