据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Ocr Local Rose 累计下载 1,481 次、获 0 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,780 位,在「办公效率」分类(435 个)中排名第 391 位。

累计安装

170

累计下载

1,481

星标

全站排名

#4,780

全站前 95% · 「办公效率」前 90%

平台	累计安装	累计下载	星标	评论
ClawHub ↗	24	1,021	-	-
SkillHub ↗	170	1,481	-	—

各平台的计数口径不同,统计时间不一致。

这个技能是做什么的

使用 Tesseract.js OCR 从图片提取文字，支持简体中文、繁体中文和英语，可输出纯文本或 JSON。技能声称识别在本地运行且不需要 API key；首次运行会获取语言数据。低对比度、光线不足或手写内容可能识别不准，结果应先校对。需要Node.js和Tesseract.js依赖；隔离环境应审核并固定依赖，预先取得可信语言数据。

资料发布于 2026-10-27

可以用来做什么

从截图或文档图片提取文字
选择适合图片内容的识别语言
以纯文本或 JSON 获取 OCR 结果

什么时候用

需要从图片读取中英文内容时
使用 OCR 输出前，先核对文字；严格隔离环境需审查依赖和语言数据来源

示例提示词

以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。

请从这张图片提取可辨认的文字，并标出不确定或可能误识别的部分。

月度数据趋势

累计下载1,481

星标-

2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。

月份	累计下载	环比	星标
2026-09	1,481	—	-
2026-08	1,091	+16.1%	-
2026-07	940	+35.8%	-
2026-06	692	+21.0%	-
2026-05	572	—	-
2026-03	249	—	-

SKILL.md 原文

以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 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.

展开全部(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
```