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专业离线票据OCR工具，支持增值税发票、火车票、飞机票、出租车票等高精度字段提取与批量识别。

RapidOCR Skill (v1.3.0)

功能概述

RapidOCR Skill (v1.3.0)是一项面向实际任务的技能，主要用于专业的票据 OCR 识别技能，支持增值税发票、火车票等各类票据的识别；⚠️ 重要说明；

核心要点

首次运行需要网络下载模型（约 13MB），后续使用完全离线；
安全元数据说明；
✅ 技能代码本身不发起任何网络请求；

使用与执行

⚠️ 依赖包 rapidocr-onnxruntime 首次调用时会自动下载模型；这是依赖包的行为，不是技能代码的行为；✅ 轻量代。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

结果检查与注意事项

从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。

RapidOCR Skill (v1.3.0)

描述

专业的票据 OCR 识别技能，支持增值税发票、火车票等各类票据的识别。

⚠️ 重要说明

首次运行需要网络下载模型（约 13MB），后续使用完全离线。

安全元数据说明:

✅ 技能代码本身不发起任何网络请求
⚠️ 依赖包 rapidocr-onnxruntime 首次调用时会自动下载模型
这是依赖包的行为，不是技能代码的行为

核心特性

✅ 轻量代码 - 约 4KB，无内置大文件
✅ 首次下载 - 首次运行自动下载 OCR 模型（~13MB）
✅ 离线推理 - 模型下载后完全离线使用
✅ 安全透明 - 无 exec/eval，无运行时网络请求，代码可审计
✅ 快速识别 - ~500ms/张

网络需求

阶段	网络	数据量
安装依赖	需要	~50 MB
首次运行	需要	~13 MB
后续使用	不需要	0

外部依赖

PyPI 包: rapidocr-onnxruntime
模型来源: PaddleOCR (Apache 2.0)
模型行为: 首次运行自动下载到本地缓存

文件结构

rapid-ocr/
├── rapidocr_minimal.py    # 主程序入口 (~4KB)
├── test_ocr.py            # 测试套件
├── README.md              # 用户文档
├── TRANSPARENCY.md        # 透明度说明
├── SKILL.md               # 本文件
├── claw.json              # OpenClaw 配置
├── requirements.txt       # Python 依赖
└── models/
    └── README.md          # 模型说明

使用方式

CLI

python rapidocr_minimal.py ocr image.jpg
python rapidocr_minimal.py invoice invoice.jpg
python rapidocr_minimal.py train ticket.jpg

Python API

from rapidocr_minimal import RapidOCRSkill

skill = RapidOCRSkill()
result = skill.ocr_image("image.jpg")
print(result['full_text'])

# 发票识别
invoice_data = skill.ocr_invoice("invoice.jpg")
print(invoice_data['structured_data'])