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一種專門用於透過遠端 MoDora HTTP 服務分析 PDF 文件的技能，使用基於環境的安全憑據管理。
wu-uk
v0.1.3
Mar 28, 2026
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安裝與下載
1. ClawHub CLI
從來源直接安裝技能的最快方式。
npx clawhub@latest install modora-http
2. 手動安裝
將技能資料夾複製到以下位置之一
全域模式
~/.openclaw/skills/ 工作區
<project>/skills/ 優先級：工作區 > 本地 > 內建
3. 提示詞安裝
將此提示詞複製到 OpenClaw 即可自動安裝。
請幫我使用 Clawhub 安裝 modora-http。如果尚未安裝 Clawhub，請先安裝（npm i -g clawhub）。
想要直接下載？
取得包含原生技能檔案的ZIP壓縮檔。
什麼是 MoDora PDF 分析技能？
MoDora 是一款高性能技能，旨在透過 HTTP 與部署的 MoDora 服務進行交互。它使 AI 代理能夠處理複雜的 PDF 文件，執行類似 OCR 的推理，並進行交互式問答。該 Openclaw Skills 整合採用安全優先的方法，確保 API keys 等敏感憑據永遠不會存儲在靜態配置文件中，而是依賴環境變數。
該技能針對需要在不依賴本地前端的情況下將深度文件智能集成到工作流中的開發人員進行了優化。透過利用具備多模態能力的模型，它彌合了原始文件數據與可操作 AI 見解之間的鴻溝，為文件預處理和檢索增強生成（RAG）提供了強大的流水線。
MoDora PDF 分析技能 應用場景
- 自動化從冗長的 PDF 報告和技術手冊中提取見解。
- 使用多模態 AI 模型對掃描文件執行 OCR 增強推理。
- 驗證遠端 MoDora 服務端點的可用性和健康狀況。
- 使用 Openclaw Skills 將基於文件的問答集成到自動化的基於終端的研究工作流中。
MoDora PDF 分析技能 運作原理
- 用戶提供一個非機密的 settings.json 文件來定義流水線路由和模型實例。
- 透過訪問 MoDora 服務的健康端點來驗證連通性。
- 透過安全的 POST 請求將 PDF 文件上傳到遠端後端。
- 技能輪詢任務狀態端點，等待文件預處理達到完成狀態。
- 處理完成後，用戶向聊天端點發送自然語言查詢，以從文件中提取特定信息。
MoDora PDF 分析技能 設定指南
要開始使用此技能，請確保已安裝 python3 並設置環境變數：
export MODORA_BASE_URL="https://api.modora.pro"
export MODORA_USER_API_KEY="your_api_key_here"
export MODORA_USER_ENDPOINT="https://api.openai.com/v1"
export MODORA_USER_MODEL="gpt-4o"
透過複製模板初始化設置：
cp skill/settings.template.json skill/settings.json
# 編輯 skill/settings.json 以定義您的模型實例
MoDora PDF 分析技能 資料結構與分類體系
該技能依賴於特定的組織結構進行路由和識別：
| 組件 | 格式 | 描述 |
|---|---|---|
| Settings File | JSON | 包含非機密的流水線路由（例如 modelInstance IDs）。 |
| Credentials | Env Vars | MODORA_USER_API_KEY 和端點配置。 |
| Identifiers | String | 使用文件名作為唯一鍵來輪詢狀態和啟動聊天。 |
| Client Header | Header | 發送 X-Modora-Client: skill 以區別於 Web UI 流量。 |
MoDora PDF 分析技能 進階特性
- 多階段自動化：analyze_pdf.py 腳本將整個 健康檢查-上傳-等待-聊天 生命周期封裝到單個命令中。
- 嚴格的安全邊界：在將數據傳輸到遠端服務之前，需要顯式的用戶確認（
--allow-remote-credentials）。 - 多模態流水線支持：專為利用能夠進行文本和視覺推理的模型而設計，以獲得卓越的 OCR 準確性。
- 靈活的路由：支持為 Openclaw Skills 內部的自託管或私有 MoDora 實例自定義 MODORA_BASE_URL 覆蓋。
SKILL.md
加載中
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