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Agent Skill · 效率

test20260402(test20260402 文档)

用于辅助测试设计、自动化测试、用例整理和回归验证。它适合让 Agent 编写单元测试、端到端测试、测试计划或根据失败日志定位问题。使用时需要确认项目测试框架、运行命令和夹具数据,避免为了通过测试而改坏真实逻辑;涉及浏览器或外部服务时,应区分本地模拟、测试环境和生产环境。

test20260402 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 13,388。

总安装 3,745周安装 153GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,212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:test20260402(test20260402 文档)
来源仓库:https://github.com/asiangiantduck/test20260402
安装命令:
openclaw skills install test20260402
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 test20260402

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。

批量识别图片中的文字内容并按图片分段输出为结构化文档;当用户需要从多张图片中提取文字、整理图片文字内容、将图片文字转为可编辑文档时使用

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 test20260402;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

test20260402 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install test20260402。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

test20260402 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。

test20260402 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。

test20260402 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。

test20260402 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,745 次,近一周安装 153 次,下载 1,212 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。

test20260402 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
test20260402

test20260402 文档 · 本页

3,745—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
image-text-extractor
description
批量识别图片中的文字内容并按图片分段输出为结构化文档;当用户需要从多张图片中提取文字、整理图片文字内容、将图片文字转为可编辑文档时使用

图片文字提取器

任务目标

  • 本 Skill 用于:批量处理用户上传的图片,识别并提取每张图片中的文字内容
  • 能力包含:图片OCR识别、文字内容整理、分段输出、文档生成
  • 触发条件:用户上传一张或多张图片,并要求提取文字、识别内容、转为文档

操作步骤

步骤1:接收图片

  • 引导用户上传图片(支持批量上传)
  • 接受的图片格式:PNG、JPG、JPEG、GIF、WebP等常见格式
  • 确认图片数量和顺序

步骤2:识别文字内容

  • 对每张图片调用 read_image 工具进行文字识别
  • 识别参数设置:

- prompt: "提取图片中的所有文字内容,保持原有的段落和格式"

  • 按图片上传顺序依次处理

步骤3:整理识别结果

  • 为每张图片的文字内容添加清晰的图片标识(如"图片1"、"图片2")
  • 保留原文的段落结构和格式
  • 如识别到标题、正文、列表等结构,保持原有层次

步骤4:生成文档

1. 文档标题 2. 提取时间 3. 图片总数 4. 各图片文字内容(按图片分段)

  • 将文档内容直接输出给用户,或生成.md文件供用户下载

资源索引

注意事项

  • 图片质量:建议图片清晰、光线充足、文字明显,以提高识别准确率
  • 文字语言:支持中英文混合识别,其他语言根据图片内容自动识别
  • 处理顺序:严格按照用户上传图片的顺序进行处理和输出
  • 格式保留:尽可能保留原文的段落、标题、列表等结构
  • 错误处理:如某张图片识别失败,跳过该图片并告知用户,继续处理其他图片
  • 隐私保护:图片内容仅在当前会话中使用,不会存储或泄露

使用示例

示例1:批量提取文档图片

用户上传:3张文档截图 执行流程:

  1. 接收3张图片
  2. 逐张调用read_image识别文字
  3. 整理为"图片1"、"图片2"、"图片3"三个部分
  4. 生成包含所有内容的Markdown文档

示例2:提取演示文稿内容

用户上传:多张PPT截图 执行流程:

  1. 接收图片并确认数量
  2. 识别每张PPT中的标题和正文
  3. 按幻灯片顺序分段输出
  4. 保持原有的标题层次结构

平台分布

OpenClaw

84.69%
按下载量换算1,026

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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