nas-file-reader

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"]

NAS 文件快速读取技能

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

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🔐 安全登录流程

首次使用（必须执行）

# 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：

• 密码使用Windows加密存储
• 凭据文件仅当前用户可访问
• 密码不会明文保存或上传云端
• 首次使用需要用户自行输入用户名和密码

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🚀 日常使用

挂载NAS

# 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

管理凭据

# 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

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⚠️ 常见问题

问题1: 提示"未找到保存的凭据"

解决: 首次使用需要运行设置向导

.\scripts\mount-nas.ps1 -Setup

问题2: 用户名或密码错误

解决: 重新设置凭据

.\scripts\mount-nas.ps1 -Setup

问题3: System error 67（网络名找不到）

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

问题4: 已记住的连接冲突

解决:

.\scripts\mount-nas.ps1 -Force

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📁 凭据存储位置

%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）

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方式1: 直接说明需求

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

方式2: 指定路径

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\

NAS 连接信息

主NAS（内网）

• 地址: 192.168.0.98
• 用户: HOLO
• 密码: 通过「初始化获客系统」配置，存储在凭据管理器
• 共享: 市场营销
• 映射: Y:

备用NAS

• 地址: 192.168.1.8
• 用户: guest
• 密码: (空)
• 共享: HONGLONG
• 映射: Y:

产品资料路径

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\

企业宣传资料

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）\

依赖工具

• Tesseract OCR: 扫描版PDF识别
• PyMuPDF (fitz): PDF处理
• PIL: 图片处理

快速代码

读取PDF (OCR)

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

搜索文件

Get-ChildItem Y:\ -Recurse -Include "*.pdf" -Depth 2
Get-ChildItem Y:\1.HOLO机器目录 -Recurse -Include "*.jpg" -Depth 3