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开发需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

multimodal-parser多模态解析器

Agent Skill

multimodal-parser 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料,适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。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

19,051

周安装

810

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

6,674
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:multimodal-parser(多模态解析器)
来源仓库:https://github.com/ayalili/multimodal-parser
安装命令:
openclaw skills install multimodal-parser
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 multimodal-parser

简介

统一的多模式内容解析器,用于图像、PDF、DOCX、音频、自动 OCR/转录、输出用于 LLM 处理的结构化文本

SKILL.md

name
multimodal-parser
slug
multimodal-parser
description
Unified multi-modal content parser for images, PDF, DOCX, audio, auto OCR/transcription, output structured text for LLM processing

📄 多模态内容解析器

核心亮点

  1. 🔄 统一接口:一套API支持图片/PDF/Word/音频4大类格式解析,不需要对接多个服务
  2. 🚀 开箱即用:内置OCR、音频转文字、文档解析能力,零配置即可使用
  3. 📝 多格式输出:支持纯文本/Markdown/结构化JSON三种输出格式,适配不同LLM处理需求
  4. 💡 友好错误提示:依赖缺失时自动给出安装命令,新手也能快速上手

🎯 适用场景

  • 多模态Agent的内容解析层
  • 文档问答、知识库构建场景的文件预处理
  • 图片OCR识别、语音转文字需求
  • 批量文档解析与结构化处理

📝 参数说明

参数类型必填默认值说明
file_pathstring-要解析的文件路径
file_typestringauto文件类型:image/pdf/docx/audio/auto
output_formatstringtext输出格式:text/markdown/structured
options.ocr_langstringchi_sim+engOCR识别语言
options.audio_modelstringbaseWhisper模型大小(base/small/medium/large)
options.pdf_page_rangetupleundefinedPDF解析页码范围,如[1, 10]表示解析第1-10页

💡 开箱即用示例

图片OCR识别

const result = await skills.multimodalParser({
  file_path: "./resume.jpg",
  file_type: "image",
  output_format: "markdown"
});

PDF解析(指定页码范围)

const result = await skills.multimodalParser({
  file_path: "./document.pdf",
  output_format: "structured",
  options: {
    pdf_page_range: [1, 50] // 只解析前50页
  }
});

音频转文字

const result = await skills.multimodalParser({
  file_path: "./meeting.mp3",
  options: { 
    audio_model: "small" // 用small模型,速度更快
  }
});

🔧 依赖安装

根据需要解析的文件类型安装对应依赖:

# 全量安装所有依赖(推荐)
## macOS
brew install tesseract tesseract-lang poppler pandoc
pip install openai-whisper ffmpeg

## Ubuntu/Debian
apt install tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim poppler-utils pandoc ffmpeg
pip install openai-whisper

技术实现说明

  • 基于成熟的开源工具链(Tesseract/Poppler/Whisper/Pandoc)
  • 自动文件类型检测,无需手动指定格式
  • 模块化设计,可轻松扩展支持更多格式
  • 输出格式标准化,直接可被LLM处理

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

84.94%
按下载量换算5,669

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。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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