AlphaMoatによると、2026-09時点で腾讯云实时文档抽取Agentのダウンロード数は2,347、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,213位、オフィス効率化では435件中320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 |
|---|---|---|---|---|
| SkillHub ↗ | 249 | 2347 | - | — |
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。
Tencent Cloud ExtractDocAgent を呼び出し、画像や PDF からカスタム項目、型、指示に基づいて構造化情報を抽出します。契約書、請求書、レポートなどに対応します。抽出には誤認識があり得るため、原文と照合し、機密文書の処理権限を確認してください。
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。 同名の別スキルがあるため、変更前のデータは現在ダウンロード数が最も多いこのスキルに帰属させています。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2347 | — | - |
| 2026-08 | 1777 | +17.1% | - |
| 2026-07 | 1518 | +54.3% | - |
| 2026-06 | 984 | +27.0% | - |
| 2026-05 | 775 | — | - |
| 2026-03 | 503 | — | - |
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: tencentcloud-ocr-extractdocagent description: 腾讯云实时文档抽取Agent(ExtractDocAgent)接口调用技能。当用户需要从图片或PDF中按自定义字段名称进行结构化信息抽取时,应使用此技能。支持自定义字段名称、字段类型(KV对或表格字段)和字段提示词,实现灵活的文档信息提取。适用于合同、发票、报告等各类文档的结构化数据抽取场景。 --- # 腾讯云实时文档抽取Agent (ExtractDocAgent) ## 用途 调用腾讯云OCR实时文档抽取Agent接口,支持从图片/PDF中按用户自定义的字段名称进行结构化信息抽取。模型参数更小,速度更快,适用于对实时性要求高(30秒以内)且输入输出Token在2000以内的场景。
核心能力:
- **自定义字段抽取**:支持用户自定义需要抽取的字段名称
- **KV对抽取**:支持键值对形式的信息抽取(KeyType=0)
- **表格字段抽取**:支持表格形式的信息抽取(KeyType=1)
- **字段提示词**:支持为每个字段提供描述/提示词,提升抽取准确性
- **PDF支持**:支持PDF文件的单页文档抽取
- **多格式输入**:支持PNG、JPG、JPEG、BMP、PDF格式
官方文档:https://cloud.tencent.com/document/api/866/126442
## 使用时机
当用户提出以下需求时触发此技能:
- 需要从文档图片/PDF中抽取指定字段的结构化信息
- 需要从合同、发票、报告等文档中提取特定内容
- 需要按自定义字段名进行文档信息提取
- 涉及文档结构化抽取的任何场景
- 需要同时抽取KV对和表格形式的信息
## 环境要求
- Python 3.6+
- 依赖:`tencentcloud-sdk-python`(通过 `pip install tencentcloud-sdk-python` 安装)
- 环境变量:
- `TENCENTCLOUD_SECRET_ID`:腾讯云API密钥ID
- `TENCENTCLOUD_SECRET_KEY`:腾讯云API密钥Key
## 使用方式
运行 `scripts/main.py` 脚本完成文档结构化信息抽取。
### 请求参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| ImageBase64 | str | 否(二选一) | 图片/PDF的Base64值,编码后不超过10M,分辨率建议600*800以上,支持PNG/JPG/JPEG/BMP/PDF,像素需介于20-10000px |
| ImageUrl | str | 否(二选一) | 图片/PDF的URL地址,都提供时只使用ImageUrl |
| ItemNames | list of ItemNames | 是 | 自定义抽取字段列表,至少提供一个 |
| PdfPageNumber | int | 否 | PDF页码,仅支持单页识别 |
**ItemNames 结构:**
| 字段 | 类型 | 必填 | 说明 |
|------|------|------|------|
| KeyName | str | 是 | 要提取的字段名称,不能为空 |
| KeyType | int | 否 | 默认0;0=KV对,1=表格字段 |
| KeyPrompt | str | 否 | 字段描述/提示词,用于提升抄取准确性 |
| **UserAgent** | **str** | **否** | **请求来源标识(可选),不传时自动探测平台** |
### 输出格式
识别成功后返回 JSON 格式结果:
**格式化输出模式(默认)**:
```json
{
"抽取结果": [
{
"组序号": 1,
"字段列表": [
{
"字段名(自动识别)": "合同编号",
"字段名(配置)": "合同编号",
"字段值": "HT-2024-001"
}
]
}
],
"旋转角度": 0.0,
"RequestId": "xxx"
}
```
**原始输出模式(--raw)**:
```json
{
"Angle": 0.0,
"StructuralList": [
{
"Groups": [
{
"Lines": [
{
"Key": {
"AutoName": "合同编号",
"ConfigName": "合同编号"
},
"Value": {
"AutoContent": "HT-2024-001",
"Coord": { ... },
"PageIndex": "0"
}
}
]
}
]
}
],
"ErrorCode": "",
"ErrorMessage": "",
"RequestId": "xxx"
}
```
### 响应数据结构说明
**GroupInfo 结构:**
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| Groups | list of LineInfo | 每一行的元素 |
**LineInfo 结构:**
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| Lines | list of ItemInfo | 每行的一个元素 |
**ItemInfo 结构:**
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| Key | Key | key信息组(可能返回null) |
| Value | Value | Value信息组(可能返回null) |
**Key 结构:**
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| AutoName | str | 自动识别的字段名称 |
| ConfigName | str | 定义的字段名称(传key的名称,可能返回null) |
**Value 结构:**
| 字段 | 类型 | 说明 |
|------|------|------|
| AutoContent | str | 自动识别的字段内容 |
| Coord | Polygon | 四点坐标(可能返回null) |
| PageIndex | str | 页数(可能返回null) |
### 错误码说明
| 错误码 | 含义 |
|--------|------|
| FailedOperation.DownLoadError | 文件下载失败 |
| FailedOperation.ImageDecodeFailed | 图片解码失败 |
| FailedOperation.ImageSizeTooLarge | 图片尺寸过大,请确保编码后不超过10M,像素介于20-10000px |
| FailedOperation.OcrFailed | OCR识别失败 |
| FailedOperation.PDFParseFailed | PDF解析失败 |
| FailedOperation.ResponseParseFailed | 结果解析失败 |
| FailedOperation.UnKnowError | 未知错误 |
| FailedOperation.UnKnowFileTypeError | 未知的文件类型 |
| FailedOperation.UnOpenError | 服务未开通,请先在腾讯云控制台开通文档抽取Agent服务 |
| InvalidParameterValue.InvalidParameterValueLimit | 参数值错误 |
| LimitExceeded.TooLargeFileError | 文件内容太大 |
| ResourceUnavailable.InArrears | 账号已欠费 |
| ResourceUnavailable.ResourcePackageRunOut | 账号资源包耗尽 |
| ResourcesSoldOut.ChargeStatusException | 计费状态异常 |
### 重要业务逻辑
1. **ImageBase64和ImageUrl必须提供其一**,都提供时只使用ImageUrl
2. 图片/PDF编码后不超过10M,分辨率建议600*800以上,像素需介于20-10000px
3. 支持格式:PNG、JPG、JPEG、BMP、PDF
4. **ItemNames不能为空**,KeyName不能为空
5. **KeyType仅支持0(KV对)和1(表格字段)两种类型**
6. KV类型和表格类型分别有数量上限
7. KeyName和KeyPrompt有长度限制
8. PdfPageNumber>=1,仅支持PDF单页识别
9. **计费策略**:固定价格,不限抽取字段数;自适应价格下抽取字段>10个记两次费用,≤10个记一次费用
10. **默认接口请求频率限制:20次/秒**
11. 建议图片存储于腾讯云COS以获得更高的下载速度和稳定性
12. 响应中ErrorCode非空时表示业务处理失败,需检查ErrorMessage获取错误详情
### 调用示例
```bash
# 通过URL抽取文档中的KV字段
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/contract.jpg" \
--item-names '[{"KeyName":"合同编号","KeyType":0,"KeyPrompt":"文档中的合同编号"}]'
# 同时抽取KV字段和表格字段
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/invoice.jpg" \
--item-names '[{"KeyName":"发票号码","KeyType":0},{"KeyName":"明细","KeyType":1,"KeyPrompt":"明细条目表格"}]'
# 通过文件路径(自动Base64编码)抽取
python scripts/main.py --image-base64 ./document.png \
--item-names '[{"KeyName":"姓名","KeyType":0},{"KeyName":"金额","KeyType":0}]'
# 识别PDF中的文档(指定页码)
python scripts/main.py --image-base64 ./document.pdf --pdf-page-number 2 \
--item-names '[{"KeyName":"总金额","KeyType":0}]'
# 输出原始JSON响应
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/doc.jpg" \
--item-names '[{"KeyName":"标题","KeyType":0}]' --raw
# 指定地域
python scripts/main.py --image-url "https://example.com/doc.jpg" \
--item-names '[{"KeyName":"签署日期","KeyType":0}]' --region ap-beijing```
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。