Token导航 LogoToken导航TokenDH.com
效率权限需确认clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

p-e

Agent Skill

p-e 用于处理图像、截图、视觉识别或图片素材相关工作,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 分析图片、整理视觉素材或辅助图像流程时使用。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

3,562

周安装

153

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,248
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:p-e(电)
来源仓库:https://github.com/haiou-max/p-e
安装命令:
openclaw skills install p-e
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 p-e

简介

极速图片提取工具,通过模板与实际图片生成 Excel 表格。

  • 适合快速转换收据、表单或报表为结构化数据。p-e 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 支持 /p-e 或「图片提取」指令触发,无需二次确认。
  • 要求上传清晰模板图与对应数据图,否则识别率下降。
  • 输出结果建议人工复核,尤其涉及金额与关键字段。

SKILL.md

name
p-e
version
1.0.0
description
|
metadata
openclaw
emoji
📊
os
["darwin", "linux"]
requires
bins
["python3"]
user-invocable
true

P-E: 图片批量提取 → Excel 表格

概述

从相同格式的图片中提取数据,自动生成带嵌入图片的 Excel 表格。零交互,一步完成。

触发条件

当用户发送以下内容时触发:

  • 模板图片 + 多张实际数据图片
  • 说「图片提取」「提取Excel」「picture extract」
  • 使用 /p-e/pe

工作流程

第 0 步:依赖检查(仅首次)

exec 工具运行:

python3 -c "import openpyxl; import PIL" 2>/dev/null || pip3 install --user openpyxl Pillow

如果失败,告知用户运行:bash ~/.agents/skills/p-e/scripts/setup.sh

第 1 步:分析模板图片

用你的视觉能力分析用户发送的第一张(模板)图片:

  1. 识别所有字段的位置和格式
  2. 理解数据的排版规律
  3. 推断字段名称和数据类型
  4. 建立字段-位置的映射关系

第 2 步:提取所有图片数据

逐张分析实际数据图片,提取每张图片中的结构化数据。

同时,将用户发送的每张图片保存到临时目录,用于后续嵌入 Excel:

# 用 exec 工具创建临时目录
mkdir -p /tmp/p-e-images

如果图片已经在本地文件系统上(用户给了路径),直接使用该路径。 如果图片是通过聊天发送的,用 write 工具将图片保存到 /tmp/p-e-images/

第 3 步:生成 JSON 数据文件

将提取的数据组织为 JSON 格式,用 write 工具写入临时文件:

{
  "fields": ["编号", "产品描述", "装箱数", "单价", "尺寸", "图片"],
  "data": [
    {
      "编号": "3-4",
      "产品描述": "手掌最后的晚餐",
      "装箱数": 24,
      "单价": 25,
      "尺寸": "17×24",
      "图片": "/tmp/p-e-images/img1.jpg"
    }
  ]
}

重要规则:

  • 最后一个字段必须命名为「图片」「image」或「图」
  • 图片字段的值必须是图片文件的绝对路径
  • 数字类型(价格、数量)使用数字而非字符串
  • 无法识别的字段标记为 [待确认]

write 工具将 JSON 写入 /tmp/p-e-data.json

第 4 步:运行 Excel 生成脚本

exec 工具运行:

python3 ~/.agents/skills/p-e/scripts/generate_excel.py \
  --json /tmp/p-e-data.json \
  --output ~/Desktop/product_list.xlsx

如果用户指定了输出路径,使用用户指定的路径。默认输出到桌面。

第 5 步:清理临时文件

rm -f /tmp/p-e-data.json

保留 /tmp/p-e-images/ 中的图片(Excel 生成后不再需要,但用户可能想保留)。

第 6 步:报告结果

输出格式:

✓ 已识别 N 张图片

✓ 已生成 product_list.xlsx

数据统计:
- N 行数据
- M 列字段(字段1|字段2|...|图片)
- 所有图片自动嵌入到最后一列
- 完毕!

Excel 输出规格

属性
文件名product_list.xlsx(默认)
表头样式蓝色背景 (#4472C4),白色粗体字
数据列宽15
图片列宽55
行高190
图片尺寸320×240px,原图直接嵌入不压缩
边框所有单元格细边框

异常处理

情况处理方式
字段不清晰或缺失标记为 [待确认]
一张图有多条数据自动拆分为多行
信息缺失该单元格留空
图片文件不存在显示 [File not found]
Python 依赖缺失自动安装或提示运行 setup.sh

使用示例

用户发送:

【模板】
[鞋子信息表照片]

【实际数据】
[鞋1] [鞋2] [鞋3] [鞋4]

或者指定文件夹:

/path/to/images 帮我把这些图片整理出表格

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

77.95%
按下载量换算973

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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

继续浏览同类 Skills