拼豆数量识别

SKILL效率
效率 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

读取拼豆图纸图片底部(或侧边)的「图例条」,把每一格「色块 + 色号 + 颗数」原样照抄成结构化 JSON,并把拿不准的格子单独标出。给一张拼豆图纸(照片/截图/下载图)即可触发,输出可直接导入下游 App 的标准 JSON。

一句话选型结论

按资料字段整理

拼豆数量识别是效率类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类效率 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_6a807479/pindou-count
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

效率
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_6a807479仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量5.4 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
整理待办与日程

把零散任务收进清单,排出优先级。

批量处理重复任务

把固定动作做成模板,重复执行。

把流程写成清单

把口头流程整理成可复用的步骤。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在效率场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
拼豆数量识别当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
Nano PDF 文档 联网访问 ClawHub 市场 424.9 万 OpenClaw 有
自动更新程序 浏览器控制 ClawHub 市场 296.4 万 OpenClaw 有
Gemini 助手 联网访问 ClawHub 市场 254.7 万 OpenClaw 有
word DOCX 文档 联网访问 ClawHub 市场 239.6 万 OpenClaw 有
Excel XLSX 前端 联网访问 ClawHub 市场 227.0 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

5.4 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

拼豆图纸识别

唯一任务:把图纸上的图例条读成结构化结果,吐出来。

不管色卡、不管库存、不写飞书、不做消耗计算 —— 那些都是下游的事,本技能一概不碰。

一、只读图例条

图例条通常在图纸底部(也见过在侧边),形如:

■H17 1544   ■A1 172   ■B3 96   …          ← 色块 + 色号 + 颗数

不要数格子。 逐格数颜色是另一条路(颜色通道),本技能不走。

二、硬规则

规则 说明
照抄,不推算 数字以印在纸上的为准,不拿「大概是」去补
原样写,不改写 看到 A1 就写 A1,看到 A01 就写 A01、看到小写就写小写 —— 不补零、不纠正、不对齐色卡
不猜 拿不准的标出来(见第四节),绝不填个估的数字充数
保留原始顺序 按图例条从左到右、从上到下,方便用户逐格核
无图例就停 有些图纸没印图例 → 停下告诉用户,不要自己数格子编一份
单位是「颗」 不是克、不是包、不是行数

三、输出契约(本技能的唯一交付物)

一份 JSON:

{
  "legendFound": true,               // 必给。false = 没找到图例条 → App 直接拦
  "total": 7736,                     // 可选,数字。留档用(App 导入不读它,见下)
  "printedNumber": "Mard(7736)",     // 可选,原文照抄,App 不解析(只备查)
  "colors": [                        // 必填、非空
    { "code": "H17", "count": 1544 },
    { "code": "A1",  "count": 172 }
  ],
  "uncertain": [                     // 可选,App 只取 code 当"待核"标记
    { "code": "H3", "count": 700, "candidates": [700, 760], "note": "7/6 难分" }
  ],
  "notices": [ "识别色数: 30 色" ]    // 可选,App 不解析
}
  • legendFound —— 必给。false = 没找到图例条 → App 直接拦。找不到时且 colors 为 []。
  • total —— 可选,数字。图纸标称或合计总颗数。App 导入并不读它(2026-10-13 用户口径
    「导入只取 color 那个数组,其它数据源不要改」),吐出来纯属留档给人核。
  • printedNumber —— 可选,原文照抄,App 不解析(只备查)。
  • colors —— 必填、非空。逐格原样列出,顺序 = 图上顺序。
  • uncertain —— 可选,App 只取 code 当"待核"标记。凡不是 100% 确定的格子都必须列出候选与原因。
  • notices —— 可选,App 不解析。读图时看到的事实(如 ["识别色数: 30 色"])。

> 图纸名、尺寸、来源等图上读不出来的信息一律留空,不要编 —— 命名不是识别。

> ⚠️ 这份 JSON 本身就是落库契约:App 的「图纸 → 导入 JSON」原样吃这一份,
> 不需要(也不要)转写成别的字段名。App 侧对每个字段的用法见 references/output-contract.md。
>
> 但要知道 App 的导入只采纳 colors(和 uncertain 的 code) —— 名称、图片、尺寸
> 这些"图纸身份"由人在 App 里给,识别结果改不动它们(这是 App 侧的硬约束,不是可选建议)。

四、什么算「拿不准」(就标出来)

  • 数字笔画粘连 / 太小:原图数字高度 ≲ 10px 时,6/8/9/0、1/7、3/5 极易混
  • 字形相近的色号字母:H/K、E/F、G/C、B/8
  • 同一色号出现两次 —— 可能是真重复,也可能是某一格看错了:两种都列出来,不要自己合并
  • 反光、压边、折痕、遮挡导致某格看不清

判断手段:放大到原始像素再看(放大不改变像素,只是看得见)。仍然分不清 → 进 uncertain。

五、边界(明确不做)

  • ❌ 不调飞书、不写库 —— 落库是别处的事,与本技能无关
  • ❌ 不核色卡 —— 不判断色号存不存在、不纠正格式
  • ❌ 不做总量校验、不裁决「和标注对不上」—— 只把 printedNumber 原样记下,差值交给人
  • ✅ 读不准就标出来,交给用户自己对

六、报给用户

结果贴出来时,先说清三件事:

  1. 读到几色、合计几颗
  2. uncertain 里的每一条(逐条列:哪一格 / 拿不准什么 / 候选是什么)—— 这是重点
  3. 有没有 notices(图上看到的异常)

参考资料

按需读取,不必预先加载:

  • references/generic-prompt.md —— 把本技能摊平成可直接粘贴的提示词,给只支持图片输入、没有技能体系的 AI(GPT / Claude / Gemini / 豆包 / 通义…)用。
  • references/output-contract.md —— 落库契约(贴回 App「图纸 → 导入 JSON」的字段说明)与后端单轮接口形态。
  • references/pitfalls.md —— 已知的坑对照表(调试时查)。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
拼豆数量识别怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_6a807479/pindou-count。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

拼豆数量识别支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

拼豆数量识别权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

拼豆数量识别收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

拼豆数量识别用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。