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Agent Skill · 效率

pdf-ocr-zc(PDF OCR ZC 搜索)

pdf-ocr-zc 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料,适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。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。

pdf-ocr-zc 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;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 17,591。

总安装 2,564周安装 109GitHub Stars 1下载 898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:pdf-ocr-zc(PDF OCR ZC 搜索)
来源仓库:https://github.com/openclawzhangchong/pdf-ocr-zc
安装命令:
openclaw skills install pdf-ocr-zc
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 pdf-ocr-zc

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。

批量 OCR 处理扫描 PDF,自动生成带文字层的 PDF 并可导出为 Markdown/纯文本。使用场景包括老师 Agent 需要将大量扫描教材 PDF 转化为可检索文本。

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 pdf-ocr-zc;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

pdf-ocr-zc 怎么安装?

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

pdf-ocr-zc 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。

pdf-ocr-zc 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

pdf-ocr-zc 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。

pdf-ocr-zc 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,564 次,近一周安装 109 次,下载 898 次,GitHub 1 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。

pdf-ocr-zc 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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
pdf-ocr-zc

PDF OCR ZC 搜索 · 本页

2,5641只读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
pdf-ocr-zc
description
批量 OCR 处理扫描 PDF,自动生成带文字层的 PDF 并可导出为 Markdown/纯文本。使用场景包括老师 Agent 需要将大量扫描教材 PDF 转化为可检索文本。

PDF OCR 处理技能

何时使用

  • 需要对大量扫描件 PDF 进行文字识别(OCR)
  • 希望直接得到可搜索的 PDF(文字层)或提取的纯文本/Markdown
  • 需要在老师 Agent 工作流中自动化该步骤

基本使用方式

# 运行一次 OCR(需要已安装 Tesseract 与 ocrmypdf)
openclaw exec python skills/pdf-ocr/scripts/ocr_batch.py <input-pdf> <output-pdf>
  • <input-pdf>:原始扫描 PDF 路径
  • <output-pdf>:输出带文字层的 PDF(同目录或指定路径)

高级选项

  • 若想一次性处理目录下所有 PDF,使用 --batch-dir 参数:
openclaw exec python skills/pdf-ocr/scripts/ocr_batch.py --batch-dir <pdf-dir>
  • 可加 --lang chi_sim 指定中文简体模型(默认 tesseract 会自动检测语言)

脚本说明 (scripts/ocr_batch.py)

  • 检测并确保 ocrmypdf 可用;如未安装会提示安装指令
  • 使用 ocrmypdf 完成 OCR,内部调用已装好的 Tesseract
  • 支持批量目录模式,遍历 *.pdf 并生成对应带文字层文件
  • 错误会记录到 logs/pdf_ocr_error.log,便于排查

参考资源

  • references/ocr_tips.md:常见 OCR 参数调优技巧(如 DPI、图片预处理)
  • references/install_ocr.md:在 Windows 上安装 Tesseract 与 ocrmypdf 的详细步骤

与老师 Agent 的集成

在老师 Agent 的工作流(如 auto_ingest)中,可在 HEARTBEAT.md 或 cron 中加入如下调用,以实现每日自动 OCR:

openclaw exec python skills/pdf-ocr/scripts/ocr_batch.py --batch-dir /path/to/teacher-pdfs

这样老师 Agent 在 ingest 前就已拥有文字层,后续向量化、检索都能顺畅进行。


使用示例

  1. 单文件 OCR:
openclaw exec python skills/pdf-ocr/scripts/ocr_batch.py D:\docs\scan1.pdf D:\docs\scan1_text.pdf
  1. 批量目录 OCR:
openclaw exec python skills/pdf-ocr/scripts/ocr_batch.py --batch-dir D:\	eacher-pdfs

如需更细粒度的文本(Markdown),可在脚本后接 pdf2txt.py 转换。


注意:此技能仅在本机执行,不会触发外部网络请求,符合安全策略。

平台分布

OpenClaw

77.9%
按下载量换算700

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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