據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Ocr Local Rose 累計下載 1,481 次、獲 0 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 4,780 位,在「辦公效率」分類(435 個)中排名第 391 位。

累計安裝

170

累計下載

1481

星標

全站排名

#4,780

全站前 95% · 「辦公效率」前 90%

平台	累計安裝	累計下載	星標	評論
ClawHub ↗	24	1021	-	-
SkillHub ↗	170	1481	-	—

各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。

這個技能是做什麼的

使用 Tesseract.js OCR 從圖片提取文字，支援簡體中文、繁體中文和英語，可輸出純文字或 JSON。技能聲稱識別在本機執行且不需要 API key；首次執行會取得語言資料。低對比度、光線不足或手寫內容可能識別不準，結果應先校對。需要 Node.js 與 Tesseract.js 相依套件；隔離環境應審核並固定相依套件，預先取得可信語言資料。

資料釋出於 2026-10-27

可以用來做什麼

從截圖或文件圖片提取文字
選擇適合圖片內容的識別語言
以純文字或 JSON 取得 OCR 結果

什麼時候用

需要從圖片讀取中英文內容時
使用 OCR 輸出前，先核對文字；嚴格隔離環境需審查依賴和語言資料來源

示例提示詞

以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。

請從這張圖片提取可辨認的文字，並標出不確定或可能誤識別的部分。

月度資料趨勢

累計下載1481

星標-

2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。

月份	累計下載	環比	星標
2026-09	1481	—	-
2026-08	1091	+16.1%	-
2026-07	940	+35.8%	-
2026-06	692	+21.0%	-
2026-05	572	—	-
2026-03	249	—	-

SKILL.md 原文

以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。

2.0 KB · ClawHub v1.0.0

---
name: ocr-local
description: Extract text from images using Tesseract.js OCR (100% local, no API key required). Supports Chinese (simplified/traditional) and English.
homepage: https://github.com/naptha/tesseract.js
metadata: {"openclaw":{"emoji":"📝","requires":{"bins":["node"]},"install":[{"id":"npm","kind":"npm","packages":["tesseract.js"],"label":"Install tesseract.js"}]}}
---

# OCR - Image Text Recognition (Local)

Extract text from images using Tesseract.js. **100% local run, no API key required.** Supports Chinese and English.

展開全部(共 66 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

- Language data is stored in `{baseDir}/scripts/tessdata/`
- First run downloads language data (~20MB per language)
- Subsequent runs use cached data
- Works best with clear, high-contrast images
- For handwritten text, accuracy may vary

## Language Data

Language model files (`.traineddata.gz`) are automatically downloaded on first use and stored in:
```
{baseDir}/scripts/tessdata/
- chi_sim.traineddata.gz (Simplified Chinese)
- eng.traineddata.gz (English)
```

To manually download or update language data:
```bash
cd {baseDir}/scripts/tessdata
curl -O https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tesseract.js-data/chi_sim/4.0.0_best_int/chi_sim.traineddata.gz
curl -O https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tesseract.js-data/eng/4.0.0_best_int/eng.traineddata.gz
```