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Agent Skill · 效率

execlpngimport(execlpngimport 表格)

execlpngimport 用于处理图像、截图、视觉识别或图片素材相关工作,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 分析图片、整理视觉素材或辅助图像流程时使用。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。

execlpngimport 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;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 14,223。

总安装 3,456周安装 144GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,152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
1.0.0

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:execlpngimport(execlpngimport 表格)
来源仓库:https://github.com/gitxiajp/execlpngimport
安装命令:
openclaw skills install execlpngimport
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 execlpngimport

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。

Excel/截图字段智能导入工具。将 Excel 数据源或截图(PDU截图)中的字段,按照固定模板格式自动导入,生成标准化的导入模板。支持中英文字段名映射、字段类型智能识别、截图 OCR 识别。适用于资产负债表、现金流量表、利润表、银行账号等财务报表批量导入场景。

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 execlpngimport;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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

execlpngimport 怎么安装?

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

execlpngimport 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。

execlpngimport 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

execlpngimport 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。

execlpngimport 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,456 次,近一周安装 144 次,下载 1,152 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。

execlpngimport 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

  • 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

  • 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
execlpngimport

execlpngimport 表格 · 本页

3,456—权限未标注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
excel-import-helper
description
Excel/截图字段智能导入工具。将 Excel 数据源或截图(PDU截图)中的字段,按照固定模板格式自动导入,生成标准化的导入模板。支持中英文字段名映射、字段类型智能识别、截图 OCR 识别。适用于资产负债表、现金流量表、利润表、银行账号等财务报表批量导入场景。
author
QClaw Assistant
version
1.0.0
tags
[excel, ocr, template, 报表, 财务]

Excel 导入模板智能生成器

功能说明

将 Excel 数据源或截图中的字段,按照固定模板格式自动导入,生成标准化的导入模板。

支持的数据源类型:

  • Excel/CSV 文件
  • 截图/图片(PNG、JPG 等)

支持的报表类型:

  • 资产负债表
  • 现金流量表
  • 利润表
  • 银行账号配置
  • 任意自定义表单

使用方法

方式一:处理 Excel 文件

用户提供:

  1. 模板文件路径
  2. 数据源 Excel 文件路径
  3. 表中文名

方式二:处理截图/图片

用户提供:

  1. 截图文件路径(支持多张截图)

系统自动完成:

  • OCR 识别截图文字
  • 提取字段名
  • 生成中英文映射
  • 识别字段类型
  • 输出模板文件

工作流程

Step 1: OCR 识别(截图场景)

from cnocr import CnOcr

ocr = CnOcr()
result = ocr.ocr('截图路径.png')

# 打印全部识别结果检查完整性
for i, item in enumerate(result, 1):
    print(f'{i}. {item["text"].strip()}')

Step 2: 字段提取与过滤

# 排除占位符
keywords_to_exclude = ['请输入', '年/月/日']

fields = []
for item in result:
    text = item['text'].strip()
    if text and not any(kw in text for kw in keywords_to_exclude):
        fields.append(text)

Step 3: 中英文字段映射

# 预定义映射库
name_mapping = {
    # 财务报表通用
    '营业收入': 'operatingRevenue',
    '营业成本': 'operatingCosts',
    '净利润': 'netProfit',
    '利润总额': 'totalProfit',
    
    # 银行账号
    '账号名称': 'accountName',
    '银行名称': 'bankName',
    '开户行': 'openingBank',
    '银行账户': 'bankAccount',
    
    # ... 更多见 scripts/field_mapping.py
}

# 自动映射,未知字段使用 field{N} 格式
eng_name = name_mapping.get(name, f'field{index+1}')

Step 4: 字段类型智能识别

def detect_field_type(name):
    amount_keywords = ['资金', '借款', '资产', '负债', '权益', '资本', 
                       '账款', '票据', '投资', '应收', '应付', '利润',
                       '费用', '收益', '收入', '成本', '税额']
    if any(kw in name for kw in amount_keywords):
        return '金额'
    
    if any(kw in name for kw in ['日期']):
        return '日期时间'
    
    if any(kw in name for kw in ['类型', '状态']):
        return '单选'
    
    return '单行文本'

Step 5: 生成模板

import openpyxl

# 读取模板
tpl_wb = openpyxl.load_workbook('Excel导入模板.xlsx')
tpl_ws = tpl_wb.active

# ⚠️ 表名放在 B1,不是 A1!
tpl_ws['B1'] = '表中文名'

# 清除旧数据
for row in range(5, tpl_ws.max_row + 1):
    for col in range(1, 6):
        tpl_ws.cell(row=row, column=col).value = None

# 写入字段
for i, name in enumerate(fields):
    row_num = i + 5
    eng_name = name_mapping.get(name, f'field{i+1}')
    field_type = detect_field_type(name)
    
    tpl_ws.cell(row=row_num, column=1, value=name)
    tpl_ws.cell(row=row_num, column=2, value=eng_name)
    tpl_ws.cell(row=row_num, column=3, value=field_type)
    tpl_ws.cell(row=row_num, column=4, value='否')

# 保存
tpl_wb.save('输出模板.xlsx')

标准模板结构

行1: A1='表中文名' | B1=实际表名
行2: A2='表英文名' | B2=entityName
行3: A3='说明'
行4: 字段中文名 | 字段英文名 | 字段类型 | 是否必填 | 字段说明
行5+: 字段数据行

字段类型说明

类型识别关键词说明
金额资金、资产、负债、收入、成本、利润等财务数值
日期时间日期、时间日期格式
单选类型、状态下拉选项
状态标签状态状态显示
单行文本其他普通文本

环境依赖

pip install openpyxl cnocr

注意事项

  1. 表名位置:表名必须填在 B1,A1 保持"表中文名"
  2. OCR 完整性:识别后检查全部结果,不能遗漏任何区域
  3. 残留清除:每次生成前清除第5行及之后所有旧数据
  4. 结果验证:生成后检查前25行确认无误

故障排除

cnocr 首次运行慢

首次运行会自动下载模型,后续会快很多。

OCR 识别不准确

  • 确保截图清晰
  • 避免文字与背景颜色相近
  • 文字方向保持正向

平台分布

OpenClaw

93.28%
按下载量换算1,075

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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