词汇表图片 → 结构化单词表

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

从课本/词汇表的拍照图片(+ 参考 Word)提取并结构化词条,整理成分单元的单词表数据(单词/音标/词性/中文释义/页码)。当用户发来词汇表、单词表、附录页图片,要求"整理成 Word""按表格分列""每单元一节"时使用。只负责"图片 → 干净数据";要做成可打印的默写纸,交给 dictation-sheet-generator。

一句话选型结论

按资料字段整理

词汇表图片 → 结构化单词表是研究检索类的 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_d4564458/vocab-table-from-images
  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_d4564458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
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791623752
正文体量3.1 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
词汇表图片 → 结构化单词表当前 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

3.1 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

词汇表图片 → 结构化数据

职责:把课本附录/词汇表照片整理成干净的 Python 数据。
生成成型的默写纸/练习纸,转 dictation-sheet-generator skill(那里有 HTML 打印模板和
docx 生成要点)。两个 skill 是上下游关系,别重复造轮子。

适用

用户发来课本/词汇表照片,常配一份"参考格式"的 Word,要"整理一下""按 Word 的格式排"。
典型教材:外研版初中英语(Words and expressions / Proper nouns: Names / Places / Others)。

术语陷阱(重要)

  • 分栏 = 报纸式 columns(w:cols num=2),内容左栏流完再流右栏
  • 分列 = 表格的列

用户说"分列"通常要表格;说"不要分栏"是明确拒绝报纸式布局。两种都准备好,别反复问。
注意:即便不做报纸式分栏,"每个单元一个 Word 节"仍然要保留,否则单元之间会串在一起。

流程

  1. 读参考 Word,确认版式(是否双栏、词条结构、有无音标、页码位置)——参考文档往往
    只是样例(比如只有 Unit 1),别当成数据源
  2. 读图逐条提取,严格按原书顺序;用户分批发图时,每批读完先复述一遍已提取内容,
    避免最后发现漏页
  3. 结构化存进独立 Python 模块(用 if __name__ == '__main__' 保护,
    方便生成脚本 import 后反复重排):
    - 普通词条 (word, ipa, pos, meaning, page)
    - Proper nouns (word, ipa, meaning, page)(无词性)
  4. 自检(见下)
  5. 交给 dictation-sheet-generator 出成品,并报条数让用户核对

自检脚本(必做)

# 检查:空字段 / 顺序倒序 / 重复 / 分组条数 / 分段断档
  • 教材词汇按页码递增排列 → 出现倒序基本就是词条插错位置了(真遇到过:
    Unit 6 的 video(p89) 被错插进 p85 的段落里)
  • 页码断档(如 p5–13 里没有 p8)多半是原书该页本无生词 → 要提示用户人工确认,
    不要自己下结论"漏了"
  • 把逐页条数分布一起报给用户,他会自己翻书核对

坑

  • 音标原样保留 /…/,别擅自补或删
  • 长释义别截断,宁可让表格折行
  • 数据区与生成脚本分离:版式会被反复推翻重做(这次就重做了 4 版),数据不能跟着重写

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
词汇表图片 → 结构化单词表怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_d4564458/vocab-table-from-images。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

词汇表图片 → 结构化单词表支持哪些客户端?

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。

词汇表图片 → 结构化单词表权限高吗,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。

词汇表图片 → 结构化单词表收费吗?

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。

词汇表图片 → 结构化单词表用什么许可证?

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 未标注。