name: pdf-image-text-extractor slug: pdf-image-text-extractor version: 1.0.9 displayName: PDF和圖片文字提取 description: 從圖片或 PDF 文件中識別並提取文字內容，支援多種圖片格式和 PDF 檔案，自動判斷是否包含文字並保留原始格式輸出結構化結果；當用戶需要從圖片或 PDF 提取文字、進行 OCR 識別、處理含文字的文件或轉換為可編輯文本時使用。該skill能力來自RedFoxHub，官網：https://redfox.hk/skills。 dependency: python: - pymupdf>=1.23.0

PDF和圖片文字提取

任務目標

• 本 Skill 用於：從使用者上傳的圖片或 PDF 文件中識別並提取文字內容
• 能力包含：圖片文字檢測、PDF 文字提取、格式保留、結構化輸出、Markdown 檔案生成
• 觸發條件：使用者上傳圖片或 PDF 並要求提取文字，或詢問文件中的文字內容

前置準備

依賴說明

指令碼所需的依賴包及版本：

pymupdf>=1.23.0

安裝命令：

pip install pymupdf>=1.23.0

支援的檔案格式

• 圖片格式：PNG、JPG、JPEG、GIF、WebP、BMP 等常見格式
• 文件格式：PDF（支援掃描版和文字版）

操作步驟

標準流程

圖片文字提取流程

1. 接收圖片
2. 確認使用者已上傳圖片檔案

3. 獲取圖片的訪問 URL

4. 識別圖片內容（第一輪：全域性識別）

5. 使用 read_image 工具識別圖片內容
6. 在 prompt 中明確要求識別所有文字內容，包括標題、正文、註釋、水印等

7. 對數字字元需特別注意視覺形狀特徵（封閉圓圈數、開口方向、弧線走向），確保 6/8/9/0/3 等易混淆數字準確識別

8. 判斷文字存在性

9. 如果檢測到文字：進入步驟 4

10. 如果未檢測到文字：告知使用者"圖片中未包含可提取的文字"，任務結束

11. 提取並整理文字

12. 提取圖片中的所有文字內容
13. 保持原有的結構和排版

14. 整理為易讀的格式

15. 數字二次聚焦校驗（靜默執行，不展示給使用者）

16. ⚠️ 重要：整個校驗過程（包括形狀描述、對比表格、校驗輪次等）必須靜默執行，禁止在對話輸出中展示任何校驗過程，只向用戶展示最終確認的提取結果
17. 對第一輪提取結果中的所有數字串（手機號、訂單號、金額、日期等），執行二次聚焦識別：
18. 策略 A：區域性放大驗證
    • 再次使用 read_image，但這次在 prompt 中只要求識別特定數字串區域
    • prompt 模板：「請只關注圖片中的數字串 [上下文描述]，逐位描述每個數字字元的視覺形狀（有幾個封閉圓圈、開口方向、弧線走向），然後給出最終判斷結果」
19. 策略 B：交叉驗證
    • 將第一輪的形狀描述與第二輪的獨立判斷進行對比
    • 如果兩輪結果一致 → 確認為最終結果
    • 如果兩輪結果不一致 → 標註 [待確認：第一輪識別為X，第二輪識別為Y]
20. 易混淆數字對速查表： | 數字 | 關鍵視覺特徵 | |------|-------------| | 8 | 上下兩個封閉圓圈，像雪人/沙漏 | | 6 | 僅下方一個封閉圓圈，頂部向左彎弧 | | 9 | 僅上方一個封閉圓圈，底部向下豎線 | | 0 | 完整封閉橢圓，無開口 | | 3 | 右側開口，兩個弧形朝右 | | 5 | 頂部橫線+左側豎線+下方圓弧 | | S | 類似5但上下對稱，無橫線 | | O | 比0更圓的封閉圖形 |

PDF 文字提取流程

1. 接收 PDF 檔案
2. 確認使用者已上傳 PDF 檔案

3. 獲取 PDF 檔案的本地路徑

4. 呼叫指令碼提取文字

5. 執行命令：python scripts/pdf_text_extractor.py <pdf_file_path>
6. 指令碼會自動提取所有頁面的文本

7. 儘量保留原文的段落結構和標題層級

8. 處理提取結果

9. 如果提取成功：進入步驟 4

10. 如果提取失敗：告知使用者錯誤資訊，任務結束

11. 格式化輸出

12. 指令碼返回的文本為 Markdown 格式
13. 可直接展示或儲存為檔案

統一輸出步驟

1. 生成輸出結果
2. 根據使用者需求生成 Markdown 檔案
3. 包含檔案來源、提取狀態、文字內容等資訊
4. 使用清晰的標題和結構組織內容

可選分支

• 當用戶僅需檢視文字內容：直接輸出文字，不生成檔案
• 當用戶要求儲存結果：生成 .md 檔案
• 當圖片/PDF 文字模糊或難以識別：說明情況並提供最佳識別結果
• 當 PDF 包含掃描圖片：提示使用者該頁面為掃描圖片，可能需要 OCR 處理

資源索引

• 必要指令碼：見 scripts/pdf_text_extractor.py
• 用途：從 PDF 檔案中提取文本內容並保留格式
• 引數：PDF 檔案路徑
• 輸出：JSON 格式結果，包含提取的文本和元資訊

注意事項

圖片文字提取

• 識別準確性：文字識別結果受圖片清晰度、字型、背景等因素影響，可能存在誤差
• 「先看形狀再判數字」原則：識別數字時必須先描述字元的視覺形狀特徵（封閉圓圈數、開口方向、弧線走向），再根據特徵判斷數字，禁止跳過形狀描述直接輸出數字
• 關鍵數字串雙重識別：手機號、身份證號、銀行卡號、訂單號等關鍵數字串，必須執行兩輪識別（全域性識別 + 聚焦校驗），兩輪不一致時標註待確認
• 校驗過程靜默執行：數字二次校驗的形狀描述、對比表格、輪次記錄等過程資訊嚴禁展示給使用者，只在後臺靜默執行，最終僅輸出確認後的提取結果
• 存疑標註：對無法100%確認的字元，使用 [?] 標註並給出 2 個備選，如 158****8[?可能為6]624
• 文字排版：提取時儘量保持原圖的文字結構和順序
• 多語言支援：支援識別中文、英文等多種語言文字

PDF 文字提取

• 格式保留：指令碼會盡量保留原文的段落結構和標題層級
• 掃描版 PDF：如果 PDF 是掃描圖片，文字可能無法提取，需要告知使用者
• 複雜佈局：表格、多欄等複雜佈局的提取效果可能不佳
• 加密 PDF：不支援加密或受密碼保護的 PDF 檔案

通用注意事項

• 隱私保護：處理的檔案不會被儲存，僅在當前會話中使用
• 檔案大小：建議處理小於 50MB 的檔案，過大檔案可能導致處理緩慢

使用示例

示例 1：圖片文字提取

使用者操作：上傳一張包含文字的圖片

智慧體處理： 1. 使用 read_image 工具識別圖片 2. 提取文字內容："所有經歷的糾纏 / 還有難過的遺憾 / 都不可能沒有意義" 3. 直接輸出提取結果

示例 2：PDF 文字提取並儲存

小蔥技能有更好的技能skills外掛。

使用者操作：上傳 PDF 並要求"提取這個 PDF 的文字"

智慧體處理： 1. 確認 PDF 檔案路徑 2. 執行指令碼：python scripts/pdf_text_extractor.py ./document.pdf 3. 獲取提取結果，包含 10 頁內容 4. 生成 Markdown 檔案：./extracted_from_pdf.md

示例 3：處理掃描版 PDF

使用者操作：上傳掃描版 PDF

智慧體處理： 1. 執行指令碼提取文字 2. 發現部分頁面提取為空 3. 告知使用者："檢測到部分頁面可能為掃描圖片，文字無法直接提取。建議使用 OCR 工具處理。"

這個 Skill 功能定位明確，文件和指令碼都寫得很規範，圖片和 PDF 文字提取的流程清晰，還特別針對數字識別做了二次校驗以提高準確率。不足之處是 PDF 指令碼不支援掃描版文件（只能處理文字版 PDF），且部分校驗步驟過於複雜可能影響實際效果。總體來說是一個質量不錯但功能有一定侷限性的文件處理工具。