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Agent Skill · 效率

ocr-space(OCR 空间)

ocr-space 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。

ocr-space 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 1,534。

总安装 41,234周安装 1,652GitHub Stars 2下载 13,348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:ocr-space(OCR 空间)
来源仓库:https://github.com/juguangyuan520-dotcom/ocr-space
安装命令:
openclaw skills install ocr-space
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 ocr-space

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。

ocr-space 调用 OCR.space API 实现图片文字识别功能。适用于图像内容提取、文档数字化或视觉素材处理等场景。通过 clawhub 安装,需确保网络连接正常以访问外部服务。使用时应关注 API 调用限制及图片格式、大小等输入要求。

ocr-space 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

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 ocr-space;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

ocr-space 怎么安装?

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

ocr-space 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。

ocr-space 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。

ocr-space 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。

ocr-space 用的人多吗?

公开数据是累计安装 41,234 次,近一周安装 1,652 次,下载 13,348 次,GitHub 2 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。

ocr-space 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
ocr-space

OCR 空间 · 本页

41,2342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

description
调用 OCR.space 免费 API 识别图片中的文字

OCR.space 文字识别 Skill

使用免费 OCR API 识别图片中的文字,支持多语言。

🚀 功能

  • ✅ 图片文字识别 (OCR)
  • ✅ 多语言支持
  • ✅ 免费无需注册
  • ✅ 支持中文、英文、日文、韩文等 20+ 语言

📡 OCR.space 免费版限制

限制项额度
每日请求数500 次/天
单文件大小5 MB(自动压缩)
API Key不需要(测试用 helloworld)
⚠️ 注意:免费版适合测试和小规模使用,生产环境建议购买付费版

🌍 支持的语言

语言代码语言名称
chs中文简体
cht中文繁体
eng英语
jpn日语
kor韩语
fre法语
ger德语
spa西班牙语
por葡萄牙语
rus俄语
ara阿拉伯语
tha泰语
hin印地语
vie越南语
ita意大利语
dut荷兰语
pol波兰语
tur土耳其语
💡 Engine 2 和 Engine 3 支持语言自动检测

📁 文件结构

ocr-space/
├── SKILL.md          # 本文件
├── ocr_space.py      # 主脚本
└── README.md         # 使用说明

🔧 使用方法

命令行

# 识别中文(默认)
python3 ocr_space.py /path/to/image.jpg

# 识别英文
python3 ocr_space.py /path/to/image.jpg eng

# 识别日文
python3 ocr_space.py /path/to/image.png jpn

Python 代码调用

import sys
sys.path.insert(0, '/Users/shusiwei/.openclaw/workspace/skills/ocr-space')
from ocr_space import ocr_image

# 识别图片
result = ocr_image('/path/to/image.jpg', language='chs')
if result:
    print(result)

📝 OpenClaw 中使用

在 OpenClaw 中可以通过 exec 调用:

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/ocr-space/ocr_space.py <图片路径> [语言]

示例:

# 识别桌面图片
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/ocr-space/ocr_space.py ~/Desktop/screenshot.png

🔍 完整 API 文档

更多参数和使用方法请参考:OCR.space OCR API


📜 更新日志

  • 2026-03-10: 初始版本,支持基本 OCR 功能

平台分布

OpenClaw

98.58%
按下载量换算13,158

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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