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Agent Skill · 效率

xiangyun-table-ocr(祥云表 ocr)

xiangyun-table-ocr 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。

xiangyun-table-ocr 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 14,413。

总安装 3,398周安装 143GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,190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
1.0.1

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:xiangyun-table-ocr(祥云表 ocr)
来源仓库:https://github.com/liudengkui/xiangyun-table-ocr
安装命令:
openclaw skills install xiangyun-table-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 xiangyun-table-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。

翔云通用文档/表格识别 Agent,支持 OCR 和图片文字提取。适用于识别文档、扫描件、PDF 中的文字和表格内容。可将表格转为 Excel、Word 或 Markdown 格式,便于数据整理。当用户请求识别图片文字或提取表格数据时自动触发。使用前应确认权限范围、维护状态及是否涉及文件读写操作。

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 xiangyun-table-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

xiangyun-table-ocr 怎么安装?

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

xiangyun-table-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。

xiangyun-table-ocr 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。

xiangyun-table-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。

xiangyun-table-ocr 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,398 次,近一周安装 143 次,下载 1,190 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。

xiangyun-table-ocr 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
xiangyun-table-ocr

祥云表 ocr · 本页

3,398—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

name
xiangyun-table-ocr
description
|

翔云通用文档/表格识别

功能概述

调用翔云 OCR 平台的通用文档识别 API(typeId: 3050),对图片、PDF、扫描件中的文字、表格、版面结构进行一体化识别,并支持导出为 Excel、Word、Markdown、PDF、TXT、OFD 等多种格式。

适用场景:

类别示例
纯表格财务报表、数据表格、对账单、工程量表
含表格文档合同、报告、说明书、论文、试卷
纯文字文档证件、发票、手写稿、扫描件
多语言文档英文合同、日文资料、繁体文档、多语言混排
💡 表格识别建议:layout: 1(开启版面分析)对表格结构识别更友好。

⚠️ 安全说明

数据发送范围:

  • 识别阶段:用户图片和 API 凭据会被发送至 netocr.com 进行云端 OCR 处理,图片不会在服务端持久化存储
  • 下载阶段:OSS 导出会话凭证来自 API 返回的预签名 URL,文件直接下载到本地

SSL 处理策略:

  • 主 API(netocr.com):完整 SSL 证书验证(requests 默认行为)
  • OSS 下载(product.netocr.com):翔云返回 http://product.netocr.com/... 预签名 URL,该域名是阿里云 OSS cn-beijing 的 CNAME。脚本将请求目标替换为阿里云 OSS 官方域名(oss-cn-beijing.aliyuncs.com),并通过 Host 头携带原始域名以使预签名校验通过,全程使用标准 HTTPS,无任何 SSL 配置修改

⚠️ 凭据配置

配置文件

将凭据保存到 Skill 目录下的 config.json:

// config.json(Skill 同目录下)
{
  "key": "你的OCRKey",
  "secret": "你的OCRSecret"
}
💡 首次使用:创建 config.json,填入凭据即可。配置一次,永久使用。

凭据加载优先级

优先级来源说明
1./config.jsonSkill 自目录配置文件
2环境变量NETOCR_KEY / NETOCR_SECRET
3用户输入前两者都没有时,向用户索要

首次配置流程

  1. 检查 ./config.json 是否存在且含 key 和 secret
  2. 若不存在或不完整,向用户提示:
首次使用翔云文档识别,请配置 API 凭据:

1. 前往 https://netocr.com 注册并登录
2. 进入【个人中心】获取 API Key 和 Secret
3. 请提供:
   - key:______
   - secret:______
  1. 收到后写入 ./config.json,并提示用户"凭据已保存,后续无需重复输入"

触发词参考

触发表达对应意图
"识别这个文档"、"OCR 这张图片"、"读取图片文字"通用文档识别
"识别这张表格"、"提取表格数据"表格识别(自动 layout=1)
"英文合同 OCR"、"识别日文资料"多语言识别
"帮我识别 PDF"、"扫描件文字提取"PDF/扫描件识别
"这张发票识别一下"证件/票据识别
"表格转 Excel"、"导出为 Markdown"识别 + 导出
"歪斜文档识别"、"图片有点歪"带校正的识别
"批量识别文件夹里所有图片"批量识别

执行流程

阶段一:识别文档

Step 1:加载凭据

按【凭据配置】章节顺序加载 key / secret:

  • config.json → 环境变量 → 用户输入
Step 2:获取图片输入

支持以下方式:

  • 本地文件路径:用户提供绝对路径,脚本读取后转 Base64
  • 用户拖入文件:直接获取文件路径
  • 批量目录:用户提供文件夹路径,遍历所有图片
Step 3:配置识别参数

固定参数:

{ "typeId": 3050, "format": "json" }

语言参数 nLanguage(默认 0=简体中文):

值语言值语言
0简体中文(印刷)9法文
1繁体中文(印刷)10西班牙文
2英文11日文
3简体中文(印刷+手写)12韩文
4繁体中文(印刷+手写)13葡萄牙文
5阿拉伯文14越南文
6乌尔都文15孟加拉文
8西里尔文(俄文等)
💡 语言推断:提到"英文"→ 2;"日文"→ 11;"繁体"→ 1;未指定→ 0

版面参数 layout:

值含义适用
0关闭版面分析纯文字、证件
1开启版面分析表格首选、多栏文档

图像校正参数:

参数值触发条件
autoRotation1图片自动判断是否旋转
inclineCorrect0/1/2不矫正/透视畸变/弯曲畸变校正

预处理参数:

参数值触发条件
removeWaterMark1去除水印
filterColor1~4滤红/滤蓝(背景干扰时)
Step 4:调用识别 API

执行脚本 scripts/recognize_table.py:

python scripts/recognize_table.py --image <路径> --export xls

API 接口:

  • Base64:POST https://netocr.com/api/recog_table_base64
  • File 上传:POST https://netocr.com/api/recog_table_file

响应格式:{"message": {"status": 0, "value": {...}}}

  • status == 0 表示成功
  • consumeId 在 message.value.consumeId
Step 5:展示结果
  • 以 Markdown 表格预览识别内容
  • 告知 consumeId,提示可随时导出

阶段二:导出文件(按需触发)

仅当用户明确提出"导出/下载/转换/保存为"时才执行。

导出格式:

格式说明推荐场景
xlsExcel数据处理
flowWordWord 文字流正文编辑
boxWordWord 文本框保留排版
mdMarkdown文档转换
pdf双层 PDF存档打印
txt纯文本简单提取
ofdOFD国产格式归档

下载接口:POST https://netocr.com/api/download_file

  • 不需要 key/secret
  • 返回 OSS 预签名 URL → 再发 GET 请求下载实际文件

批量识别

  1. 遍历目录下所有 jpg/png/jpeg/webp/tif/pdf 文件
  2. 逐一调用识别 API(间隔 0.5 秒)
  3. 汇总展示成功/失败统计
  4. 按需批量导出

图片/文件要求

类型要求
支持格式PNG、JPG、JPEG、WEBP、TIF、OFD、PDF
普通图像约 200KB,位深度 24 以上
扫描件分辨率 300DPI,小于 3M

错误处理

错误码含义处理
20001Key/Secret 错误检查配置文件凭据
10001缺少必要参数检查 typeId/format
10002识别失败改善图片质量,开 autoRotation
10003额度不足充值或更换账号
10004图片格式不支持转为 JPG/PNG 后重试
下载失败consumeId 过期重新识别后再下载

获取 key 和 secret

  1. 登录翔云
  2. 在个人中心获得

参考文档

详细 API 字段、参数枚举及返回结构,参考:翔云 OCR API 参考

平台分布

OpenClaw

83.25%
按下载量换算991

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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