AlphaMoatによると、2026-09時点でDoc Ocr Skillsのダウンロード数は1,900、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,493位、オフィス効率化では435件中353位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 49 | 1748 | - | - |
| SkillHub ↗ | 153 | 1900 | - | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
ローカル OCR と Gemini クラウド OCR は別の処理方法です。クラウドモードは選択した文書をサービスへ送信し、文書例では API キーを平文保存します。カードは可変のリモートインストールコードと、監査されていないネイティブバイナリも指摘しています。機密ファイルにはローカルエンジンを優先し、インストール元とキーの保管方法を確認してください。 選ぶエンジンの Python 依存と確認済み docr が必要です。ローカル RapidOCR/PaddleOCR に Gemini キーは不要です。認識文字を人が確認し、保存先を指定してください。クラウド承認は Gemini 選択時にだけ必要です。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1900 | — | - |
| 2026-08 | 1663 | +9.2% | - |
| 2026-07 | 1523 | +20.1% | - |
| 2026-06 | 1268 | +14.9% | - |
| 2026-05 | 1104 | — | - |
| 2026-03 | 421 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: doc-ocr-skills description: OCR documents (PDFs and images) using Gemini 2.5 Flash, PaddleOCR (local), or RapidOCR (local). --- # Document OCR Skill (docr) Uses **Gemini 2.5 Flash**, **PaddleOCR**, or **RapidOCR** (local) to recognize text from scanned PDFs and images. Compiled as a single Go binary. ## Prerequisites
- API Key configured in `~/.ocr/config` (not needed for Paddle/Rapid) - For RapidOCR engine: `pip install rapidocr_onnxruntime` - For PaddleOCR engine: `pip install paddleocr paddlepaddle` ### API Key Configuration Create the config file: ```bash mkdir -p ~/.ocr cat > ~/.ocr/config << EOF # Google Gemini API Key gemini_api_key=your_gemini_key EOF ``` ## Quick Start > **Path Variable**: All commands below use `$DOCR`. Before running any command, set this variable: > ```bash > SKILL_DIR="$(cd "$(dirname "<path-to-this-SKILL.md>")" && pwd)" > DOCR="$SKILL_DIR/scripts/docr/docr" > ``` ```bash # OCR a single document using RapidOCR (default) $DOCR document.pdf $DOCR image.jpg # Use Gemini engine $DOCR -engine gemini document.pdf # Use PaddleOCR local engine $DOCR -engine paddle document.pdf # Specify output file $DOCR document.pdf -o result.txt # Batch process all supported files in a directory $DOCR -batch ./docs/ -o ./outputs/ ``` ## Engines | Engine | Flag | API Key Config | Doc Handling | |--------|------|---------------|--------------| | **RapidOCR** (default) | `-engine rapid` | None | Local OCR | | **Gemini** | `-engine gemini` | `gemini_api_key` | Cloud Vision API | | **PaddleOCR** (local) | `-engine paddle` | None | Local OCR | ## CLI Reference ``` docr [options] <file or directory> Options: -engine string OCR engine: rapid (default) / gemini / paddle -e string Engine (short flag) -o string Output file path or directory (batch mode) -output string Output path (long flag) -batch Batch mode: process all files in directory -prompt string Custom recognition prompt (gemini) ``` ## Installation We provide pre-compiled binaries to get you started quickly. ```bash cd doc-ocr-skills/scripts ./install.sh ``` This script will detect your OS (`darwin`/`linux`) and architecture (`amd64`/`arm64`) and download the appropriate version of `docr`. ### Building from Source (Optional) If you prefer to build from source, ensure you have **Go 1.21+** installed: ```bash cd doc-ocr-skills/scripts/docr go build -o docr . ``` ## Error Handling | Error | Solution | |-------|----------| | `config file not found` | Create `~/.ocr/config` with API keys | | `gemini_api_key not found` | Add `gemini_api_key=VALUE` to config | | `file not found` | Verify the document file path | | API timeout | Retry; large files may need longer |
MCP 経由で Tencent Docs の文書を作成、編集、管理するための手順書です。
数式、書式、ブックの構造を保ったまま Excel ファイルを作成・点検・編集するスキルです。
Word と DOCX 文書を扱うための作業指針で、編集後にスタイルや番号、レイアウトが崩れないことに重点を置きます。
コマンドラインから Gmail、Calendar、Drive、Contacts、Sheets、Docs を操作します。
PDFと画像の文字抽出は本文、表、スキャンページの読取りをテキストに整理します。
テーマとスタイルから PPT 資料を自動生成するスキルです。
kdocs-cli で金山文档のクラウド文書を操作する公式スキルです。
自然言語の指示で PDF の指定ページを書き換える小さなツールです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。