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Agent Skill · 效率

tencentcloud-ocr(腾讯云 OCR)

tencentcloud-ocr 用于辅助部署、云资源、容器和基础设施运维,适合在 OpenClaw 中需要检查配置、整理部署步骤或排查环境问题时使用。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。

tencentcloud-ocr 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 2,119。

总安装 28,940周安装 1,218GitHub Stars 公开资料未说明下载 10,134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
1.0.3

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:tencentcloud-ocr(腾讯云 OCR)
来源仓库:https://github.com/zt1314p-design/tencentcloud-ocr
安装命令:
openclaw skills install tencentcloud-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 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 tencentcloud-ocr

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。

腾讯云通用文字识别前置版OCR技能,提取图像中的结构化文本信息。支持中英文混合排版、复杂版式与特殊符号的高精度识别。返回文字坐标与内容,便于后续排版对齐与信息抽取使用。输入图片需满足腾讯云OCR支持的尺寸与清晰度要求。对低质量图像建议先进行预处理以提升识别准确率。

tencentcloud-ocr 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 tencentcloud-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

tencentcloud-ocr 怎么安装?

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

tencentcloud-ocr 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。

tencentcloud-ocr 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。

tencentcloud-ocr 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。

tencentcloud-ocr 用的人多吗?

公开数据是累计安装 28,940 次,近一周安装 1,218 次,下载 10,134 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。

tencentcloud-ocr 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。

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
tencentcloud-ocr

腾讯云 OCR · 本页

28,940—需要联网MIT-0有提醒

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
tencentcloud-ocr-generalaccurate
description
腾讯云通用文字识别(高精度版)(GeneralAccurateOCR) 技能包。当用户发送/粘贴图片、提供图片URL、或要求识别图片中的文字时,应自动调用此技能。支持图像整体文字的检测和识别,支持中文、英文、中英文、数字和特殊字符号的识别,并返回文字框位置和文字内容。适用于文字较多、版式复杂、对识别准召率要求较高的场景,如网络图片、街景店招牌、法律卷宗、多语种简历等场景。支持图片Base64和URL两种输入方式,同时支持PDF文件识别和单字信息返回。对于简历识别场景,提供专门的结构化解析指引(详见 references/resume-parsing.md)。

腾讯云通用文字识别(高精度版)(GeneralAccurateOCR)

用途

调用腾讯云OCR通用文字识别(高精度版)接口,对图片中的文字进行精准提取。

核心能力:

  • 文字识别:高精度识别图片中的文字内容,返回完整识别文本
  • 图片URL直接识别:支持直接传入图片URL进行识别,无需下载图片
  • PDF支持:支持对PDF文件进行文字识别(单页)
  • 单字信息:可选返回每个单字的位置和置信度信息
  • 多语种简历结构化识别:基于 OCR 结果,对简历进行结构化提取与格式化输出(详见 references/resume-parsing.md)

官方文档:https://cloud.tencent.com/document/api/866/37831

📚 可用资源

References(场景化指引)

  • references/resume-parsing.md - 多语种简历结构化识别指引(处理流程、Prompt模板、输出格式化模板、格式化规则)

使用时机

当用户提出以下需求时触发此技能:

  • 用户发送了图片(包括粘贴图片、上传图片、截图等),需要识别其中的文字内容
  • 用户提供了图片URL(如 https://xxx.com/image.jpg、https://xxx.cos.xxx/xxx.png 等),需要识别其中的文字
  • 用户说"识别这张图"、"看看图片里写了什么"、"提取图片文字"、"OCR"等表达
  • 需要从图片或PDF中提取文字内容
  • 需要对各类文档、图片等进行文字识别
  • 涉及通用文字OCR识别的任何场景
  • 需要从简历图片/PDF中识别并结构化提取简历信息(请参考 references/resume-parsing.md 指引)
  • 需要对多语种简历进行识别和格式化输出(请参考 references/resume-parsing.md 指引)

🤖 自动触发指引(面向大模型)

当检测到以下信号时,应自动调用此技能,无需用户显式要求"OCR":

  1. 用户消息中包含图片URL:检测到 http(s):// 开头且以图片扩展名(.jpg, .jpeg, .png, .bmp, .gif, .webp, .tiff)结尾的URL,或包含已知图片托管域名(如 cos.、cdn.、oss.、imgur.com 等)的URL
  2. 用户上传/粘贴了图片:对话中出现了图片附件或图片Base64数据
  3. 用户意图关键词:消息中包含"识别"、"文字"、"OCR"、"提取"、"读取"、"看看写了什么"等与文字识别相关的表达

调用方式:

  • 如果用户提供了图片URL,直接使用 --image-url 参数传入
  • 如果用户上传了图片文件,使用 --image-base64 参数传入文件路径或Base64内容

环境要求

  • Python 3.6+
  • 依赖:tencentcloud-sdk-python(通过 pip install tencentcloud-sdk-python 安装)
  • 环境变量:

- TENCENTCLOUD_SECRET_ID:腾讯云API密钥ID - TENCENTCLOUD_SECRET_KEY:腾讯云API密钥Key

使用方式

运行 scripts/main.py 脚本完成文字识别。脚本使用 SDK 高层接口 client.GeneralAccurateOCR(req) 进行调用,具有类型安全和自动反序列化的优势。

请求参数

参数类型必填说明
ImageBase64str否(二选一)图片Base64值,不超过10MB
ImageUrlstr否(二选一)图片URL地址,优先使用
IsPdfbool否是否开启PDF识别,默认false
PdfPageNumberint否需要识别的PDF页码,IsPdf为true时有效,默认1
IsWordsbool否是否返回单字信息,默认false
UserAgentstr否请求来源标识(可选),用于追踪调用来源,统一固定为Skills

⚠️ UserAgent参数使用指南

--user-agent参数是可选参数,统一固定为Skills,无需手动传递。用于标识API调用来源,便于追踪和统计:

调用框架--user-agent 参数值说明
所有框架Skills统一固定值,不传递时也默认为此值

实现说明:

  • 通过--user-agent命令行参数传递,SDK 会将其拼接为 SDK_PYTHON_x.x.x; Skills 注入到请求中
  • 统一固定为Skills,未传递时也默认为此值
  • 该标识会记录在ES日志的 ReqBody.RequestClient 字段中,可用于追踪来源

输出格式

识别成功后返回 JSON 格式结果:

{
  "raw_text": "识别到的完整文字内容\
第二行文字\
第三行文字",
  "RequestId": "xxx"
}

无文字时返回:

{
  "raw_text": "",
  "message": "No text detected in the image.",
  "RequestId": "xxx"
}

调用示例

# 用户提供了图片URL,直接传入识别(最常用场景)
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/document.jpg"

# 用户上传了图片文件,使用 Base64 方式调用
python scripts/main.py --image-base64 "/path/to/document.jpg"

# 识别 PDF 文件中的文字
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/doc.pdf" \
  --is-pdf true --pdf-page-number 1

# 返回单字信息
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/document.jpg" --is-words true

密钥配置

Step 1: 获取 API 密钥

🔗 腾讯云 API 密钥管理

Step 2: 获取/购买 OCR 服务

🔗 腾讯云文字识别 OCR 购买页

在购买页面中选择 通用文字识别(高精度版) 完成购买。

Step 3: 设置环境变量

Linux / macOS:

export TENCENTCLOUD_SECRET_ID="你的SecretId"
export TENCENTCLOUD_SECRET_KEY="你的SecretKey"

Windows (PowerShell):

$env:TENCENTCLOUD_SECRET_ID = "你的SecretId"
$env:TENCENTCLOUD_SECRET_KEY = "你的SecretKey"

平台分布

OpenClaw

89.21%
按下载量换算9,041

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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