Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

local-ocr(本地 OCR)

local-ocr 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

local-ocr 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 51,787。

总安装 574周安装 23GitHub Stars 公开资料未说明下载 186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:local-ocr(本地 OCR)
来源仓库:https://github.com/baphomet480/claude-skills
仓库路径:skills/local-ocr
安装命令:
npx skills add https://github.com/baphomet480/claude-skills --skill local-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/baphomet480/claude-skills --skill local-ocr

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

local-ocr 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中快速定位候选结果。适用于需要根据关键词或任务场景从本地资源中获取信息的场景。通过安装命令添加到宿主环境后,可结合原始 README 核验具体用法。

安装前需确认权限范围、维护状态,避免触发联网或文件读写操作。local-ocr 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/local-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/baphomet480/claude-skills --skill local-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

    它需要调用外部服务,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

local-ocr 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/baphomet480/claude-skills --skill local-ocr。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

local-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。

local-ocr 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

local-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。

local-ocr 用的人多吗?

公开数据是累计安装 574 次,近一周安装 23 次,下载 186 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。

local-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

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 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

  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
local-ocr

本地 OCR · 本页

574—调用外部服务未明确通过

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

Local OCR Pipeline Skill

Robust Optical Character Recognition (OCR) pipeline driven by ocrmypdf and tesseract. Handles scanned PDFs, rotated image inputs, and raw text extraction securely and locally without external APIs.

Why not GPU via PyTorch/EasyOCR? The ocrmypdf tool is the industry standard for producing searchable PDFs. It leverages tesseract for pixel-accurate text placement. A pure-CPU pipeline is leaner (avoids a 1.5GB PyTorch payload) and reliably embeds text exactly where it appears in the scanned image.

Capabilities

  1. Searchable PDF Generation: Converts rasterized/scanned PDFs or raw images (.jpg, .png, etc.) into PDFs with a selectable, searchable text layer.
  2. Auto-Rotation & Deskew: Automatically detects incorrectly rotated text and straightens crooked scans.
  3. Idempotent In-Place Processing: Safely processes files in-place using --skip-text, preventing double-processing of a PDF that already has embedded text.
  4. Structured JSON Output: All commands output structured JSON, making failure states (like missing dependencies) parseable by agents.
  5. Raw Text Extraction: Raw string extraction fallback for when agents need text directly in-memory instead of a PDF file.

Setup

# Installs system dependencies (tesseract, ocrmypdf, ghostscript) and sets up isolated venv
bash skills/ocr/scripts/setup.sh

Usage

uv run --project ~/.local-ocr scripts/ocr.py <command>

1. Generate a Searchable PDF (pdf)

Produces a standard, layered PDF. If you give it an image, it wraps it in a PDF. If you give it a scanned PDF, it adds the invisible text layer.

# Overwrites the file in-place, skipping it safely if it already contains text
uv run --project ~/.local-ocr scripts/ocr.py pdf ./scanned_invoice.pdf

# Output to a different file
uv run --project ~/.local-ocr scripts/ocr.py pdf ./scan_001.png -o ./contract.pdf

# Force reprocessing (ignore existing text layer)
uv run --project ~/.local-ocr scripts/ocr.py pdf ./scanned_invoice.pdf --force

Note: By default, auto-rotate and deskew are enabled. Disable with --no-rotate or --no-deskew.

2. Batch Process a Directory (batch)

Recursively scans a directory for images and PDFs, applying OCR.

# Process all files. Skips already-OCRed PDFs.
uv run --project ~/.local-ocr scripts/ocr.py batch ./archives/

3. Extract Raw Text (text)

Does not create a PDF. Just reads the words off the page and returns them as a JSON string. Good for agents reading documents on the fly.

uv run --project ~/.local-ocr scripts/ocr.py text ./han_solo_invoice.png

Franchise Examples (Star Wars)

  • Process the Death Star blueprints: uv run --project ~/.local-ocr scripts/ocr.py pdf./ds-1_schematics.pdf
  • Extract raw orders: uv run --project ~/.local-ocr scripts/ocr.py text./order_66_memo.jpg
  • Archive run: uv run --project ~/.local-ocr scripts/ocr.py batch /archives/jedi_temple

Troubleshooting

  • File already contains text: This is the most common "error", but it isn't an error. ocrmypdf returns exit code 6 when it skips a file that already has text. The wrapper script catches this and reports a JSON "status": "success" with a message noting the side-step.
  • Dependencies Missing: Run the setup.sh script again if the agent complains about missing tesseract or Python modules.

平台分布

Codex

37.15%
按下载量换算69

Claude

30.85%
按下载量换算57

Cursor

18.41%
按下载量换算34

Gemini CLI

9.34%
按下载量换算17

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。

继续浏览同类 Skills