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统一图片内容提取技能。智能识别终端/文档/通用模式，自动提取内容生成Markdown。
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
GitHub 赏金猎人。自动监控 GitHub bounty，支持 Algora/UbiquityOS/RustChain 平台。v7.5.6 新增用户授权全自动策略（2026-06-11）
AI Agent 团队 - 61 个专业 Agent，8 大部门，完整的 AI 代理机构。支持单 Agent 使用和多 Agent 协作编排。
AI 代码审查助手，基于本地 AI 模型自动检测代码质量。
AI 确定性控制工具。管理 temperature/top_p/seed 参数，多场景预设，一致性检查（编辑距离+TF-IDF），监控趋势分析与异常检测，模型参数注入与恢复。
AI效率监控工具。监控AI任务执行效率，识别浪费模式（重复查询/过长上下文/无效重试/过度生成/低质量循环），生成优化建议和成本节省报告。支持OpenClaw日志解析、多模型成本计算、ASCII趋势图。
自动从代码生成技术文档，支持 Python/JavaScript/Bash，AI 增强文档质量
| name | image-content-extractor |
| description | 统一图片内容提取技能。智能识别终端/文档/通用模式，自动提取内容生成Markdown。 |
| version | 2.0.0 |
| author | miliger |
| created | "2026-03-06T00:00:00.000Z" |
| updated | "2026-03-06T00:00:00.000Z" |
智能识别终端/文档/通用模式，自动提取内容生成Markdown。
# 自动检测模式（推荐）
python3 scripts/extract.py /path/to/image.png
# 指定模式
python3 scripts/extract.py image.png --mode terminal|document|general
# 保存到文件
python3 scripts/extract.py image.png -o output.md
# 保存到知识库
python3 scripts/extract.py image.png -k -c testing -t "标题"
# 批量处理
python3 scripts/extract.py ./images/ --batch -k -c knowledge
图片输入 → 模式检测 → 预处理 → 智能分块 → OCR识别 → 智能合并 → 结构分析 → Markdown输出
image-content-extractor/
├── scripts/extract.py # 主入口
├── core/ # 核心（ocr, preprocess, merge, structure）
├── modes/ # 模式（terminal, document, general）
└── config/extractor-config.json
ocr.engine：tesseract，支持AI降级preprocessing.block_height：2000px分块structure_detection：标题/列表/代码块/表格knowledge_base.auto_index：自动更新QMD详细配置选项、使用场景、更新日志见
references/skill-details.md
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