이미지, 사진, 스캔본, 스크린샷 또는 스캔된 PDF에서 텍스트를 추출해야 할 때 이 스킬을 사용하세요. 줄 단위 텍스트와 선택적 bbox 좌표를 포함한 정확한 기계 판독 가능 문자열을 반환합니다. CJK, 작은 글씨, 필기체 텍스트에 대해 높은 정확도를 제공합니다.
이 스킬은 PaddleOCR 모델을 활용하여 이미지, 사진, 스크린샷, 스캔된 PDF 등 다양한 시각적 매체에서 텍스트를 인식하고 추출합니다. 주로 Cursor, Claude Code, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 사용되며, 사용자가 'OCR', '文字识别', '이미지에서 텍스트 추출' 등의 트리거 용어를 사용할 때 자동으로 호출됩니다. 이 스킬의 주요 장점은 중국어, 일본어, 한국어(CJK)를 포함한 다국어 텍스트와 작은 글씨, 필기체 텍스트에서도 뛰어난 정확도를 보인다는 점입니다. 결과는 줄 단위의 기계 판독 가능 문자열로 반환되며, 필요에 따라 각 텍스트 블록의 경계 상자(bounding box) 좌표도 함께 제공할 수 있어 텍스트의 위치 정보를 활용한 추가 처리(예: 문서 레이아웃 분석, 데이터 추출)가 가능합니다. SKILL.md 문서에 따르면 이 스킬은 PaddleOCR의 최적화된 딥러닝 모델을 사용하여 이미지 전처리, 텍스트 영역 감지, 텍스트 인식 단계를 거쳐 최종 출력을 생성합니다.
npx skills add https://github.com/aidenwu0209/paddleocr-skills/tree/main/skills/paddleocr-text-recognitionInstalled? Explore more 이미지 skills: steipete/songsee, affaan-m/frontend-design, mattpocock/improve-codebase-architecture · View all 6 →
사용자가 이미지, 사진, 스캔본, 스크린샷 또는 스캔된 PDF에서 텍스트 추출을 원할 때마다 이 스킬을 사용하세요. 줄 단위 텍스트와 선택적 bbox 좌표를 포함한 정확한 기계 판독 가능 문자열을 반환합니다. CJK, 작은 글씨, 필기체 텍스트에 대해 높은 정확도를 제공합니다. 트리거 용어: OCR, 文字识别, 이미지에서 텍스트 추출, 스크린샷 텍스트 인식, 사진 텍스트 추출, 스캔 텍스트 인식, 텍스트 인식, 순수 텍스트 추출, 좌표, 감지 상자, bbox, bounding box, 이미지 to 텍스트, 스크린샷, 사진 스캔, 텍스트 인식.
Generate spectrograms and feature-panel visualizations from audio with the songsee CLI.
Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.
Scan a codebase for deepening opportunities, present them as a visual HTML report, then grill through whichever one you pick.
Add documentation for a new AI provider — usage docs, env vars, Docker config, image resources.
Tests in real browsers via Chrome DevTools MCP. Use when building or debugging anything that runs in a browser. Use when you need to inspect the DOM, capture console errors, analyze network requests, profile performance, or verify visual output with real runtime data. Requires the chrome-devtools MCP server to be configured.
This skill should be used when the user wants to visualize data. It intelligently selects the most suitable chart type from 26 available options, extracts parameters based on detailed specifications, and generates a chart image using a JavaScript script.