AlphaMoatによると、2026-09時点でrapid ocrのダウンロード数は2,560、スター数は2で、AIスキル全体5,078件中4,048位、オフィス効率化では435件中306位です。

インストール数

191

ダウンロード数

2560

スター数

総合順位

#4,048

全体の上位 80% · 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 ↗	69	2167	1	-
SkillHub ↗	191	2560	2	—

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

初回は依存パッケージがモデルを取得し、以後の推論はローカルと説明されています。導入前に依存関係とモデル取得を確認・固定してください。許可された画像だけを使い、抽出した金銭・移動情報を共有ログへ出さないでください。

資料公開日 2026-10-27

できること

許可された領収書や切符のOCR

使う場面

許可された領収書や切符のOCRが必要なとき。

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。

この承認済み切符画像から文字と対応項目を抽出して。

月次の推移

ダウンロード数2560

スター数2

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	2560	—	2
2026-08	2207	+6.9%	2
2026-07	2064	+13.7%	2
2026-06	1816	+10.9%	2
2026-05	1637	—	1
2026-03	1078	—	1

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。

2.0 KB・ClawHub v1.0.4

# RapidOCR Skill (v1.3.0)

## 描述

专业的票据 OCR 识别技能，支持增值税发票、火车票等各类票据的识别。

## ⚠️ 重要说明

**首次运行需要网络下载模型（约 13MB），后续使用完全离线。**

すべて表示(全 84 行)

**安全元数据说明**:
- ✅ 技能代码本身**不发起任何网络请求**
- ⚠️ 依赖包 `rapidocr-onnxruntime` 首次调用时**会自动下载模型**
- 这是依赖包的行为，不是技能代码的行为

## 核心特性

- ✅ **轻量代码** - 约 4KB，无内置大文件
- ✅ **首次下载** - 首次运行自动下载 OCR 模型（~13MB）
- ✅ **离线推理** - 模型下载后完全离线使用
- ✅ **安全透明** - 无 exec/eval，无运行时网络请求，代码可审计
- ✅ **快速识别** - ~500ms/张

## 网络需求

| 阶段 | 网络 | 数据量 |
|------|------|--------|
| 安装依赖 | 需要 | ~50 MB |
| 首次运行 | 需要 | ~13 MB |
| 后续使用 | **不需要** | 0 |

## 外部依赖

- **PyPI 包**: `rapidocr-onnxruntime`
- **模型来源**: PaddleOCR (Apache 2.0)
- **模型行为**: 首次运行自动下载到本地缓存

## 文件结构

```
rapid-ocr/
├── rapidocr_minimal.py    # 主程序入口 (~4KB)
├── test_ocr.py            # 测试套件
├── README.md              # 用户文档
├── TRANSPARENCY.md        # 透明度说明
├── SKILL.md               # 本文件
├── claw.json              # OpenClaw 配置
├── requirements.txt       # Python 依赖
└── models/
    └── README.md          # 模型说明
```

## 使用方式

### CLI
```bash
python rapidocr_minimal.py ocr image.jpg
python rapidocr_minimal.py invoice invoice.jpg
python rapidocr_minimal.py train ticket.jpg
```

### Python API
```python
from rapidocr_minimal import RapidOCRSkill

skill = RapidOCRSkill()
result = skill.ocr_image("image.jpg")
print(result['full_text'])

# 发票识别
invoice_data = skill.ocr_invoice("invoice.jpg")
print(invoice_data['structured_data'])
```

## 测试

```bash
python test_ocr.py
```

## 许可证

MIT License