俄罗斯航线图片价格提取

SKILL研究检索
研究检索 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

俄罗斯航线图片价格提取规则。当用户提供俄罗斯航线价格图片(JPG/PNG,含 SVO/LED/SVX 等目的港)时使用。触发词:俄罗斯、russia、SVO、LED、SVX、俄罗斯运价、莫斯科、圣彼得堡、叶卡捷琳堡、PEK-SVO、PKX-SVO。

一句话选型结论

按资料字段整理

俄罗斯航线图片价格提取是研究检索类的 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。

分类研究检索 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_17da570a/price-extract-russia-img
  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

研究检索
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_17da570a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9.7 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
查资料并整理出处

让模型按主题查资料,并把引用来源整理成清单。

网页与文献要点提炼

把长文、论文、网页压成能直接看的要点。

竞品与行业汇总

按关键词汇总竞品动态与行业信息。

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

  • 需要在研究检索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
俄罗斯航线图片价格提取当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
寻找技能 浏览器控制 GitHub 仓库 3120.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我改进 Agent 接触敏感数据 ClawHub 市场 1646.4 万 OpenClaw 有
灵魂追踪 联网访问 GitHub 仓库 758.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我完善 联网访问 ClawHub 市场 682.9 万 OpenClaw 有
微软代工厂 调用外部服务 GitHub 仓库 661.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

9.7 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

俄罗斯航线图片价格提取 Skill

从价格表图片(JPG/PNG)中提取俄罗斯及部分欧洲航线空运价格,输出 24 列标准 Excel。

⚠️ 铁律:仅提取用户最新提交文件,禁止复制历史数据

  • 禁止查看/引用/复制任何历史脚本中的 price/data 数组
  • 禁止从历史输出文件直接读取数据
  • 禁止硬编码历史文件路径作为源文件
  • 每次提取必须从用户当前提交文件全新读取
  • 有就是有,没有就是没有:不得用历史数据填补缺失值

⚠️ 跨平台 OCR 铁律

必须使用 ~/.workbuddy/skills/ocr_utils.py 统一 OCR 模块,禁止内联 from rapidocr_onnxruntime import RapidOCR。

一、核心参数

参数 值
起始港 动态(PEK/PVG/CAN/SZX/TAO,按图片内容识别)
目的港 SVO/LED/SVX/AMS(按图片内容识别)
价格编号 russia_img_{批次日期}_{图片序号}(如 russia_img_0916_3816;序号取源图文件名里的图片序号,无序号时 001)。一天多张价表(如 CA/CZ/HU 一张、MU 东航一张)必须各占一个编号,撞号会被 ERP 整表覆盖
来源 RUSSIA(claw-lite 原生写卡器 cards.card_source():技能名含 russia → RUSSIA,兜底才是 IMAGE)。生产 0916 东航图实测输出 RUSSIA;旧文档写的 IMG 不存在于 claw-lite,别照抄
引擎 OCR(ocr_utils.scan_image)
输入格式 JPG/PNG 图片

二、港口映射规则

图片原始文本 输出港口代码 说明
北京 / PKX / 大兴 PEK 北京统一输出 PEK,覆盖 PKX
上海(未声明港口) PVG 默认浦东
广州(未声明港口) CAN 默认白云
青岛 / TAO TAO
深圳 / SZX SZX
西安 / XIY XIY 东航 67 号表出现(XIY-SV01)
喀山 KZN KZN 东航 67 号表出现(PVG-KZN)
莫斯科 SVO1(OCR: SV01) SVO1 SVO1/SVO2 是两个不同港口,不可合并
莫斯科 SVO2(OCR: SV02) SVO2
莫斯科 SVO(OCR: SVO,无数字) SVO 仅当 OCR 不带数字时使用
圣彼得堡 LED LED
叶卡捷琳堡 SVX SVX
阿姆斯特丹 AMS AMS

表是举例,不是白名单:图上写 KZN / KJA / OVB / VVO 这类清单外三字码一律照抄,
禁止留空。下游若把港名做成白名单会把整块 origin/dest 吞成空,24 列校验随即判
「起始港/目的港不是三字码」,任务进入 16 轮重试死循环(0917 东航图实测)。

三、字段规则

货型转换

原始 输出
平 / 散件 / 平货 / 普货 1:1
1<XXX(OCR 误识别) 1:XXX
1:XXX 1:XXX
>XXX >XXX
<XXX <XXX

散托类型判断

  • 备注含 托盘+N → 散托类型 = 散货,增量 = N(填入第24列)
  • 无增量 → 默认 散货/托盘
  • 航司明确标注散件 → 散货

日期提取

原始格式 输出
2026/7/17 2026-07-17 00:00:00
7.13-7.19 2026-07-13 00:00:00(取起始日期)
2026/7/12(18) 2026-07-12 00:00:00
图片标题含更新日期 以各航司块标注的生效日期为准

频次归一化

原始 输出
Daily Daily
1234567 Daily
12467 D12467
D347 D347
1357 D1357

四、列 X 坐标范围(通用)

M:     255-315
N:     340-400
Q45:   415-490  (或 20KG以下: 415-495,映射到45KG)
Q100:  505-570
Q300:  590-655
Q500:  675-740
Q1000: 760-825

注意:不同航司块列结构可能不同:
- CA 块:M/N/20KG以下/Q100/Q300/Q1000(无 Q45/Q500)
- ⚠️ CA PEK-SVO2 的「20KG以下」列价格忽略,该块 45KG 列留空(仅当前技能规则)
- MU 块:Q100/Q300/Q500/Q1000(无 M/N/Q45)
- 其他:标准 M/N/Q45/Q100/Q300/Q500/Q1000

五、提取流程

1. 确认输入图片路径
2. scan_image(IMG) 获取 OCR items
3. 按航司块逐块提取:
   a. 识别航司、起始港、目的港、生效日期、频次
   b. 按 y 坐标定位每行比重
   c. 比重升序排序 → 链式区间推导(每档 end=下一档 start,末档=9999)
   d. 按 x 坐标范围提取各重量段价格
   e. 解析备注中的散托增量
4. 24列 DataFrame → columns_24.COL_24
5. 校验 → 上传 WPS

六、链式区间推导

比重按以下顺序排序后推导区间:
1. 1:1(最前)
2. 1:XXX(按 XXX 升序)
3. >XXX(按 XXX 升序)

每档 end = 下一档 start,末档 end = 9999。

坑1:>N 型比重的 end 不是固定 9999,而是下一个 1:N 档的 N 值(如有)。

七、MU 三程联程特殊处理

MU 航线(如 PKX/SZX/CAN-PVG-AMS)需拆分为多条记录:
- 每个起始港单独一条记录
- 转运点填 PVG
- MU 块可能无 M/N/Q45 列

八、24列输出

使用 workspace/shared/columns_24.py 的 COL_24 常量。

九、常见坑

# 坑 解决方案
1 1<130 OCR 误识别 统一转为 1:130
2 >N 型比重 end 错误 end 取下一个 1:N 档的 N,非 9999
3 CA PEK-SVO2 块「20KG以下」列 忽略,45KG 留空(仅当前 Skill 规则,非通用)
4 MU 块无 M/N/Q45 留空,不填 0
5 MU 三程联程 拆分为多条记录,填转运点
6 北京 PKX 统一输出 PEK
7 散托增量从备注提取 匹配 托盘+N,散托类型强制为散货
8 SVO1/SVO2 是两个不同港口 保留数字不合并,OCR 中 SV01→SVO1、SV02→SVO2
9 同一张图里某块没印生效日 留空,禁止借用别块的日期。0916 图 上海SU-SV01 / 广州SU-SV01 两块就没印,黄金那两行 开始生效日期 为空。24 列校验器据此放行「同 (目的港,航司) 组内已有带日期的行」的空值(整列全空仍报错)
10 目的港是 4 字符(SVO1/SVO2) 下游严格校验器必须允许 ^[A-Z]{3}\d?$,否则整块被判非法丢掉(曾因此只出 3 行)
11 长图切条后某块表头被切在段外 该残块(只有数据行、没有块头)由下游 cards._russia_drop_headerless_repeats 确定性丢弃,判据 = 同 (起始港,目的港) 已有带航司的正规块且残块档位是其档位子集(双条件,避免误杀源图本来没印航司的块)。禁止拿起始港冒充块头——PEK / PEK-SVO1 会被解析出 EK 假航司,残块就再也认不出来。同时不要主动跳过残块:把整段判成残块返 0 条会白跑一轮

| 12 | 清单外的新起始港/目的港(西安 XIY、喀山 KZN) | 照抄,禁止留空。上面那张表只是举例不是白名单;下游若把港名做成白名单会把整块 origin/dest 吞成空 → 24 列校验判「起始港/目的港不是三字码」→ 16 轮重试死循环(0917 东航图实测)。claw-lite 侧已按 ^[A-Z]{3}$ / ^[A-Z]{3}\d?$ 放行 |
| 13 | 东航 MU 表(列头 Flight|Route|Frequency|Density|Min|N|Q100|Q300|Q500|Q1000|Pallet|REMARKS) | 版式是左右两栏并排、一张图 3~5 块(0916 图左栏 PVG-SV01/PKX-SV01/XIY-SV01,右栏 PVG-LED/PVG-KZN),逐块都要读,禁止只读左栏。航司取 Flight 列前缀(MU591/MU5065 → MU);Q100/Q300/Q500/Q1000 → 100/300/500/1000KG;Min(最低收费)与 N 不属于五档,本表无 Q45 列 → 45KG 留空;Density 1: 100 / > 167 / > 300 / > 500 照抄去空格;Pallet 列 托盘+N → 该行散托增量,保舱+5/无保舱服务/重货仓位有限,单独确认 与该块 REMARKS 进备注;生效日取块右上 Effective from |
| 14 | 某档五个 Q 列全是 /(该档不报价) | 整行不提取(同「五档全空/单询不提取」)。该档仍参与链式推导,所以上一档的结束比重停在它的开始值,不要拉成 9999(0916 东航图 PVG-LED / PVG-KZN 的 >500 行) |

十、脚本模板

参考:workspace/0713/extract_new_img_0713.py

关键函数:
- scan_image(IMG) → OCR items
- find_price(items, y_center, x_range) → 在指定坐标找价格
- normalize_ratio(text) → 货型标准化
- ratio_to_range(ratio, next_ratio) → 比重转区间
- build_block(items, origin, dest, carrier, eff_date, freq, rows, col_def, ...) → 构建航司块
- upload_excel_and_notify(OUT, name) → 上传 WPS

坑18:同一图片二次提交必须全新识别(0824教训)⚠️ 铁律

背景:用户对同一张图片可能多次提交(如调价后重新发图)。文件名相同不代表内容相同——第二次提交可能是全新价格版本。

铁律:
1. 禁止从历史批次/记忆复制任何价格数据,每次提交都按当前图片重新识别全部格子
2. 同名图片二次提交时,逐格对比新旧版本:低比重/中档/高档均可能调价(如 +2/+1/-1)
3. 模糊数字必须多参数补验(放大倍数 4x~10x、对比度增强),仍无法确认时人工裁决,不得猜
4. 调价对比结果只记录差异格,输出以本次识别为准

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
俄罗斯航线图片价格提取怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_17da570a/price-extract-russia-img。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

俄罗斯航线图片价格提取支持哪些客户端?

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。

俄罗斯航线图片价格提取权限高吗,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。

俄罗斯航线图片价格提取收费吗?

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。

俄罗斯航线图片价格提取用什么许可证?

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。