Name: OCR Test
Author: shaw555

AlphaMoatによると、2026-09時点でOCR Testのダウンロード数は2,506、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,093位、オフィス効率化では435件中308位です。

インストール数

551

ダウンロード数

2506

スター数

総合順位

#4,093

全体の上位 81% · オフィス効率化の上位 71%

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 ↗	26	1045	-	-
SkillHub ↗	551	2506	-	—

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。

このスキルでできること

画像の文字を、簡体字中国語、繁体字中国語、英語で読み取り、言語の組み合わせは呼び出しごとに指定でき、既定は簡体字と英語です。出力は既定で素のテキストで、指定すると JSON になります。レシートや画面写真のように文字が主体の画像に向きます。導入時に tesseract.js を取得し、初回 OCR では言語ごとに約 20 MB の language data を download する場合があります。手書き、contrast、照明、言語選択で精度が変わるため、結果を使う前に確認し、対応する具体的な language code を選んでください。

資料公開日 2026-10-27

できること

画面写真の文字を編集できるテキストにする
繁体字のスキャン画像を読み取る

使う場面

画像の大半が文字のとき
構造化した出力が要るとき

プロンプト例

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。

この画面写真の文字を抽出してください

繁体字でこの画像を読み取り JSON で出してください

月次の推移

ダウンロード数2506

スター数-

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	2506	—	-
2026-08	1924	+11.1%	-
2026-07	1731	+19.1%	-
2026-06	1454	+13.4%	-
2026-05	1282	—	-
2026-03	770	—	-

SKILL.md 原文

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。

1.4 KB・ClawHub v1.0.0

---
name: ocr
description: Extract text from images using Tesseract.js OCR. Supports Chinese (simplified/traditional) and English.
homepage: https://github.com/naptha/tesseract.js
metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📝","requires":{"bins":["node"]},"install":[{"id":"npm","kind":"npm","packages":["tesseract.js"],"label":"Install tesseract.js"}]}}
---

# OCR - Image Text Recognition

Extract text from images using Tesseract.js. Supports Chinese and English.

すべて表示(全 49 行)


## Quick start

```bash
node {baseDir}/scripts/ocr.js /path/to/image.jpg
node {baseDir}/scripts/ocr.js /path/to/image.png --lang chi_sim
node {baseDir}/scripts/ocr.js /path/to/image.jpg --lang chi_tra+eng
```

## Options

- `--lang <langs>`: Language codes (default: chi_sim+eng)
  - `chi_sim` - Simplified Chinese
  - `chi_tra` - Traditional Chinese  
  - `eng` - English
  - Combine with `+`: `chi_sim+eng`

- `--json`: Output as JSON instead of plain text

## Examples

```bash
# Recognize Chinese screenshot
node {baseDir}/scripts/ocr.js screenshot.png

# Recognize English document
node {baseDir}/scripts/ocr.js document.jpg --lang eng

# Mixed Chinese + English
node {baseDir}/scripts/ocr.js mixed.png --lang chi_sim+eng
```

## Notes

- First run downloads language data (~20MB per language)
- Subsequent runs are cached locally
- Works best with clear, high-contrast images
- For handwritten text, accuracy may vary