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Agent Skill · 前端设计

ocr-super-surya(OCR 超级苏里亚)

ocr-super-surya 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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-super-surya 是前端设计类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 934。

总安装 9,526周安装 393GitHub Stars 11下载 3,113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

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-super-surya(OCR 超级苏里亚)
来源仓库:https://github.com/aktsmm/agent-skills
仓库路径:skills/ocr-super-surya
安装命令:
npx skills add https://github.com/aktsmm/agent-skills --skill ocr-super-surya
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/aktsmm/agent-skills --skill ocr-super-surya

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

用于处理 GitHub 仓库、Issue 和 Pull Request 信息,适合围绕代码变更和协作事项进行整理。适用于 OCR 技术实现、图像预处理和后处理优化等场景。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,需确认权限范围和命令执行环境。

安装前建议检查仓库维护状态,以及是否会触发联网或文件读写操作。ocr-super-surya 属于前端设计类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/ocr-super-surya

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/aktsmm/agent-skills --skill ocr-super-surya;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

    它需要需要联网,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-super-surya 怎么安装?

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

ocr-super-surya 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。

ocr-super-surya 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

ocr-super-surya 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。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-super-surya 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,526 次,近一周安装 393 次,下载 3,113 次,GitHub 11 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-super-surya 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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,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 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理前端设计类任务、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。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
ocr-super-surya

OCR 超级苏里亚 · 本页

9,52611需要联网MIT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

OCR Super Surya

GPU-optimized OCR using Surya.

When to Use

  • OCR, extract text from image, text recognition, 画像から文字
  • Extracting text from screenshots, photos, or scanned images
  • Processing PDFs with embedded images
  • Multi-language document OCR (90+ languages including Japanese)

Features

FeatureDescription
Accuracy2x better than Tesseract (0.97 vs 0.88)
GPUPyTorch-based, CUDA optimized
Languages90+ including CJK
LayoutDocument layout, table recognition

Quick Start

Installation

# 1. Check GPU
python -c "import torch; print(f'CUDA: {torch.cuda.is_available()}')"

# 2. Install (with CUDA if GPU available)
pip install surya-ocr

# If CUDA=False but you have GPU, reinstall PyTorch:
pip uninstall torch torchvision torchaudio -y
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
Windows + uv 環境(OneDrive配下でのインストール)

OneDrive 配下のフォルダでは uv のハードリンクが失敗するため、以下の手順を使う:

# キャッシュをOneDrive外に設定
$env:UV_CACHE_DIR = "C:\Temp\uv_cache"

# 仮想環境をOneDrive外に作成
uv venv C:\Users\<USERNAME>\ocr_env --python 3.12

# surya-ocrをインストール(link-mode=copy でハードリンクを回避)
uv pip install surya-ocr --python C:\Users\<USERNAME>\ocr_env\Scripts\python.exe --link-mode=copy

# transformers 5.x は非互換 → 4.x を強制
uv pip install "transformers<5.0" --python C:\Users\<USERNAME>\ocr_env\Scripts\python.exe --link-mode=copy

Usage

# CLI
python scripts/ocr_helper.py image.png
python scripts/ocr_helper.py document.pdf -l ja en -o result.txt

# Or use surya directly
surya_ocr image.png --output_dir ./results

Python API

import sys, io
# Windows CP932エンコードエラー対策
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8')

from PIL import Image
from surya.recognition import RecognitionPredictor
from surya.detection import DetectionPredictor
from surya.foundation import FoundationPredictor

image = Image.open("document.png").convert("RGB")
found_pred = FoundationPredictor()
rec_pred = RecognitionPredictor(found_pred)  # v0.13+ : FoundationPredictor必須
det_pred = DetectionPredictor()

# v0.17.x以降: langs引数は廃止 → 渡さないこと
for page in rec_pred([image], det_predictor=det_pred):
    for line in page.text_lines:
        if line.text.strip():
            print(line.text)
API変更履歴 (v0.17.x): - RecognitionPredictor(foundation_predictor) - FoundationPredictor が必須引数に変更 - __call__() から langs 引数が削除(自動検出に変更)

GPU Configuration

VariableDefaultDescription
RECOGNITION_BATCH_SIZE512Reduce for lower VRAM
DETECTOR_BATCH_SIZE36Reduce if OOM
export RECOGNITION_BATCH_SIZE=256
surya_ocr image.png

Scripts

ScriptDescription
scripts/ocr_helper.pyHelper with OOM auto-retry, batch support

Troubleshooting

エラー原因対処
RecognitionPredictor.__init__() missing 1 required positional argument: 'foundation_predictor'v0.13+ でAPIが変更found_pred = FoundationPredictor() を作成して引数に渡す
TypeError: __call__() got an unexpected keyword argument 'langs'v0.17.x で langs 引数廃止langs 引数を削除する
AttributeError: 'SuryaDecoderConfig' object has no attribute 'pad_token_id'transformers 5.x との非互換pip install "transformers<5.0" でダウングレード
failed to hardlink file... OneDrive (uv, os error 396)OneDrive のハードリンク制限--link-mode=copy を付けてインストール+UV_CACHE_DIR をOneDrive外に設定
UnicodeEncodeError: 'cp932' codec can't encode characterWindows のCP932デフォルトエンコードsys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer, encoding='utf-8') を先頭に追加

License Note

  • Surya: GPL-3.0 (code), commercial license required for >$2M revenue

平台分布

Claude Code

30.32%
按下载量换算944

Antigravity

24.48%
按下载量换算762

windsurf

15.4%
按下载量换算479

trae

11.48%
按下载量换算357

OpenCode

7.36%
按下载量换算229

Gemini CLI

3.14%
按下载量换算98

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。

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