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extracting-mistral-ocr提取米斯特拉尔 ocr

Agent Skill

extracting-mistral-ocr 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

18,120

周安装

733

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

5,688
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:extracting-mistral-ocr(提取米斯特拉尔 ocr)
来源仓库:https://github.com/tristanmanchester/extracting-mistral-ocr
安装命令:
openclaw skills install extracting-mistral-ocr
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install extracting-mistral-ocr

简介

使用 Mistral OCR API 处理 PDF 与图像的文本识别任务。

  • 适用于文档数字化、票据识别与信息录入场景。
  • 可同时提取文本、表格与嵌入图片内容。
  • 需申请 Mistral API Key 并控制调用频率以防超额计费。
  • extracting-mistral-ocr 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
extracting-mistral-ocr
description
>-
compatibility
>-
allowed-tools
Read,Write,Bash(python:*)
metadata
author
generated-by-chatgpt
version
0.1.0
api
mistral
default-model
mistral-ocr-latest

Mistral OCR PDF extraction

Quick start (default)

Run the bundled script to OCR a local PDF and write Markdown + JSON outputs:

python {baseDir}/scripts/mistral_ocr_extract.py --input path/to/file.pdf --out out/ocr

Output directory layout:

  • combined.md (all pages concatenated)
  • pages/page-000.md (per-page markdown)
  • raw_response.json (full OCR response)
  • images/ (decoded embedded images, if requested)
  • tables/ (separate tables, if requested)

Workflow

  1. Pick input mode

- Local PDF (most common): upload via Files API, then OCR via file_id. - Public URL: OCR directly via document_url.

  1. Choose output fidelity (defaults are safe for RAG)

- Keep table_format=inline unless the user explicitly wants tables split out. - Set --include-image-base64 when the user needs figures/diagrams extracted. - Use --extract-header/--extract-footer if header/footer noise hurts downstream search.

  1. Run OCR

- Use scripts/mistral_ocr_extract.py to produce a deterministic on-disk artefact set.

  1. (Optional) Structured extraction from the whole document

- If the user wants fields (invoice totals, contract parties, etc.), provide an annotation prompt. - The OCR API can return a document-level document_annotation in addition to page markdown.

Example:

   python {baseDir}/scripts/mistral_ocr_extract.py \
     --input invoice.pdf \
     --out out/invoice \
     --annotation-prompt "Extract supplier_name, invoice_number, invoice_date (ISO-8601), currency, total_amount. Return JSON." \
     --annotation-format json_object

Decision rules

  • If the PDF is local and not publicly accessible, upload it (the script does this automatically).
  • If the PDF URL is private or requires authentication, do not pass it as document_url; upload instead.
  • If output quality is critical, prefer table_format=html for downstream parsing over brittle regex.

Common failure modes

  • Missing MISTRAL_API_KEY: set it in the environment before running.
  • URL OCR fails: the URL likely is not publicly accessible; upload the file.
  • Large files: upload supports large files, but very large PDFs may need page selection (--pages) or batch processing.

References

  • API + parameters: references/mistral_ocr_api.md
  • Output mapping rules (placeholders to extracted images/tables): references/output_mapping.md
  • Example annotation prompts for common document types: references/annotation_prompts.md

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

98.72%
按下载量换算5,615

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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