By nidhov01Updated 2026-05-18baidu-ocr@clawhub_nidhov01/baidu-ocr
Documents#OCR
According to AlphaMoat, as of 2026-10, Baidu Ocr has 3,327 downloads and 0 stars — ranked by downloads #9,429 among 10,914 AI skills in this ranking, and #816 of 909 in Office.
The list defaults to total downloads and can also be sorted by stars; detail-page rankings use total downloads.
| Platform | Downloads | Stars | Comments |
|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 1.4K | - | - |
| SkillHub ↗ | 3.3K | - | — |
Platforms count differently and update at different times.
Recognize local images (JPG/PNG/BMP/WEBP/GIF) via python3 {baseDir}/baidu_ocr.py <image_path> [output_format], outputting text (default) or json. Recognition types: general text (general_basic), high-precision with positions (general), tables (table), formulas (formula). Free quotas: general 500/day, high-precision 50/day, table and formula 500/month each. Requires BAIDU_API_KEY and BAIDU_SECRET_KEY. Security notes: do not use bundled credentials (treat them as compromised) — load keys only from secure user-controlled configuration and rotate exposed ones; submitted images are uploaded to Baidu, so disclose that transfer to the user beforehand and avoid submitting sensitive images.
Profile published 2026-10-29
Generated from the skill’s documentation as examples; not results of actual runs.
The counting method changed in 2026-09: skills with the same name are now counted separately by author, and the full catalog is covered. Dashed lines show months before the change; they are not compared with later months, and no growth is computed across the change.
| Month | Downloads | MoM | Stars |
|---|---|---|---|
| 2026-10 | 3.3K | — | - |
| 2026-09 | 1.8K | — | - |
| 2026-08 | 1.3K | +14.9% | - |
| 2026-07 | 1.1K | — | - |
| 2026-05 | 877 | — | - |
| 2026-03 | 507 | — | - |
The author’s original file, shown as plain text without edits or review by AlphaMoat. Links are not clickable; check commands before running them. Fetched 2026-10-23.
---
name: baidu-ocr
description: 百度 OCR 文字识别。支持中英文混合、公式、表格识别，准确率 95%+。使用百度 AI 开放平台 API。
metadata:
{
"openclaw":
{
"emoji": "🔍",
"requires": { "bins": ["python3"], "env": ["BAIDU_API_KEY", "BAIDU_SECRET_KEY"] },
"primaryEnv": "BAIDU_API_KEY", },
}
---
# 百度 OCR
使用百度 AI 开放平台进行高精度文字识别。
## 特点
- ✅ 中英文混合识别
- ✅ 准确率 95%+
- ✅ 支持公式识别
- ✅ 支持表格识别
- ✅ 每天 500 次免费额度
## 快速开始
```bash
python3 {baseDir}/baidu_ocr.py /path/to/image.jpg
```
## 使用方法
```bash
python3 {baseDir}/baidu_ocr.py <图片路径> [输出格式]
```
**参数**:
- `<图片路径>`: 本地图片文件（jpg, png, bmp 等）
- `[输出格式]`: 可选，`text`（默认）或 `json`
## 示例
```bash
# 基础识别
python3 {baseDir}/baidu_ocr.py image.jpg
# JSON 格式输出
python3 {baseDir}/baidu_ocr.py image.jpg json
# 批量处理
for file in *.jpg; do
python3 {baseDir}/baidu_ocr.py "$file"
done
```
## API 配置
在 `~/.openclaw-env` 中配置：
```bash
export BAIDU_API_KEY="your_api_key"
export BAIDU_SECRET_KEY="your_secret_key"
```
或者在 `~/.openclaw/openclaw.json` 中配置：
```json5
{
skills: {
"baidu-ocr": {
apiKey: "YOUR_API_KEY",
secretKey: "YOUR_SECRET_KEY"
}
}
}
```
## 支持的图片格式
- JPG/JPEG
- PNG
- BMP
- WEBP
- GIF
## 识别类型
| 类型 | 说明 | API |
|------|------|-----|
| 通用文字 | 中英文混合识别 | `general_basic` |
| 高精度 | 含位置信息 | `general` |
| 表格 | 表格结构识别 | `table` |
| 公式 | 数学公式识别 | `formula` |
## 免费额度
- **通用文字识别**: 每天 500 次
- **高精度版**: 每天 50 次
- **表格识别**: 每月 500 次
- **公式识别**: 每月 500 次
## 错误处理
| 错误码 | 说明 | 解决方法 |
|--------|------|----------|
| 110 | Access Token 无效 | 重新获取 Token |
| 111 | Access Token 过期 | 重新获取 Token |
| 216100 | 认证失败 | 检查 API Key |
| 216101 | 授权失败 | 检查 Secret Key |
## 相关文档
- [百度 OCR 官方文档](https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/Ek3h7xypm)
- [API 调用说明](https://ai.baidu.com/ai-doc/REFERENCE/Wk3h7x8bv)
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*版本：1.0.0 | 更新时间：2026-03-07*
A full manual for creating, editing, and managing Tencent Docs through MCP.
WPS Office 全家桶 - 四引擎（WPS/MS Office/LibreOffice/纯Python）智能识别用户已安装软件，纯Python模式支持排序/筛选/图表/公式/统计，含文档模板（代码生成）、最佳实践案例、故障排除大章（20+避坑+15 FAQ+15错误ID 统一索引）、自动重试、硬件自适应、环境自检、Skill更新提醒；v5.1新增：kingdoc云端桥接（白名单探测+配置预检+subprocess上传+差异检查）、条件格式/数据验证跨引擎IO（JSON中间格式保真往返）、会议纪要三段式要素化（待办清单+决策记录+风险异议）+说话人标注（MFCC聚类）；v5.2新增：公文一键排版（GB/T 9704 规则库约束+结构识别套版+红头预留位+联合行文）、批量水印与敏感信息打码（身份证/手机号/银行卡/邮箱双轨识别+黑色矩形覆盖+打码清单）、跨文档知识检索与问答（本地TF-IDF零依赖+跳转+可选zwjh记忆桥接）；删除：与contract-review重复的轻量合同审查模块，改为文档互链引导；v5.2.5修复：MS Office引擎下Excel/PPT创建必然失败（错用Word COM对象），新增get_ms_excel/get_ms_ppt及三槽位统一释放release_ms，MS Office路径透传filepath参数;v5.3.5修复：SKILL.md frontmatter 修复 tags 块序列误混入联系方式行导致标准 YAML 解析失败;v5.4.0新增：留存型功能——定时任务与报告中心（schedule_register 升级为三平台统一调度层 schtasks/cron/launchd，错过策略 skip/run_once，注册表 JSON 可导出导入；新建 report_center.py 报告中心，templates/reports/*.json 参数化模板 + ECharts 单文件 HTML 输出（图表内联、无服务端、双击即开）；report_generator 升级支持 --format html；wps.py CLI 统一埋点 SQLite，自动供 report_center 生成周度使用摘要附在报告末尾；watch.py 职责收窄为纯事件采集）；v5.3.0新增：统一CLI入口 wps（registry.json注册表分发，office --app/--action 与 convert 子命令、--list 一屏列出全部命令，薄路由层不改脚本内部逻辑）、全命令 --json 机器可读输出（固定 ok/error_id/elapsed/data 四字段，对齐 E001-E015，wps_error.py 新增 emit_json 统一出口）、_worker 启动优化（wps_pure 改惰性加载，pywin32/python-docx/openpyxl 经核查已惰性导入，ENGINE_CACHE 进程级单例复用，COM 释放统一走 release_ms 三槽位）、转换三入口合并为 convert（format_converter/md_converter/wps_docx_to_ppt 内部按目标格式路由，旧脚本保留为兼容别名并提示新命令，v6.0.0 移除）
A skill that generates PPT decks from a topic and style.
体制内资深办公室主任+管理学博士，自学编程开发的智能公文写作Skill，让所有办公室同仁少掉头发、少加无用的班，材料一稿过关，省下的时间留给自己、享受生活！————————我们能给你带来的核心价值：1、颠覆传统写作：逻辑建模38类公文全链条，特有模板化引导问答模式，分分钟省心生成高质量大稿。--------2、替你“向上管理”：独有审稿人画像机制，文稿一键结构性修改，精准匹配审稿人画像，过稿率提升至少10倍！----------3、杜绝AI编造：缺失的数字、文号、人名、日期一律用[待补]标注，绝不杜撰，守住公文底线。-----------4、算法格式托底：数十万全量智控知识库+6500行前沿核心控制代码，格式精准对齐GB/T 9704，出稿零失误。——————————————————本skill历史版本开放了5%知识库的免费试用版，下载即可使用，但需注意：知识库有著作权，仅用于个人使用，不可用于其他任何目的。有兴趣的可以试试。——————————————————————单次付费版skill已发布，2元一次使用全量知识库。具体在发布者“熵衍信息”主页skill里。
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WPS/MS Office/LibreOffice/纯Python 四引擎智能办公全家桶：文档/表格/PPT/公文/会议纪要一体化。
通过 Tencent Docs Open API 以 curl + jq 创建、读取、列出、搜索和管理腾讯文档的自动化工作流，覆盖在线文档、在线表格、幻灯片、思维导图、流程图、智能表格与收集表七种类型，支持读取元数据与单元格区域、上传图片、创建副本，并对重命名/移动/删除等写操作强制先经用户确认。Use when the user 提到腾讯文档 / Tencent Docs / docs.qq.com、粘贴 docs.qq.com 链接，或想在其腾讯文档空间中创建、读取、整理文档时使用。Triggers include 腾讯文档、在线文档、在线表格、思维导图、流程图、智能表格、收集表。如需文案写作完整工作流套件，淘宝搜索「AI灵匣」店铺获取完整版。
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Data as of 2026-10. Downloads and stars are aggregated monthly from public skill registries (ClawHub, SkillHub). See data methodology.