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快速读取NAS共享盘文件，支持PDF OCR识别、图片分析。当用户需要：(1) 挂载/连接NAS (2) 读取NAS文件 (3) OCR识别PDF (4) 搜索NAS文件 时使用此技能。
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يتجاوز الأمر المباشر Prompt المخصّص للمراجعة. افحص المصدر قبل تشغيله.
npx skills add https://github.com/Wike-CHI/acquisition-agent --skill nas-file-readerيبقى الأمر في سطر واحد. مرّر أفقيًا لمراجعته كاملًا قبل النسخ.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | nas-file-reader |
| version | 2.1.0 |
| description | 快速读取NAS共享盘文件，支持PDF OCR识别、图片分析。当用户需要：(1) 挂载/连接NAS (2) 读取NAS文件 (3) OCR识别PDF (4) 搜索NAS文件 时使用此技能。 |
| author | OpenClaw |
| metadata | {"clawhub":{"emoji":"📁"}} |
| triggers | ["NAS文件","NAS读取","挂载NAS"] |
Skill Graph： 领域 → [[_index-intelligence|情报与知识领域]] | 上游 ← [[_index-intelligence|情报领域]] | 下游 → [[honglong-products|产品知识库]]（兜底数据源）
快速访问 HOLO 公司 NAS 共享盘文件，支持 PDF OCR 识别、图片分析、文本读取
# 运行设置向导，输入用户名和密码
.\scripts\mount-nas.ps1 -Setup
系统会提示：
请输入NAS用户名: ______
请输入NAS密码: ********
是否保存凭据供下次使用？(Y/n): Y
🔒 安全特性：
# 普通挂载（使用保存的凭据）
.\scripts\mount-nas.ps1
# 强制重新挂载
.\scripts\mount-nas.ps1 -Force
# 详细输出
.\scripts\mount-nas.ps1 -Verbose
# 重新设置用户名密码
.\scripts\mount-nas.ps1 -Setup
# 删除保存的凭据
.\scripts\mount-nas.ps1 -Forget
解决: 首次使用需要运行设置向导
.\scripts\mount-nas.ps1 -Setup
解决: 重新设置凭据
.\scripts\mount-nas.ps1 -Setup
解决:
# 1. 检查网络连通性
ping 192.168.0.98
# 2. 等待10秒后重试
Start-Sleep -Seconds 10
.\scripts\mount-nas.ps1 -Force
解决:
.\scripts\mount-nas.ps1 -Force
%USERPROFILE%\.openclaw\.nas_credentials
文件权限: 仅当前用户可读写
加密方式: Windows DPAPI（Data Protection API）
用户: 帮我读取NAS上的企业画册PDF
用户: 查看共享盘上的产品图片
用户: OCR识别这个扫描件
用户: 读取 Y:\7.企业介绍宣传视频\企业宣传画册 中文\公司介绍.pdf
用户: 查看图片 Y:\1.HOLO机器目录\5.打齿机\全自动打齿机\海报\
Y:\1.HOLO机器目录（最终资料存放）\
├── 1.风冷皮带接头机\
├── 2.水冷式接头机\
├── 4.输送带分层机\
├── 5.打齿机\
├── 7.裁切分切机\
├── 8.焊接导条机\
├── 15.橡胶带硫化机\
Y:\7.企业介绍宣传视频 企业宣传手册\
├── 企业宣传画册 中文\
├── 企业宣传画册 英文（含进口配件供应商）\
import fitz
import pytesseract
from PIL import Image
import io
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
def read_pdf(pdf_path, pages=3):
doc = fitz.open(pdf_path)
results = []
for i in range(min(pages, len(doc))):
pix = doc[i].get_pixmap(dpi=120)
img = Image.open(io.BytesIO(pix.tobytes('png')))
text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim')
results.append({'page': i+1, 'text': text[:1500]})
return results
Get-ChildItem Y:\ -Recurse -Include "*.pdf" -Depth 2
Get-ChildItem Y:\1.HOLO机器目录 -Recurse -Include "*.jpg" -Depth 3