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pinyin-box

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作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
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70
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概述
安装方式
版本历史

pinyin-box

# 汉字小助手 将用户提供的文字或图片中的文字,转换为带拼音的标准拼音格练习纸。 ## 环境准备 在使用本 Skill 前,需要先安装依赖: ### 使用 pip 安装 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/pinyin-box pip install -r requirements.txt ``` ### 使用 uv 安装 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/pinyin-box # 创建虚拟环境 uv venv # 激活虚拟环境 source .venv/bin/activate # 安装依赖 uv pip install -r requirements.txt ``` ## 工作流程 1. **接收输入** - 用户直接发送文字 - 用户发送包含文字的图片 2. **提取文字** - 如果是图片:使用 image 工具识别其中的文字内容 - 如果是文字:直接使用 3. **格式化文本** - 去除无关内容(如页眉页脚、状态栏、时间等) - 保留核心文字内容 - 适当分段,每行不要太长 4. **生成拼音格** - 调用 pinyin-box CLI 工具生成练习纸 - 默认使用 medium 尺寸 - 输出 PNG 格式(也可按需求输出 PDF) 5. **发送结果** - 返回生成的图片文件 - 告知用户文件路径和基本信息(字数、页数) ## 使用工具 ### 图片文字识别 ```python # 使用 image 工具分析图片中的文字 image(image_path, prompt="请识别这张图片中的中文文字内容,完整提取出来") ``` ### 生成拼音格 ```bash # 基本命令 pinyin-box -t "文本内容" -s medium -o ~/.openclaw/workspace/pinyin-box/output/pinyin_img1.png # 参数说明 # -t: 文本内容(支持 \n 换行) # -s: 尺寸 small/medium/large # -o: 输出路径 # --tone-color: 声调着色 # --no-pinyin: 不显示拼音 ``` > 💡 提示:可以使用 `pinyin-box --help` 查看完整的命令参数说明。 ## 输出路径 所有生成的文件默认保存在: ```~/.openclaw/workspace/pinyin-box/output/``` ## 示例场景 ### 场景1:用户发送文字 用户:"帮我把这段话做成练字帖:床前明月光" → 直接提取文字,生成拼音格 ### 场景2:用户发送图片 用户:发送一张包含文字的图片 → 识别图片文字,格式化后生成拼音格 ### 场景3:生成 PDF 打印版 用户:"生成 PDF 格式方便打印" → 使用 .pdf 扩展名输出 ### 场景4:大字版书法练习 用户:"要大字版的" → 使用 -s large 参数 ## 注意事项 - 自动过滤图片中的 UI 元素(时间、电量、导航栏等) - 文本较长时会自动分页,无需担心 - 默认输出 PNG,如需 PDF 请根据用户需求指定 - 生成完成后告知用户字数和页数 - 使用相对路径 MEDIA:./filename.png 发送图片

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 pinyin-box-1776110059 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 pinyin-box-1776110059 技能

通过命令行安装

skillhub install pinyin-box-1776110059

下载 Zip 包

⬇ 下载 pinyin-box v1.0.0

文件大小: 2.35 KB | 发布时间: 2026-4-14 14:14

v1.0.0 最新 2026-4-14 14:14
Initial release of pinyin-box skill.

- Converts text or text extracted from images into standard pinyin grid or 米字格 practice sheets.
- Supports both text input and image OCR recognition.
- Outputs in PNG (default) or PDF format.
- Filters out extraneous information (such as UI elements) from images before processing.
- Automatically paginates for longer texts and informs user of character and page count.
- Provides CLI usage instructions and examples for generating practice materials.

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