适用于 Openclaw 的 DeepRead 身份文档

从护照、驾照和国家身份证中提取结构化、类型化的 JSON 数据,用于自动化的 KYC、入职流程和合规检查。

uday390
v1.0.0
2026年6月14日
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安装与下载

1. ClawHub CLI

从源直接安装技能的最快方式。

npx clawhub@latest install deepread-id-documents

2. 手动安装

将技能文件夹复制到以下位置之一

全局模式
~/.openclaw/skills/
工作区
<project>/skills/

优先级:工作区 > 本地 > 内置

3. 提示词安装

将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。

请帮我使用 Clawhub 安装 deepread-id-documents。如果尚未安装 Clawhub,请先安装(npm i -g clawhub)。

更倾向于下载?

获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。

什么是 DeepRead 身份文档?

DeepRead 身份文档是一款功能强大的身份验证和文档提取工具,旨在简化用户入职流程。利用先进的视觉 AI,此功能可将物理身份文档(如护照、驾照和国家身份证)转换为高度结构化、类型化的 JSON 数据。

将此技能集成到您的 Openclaw Skills 工作流程中,可确保高精度的字段级置信度检查。每个提取的项目都包含一个标记,指示物理缺陷(如反光或文字磨损)是否需要人工审核,从而在自动化效率和风险缓解之间提供可靠的平衡。

DeepRead 身份文档 应用场景

  • KYC 和客户入职:自动解析并验证已上传文档中的身份字段,以加快注册速度。
  • 年龄和有效期验证:通过程序检查出生日期,并检测过期或即将过期的文档。
  • 账户恢复和欺诈操作:为安全工作流和二次验证获取可靠的结构化数据。
  • 旅游和酒店入住:即时捕获护照和国家身份证详细信息,消除入住障碍。

DeepRead 身份文档 工作原理

  1. 文档上传:此技能将 ID 文档的图像或扫描件发布到安全的 DeepRead API 端点。
  2. 视觉 AI 处理:DeepRead 的模型解析文档,提取身份详细信息(姓名、日期、号码、国籍)。
  3. 质量与审查评估:引擎分配置信度状态,并对任何低置信度字段设置 'needs_review' 标记。
  4. 结构化 JSON 输出:返回一个类型化的 JSON 响应,其中包含结构化数据、提取位置和警告标记。
  5. 后期处理(可选):通过程序步骤验证有效性,或通过 PII 端点触发图像脱敏。

DeepRead 身份文档 配置指南

在 DeepRead 控制台注册并设置您的 API keys 即可开始:

# 打开控制台进行注册并检索您的 API key
open "https:\/\/www.deepread.tech\/dashboard\/?utm_source=clawhub"

# 将您的 API key 配置为环境变量
export DEEPREAD_API_KEY="sk_live_your_key_here"

为了完善您的工作流,您还可以安装相关的 Openclaw Skills,例如 PII 脱敏技能:

clawhub install uday390\/deepread-pii

DeepRead 身份文档 数据架构与分类体系

提取的输出遵循一个清晰、结构化的 schema,映射关键的身份元数据字段:

字段 类型 描述
document_type string 护照、驾照、国家身份证等。
full_name string 文档上打印的全名
document_number string 唯一的文档或执照标识符
date_of_birth string ISO 格式的出生日期 (YYYY-MM-DD)
issue_date stringnull 签发日期 (YYYY-MM-DD)
expiry_date stringnull 过期日期 (YYYY-MM-DD)
nationality stringnull 如果有打印,则为 ISO 3 位国籍代码
issuing_country stringnull 签发国家或机构
sex stringnull 如果卡片上有,则为性别

DeepRead 身份文档 高级特性

  • 基于置信度的标记:各个字段通过 needs_review 属性指示是否需要人工验证,从而优雅地处理反光或物理损坏。
  • PII 脱敏能力:使用配套技能在提取后安全地脱敏 ID 图像,确保符合 GDPR 和合规性要求。
  • 预置的有效期验证逻辑:轻松运行提取后脚本,计算距离有效期的余量并自动标记无效文档。
  • 与 Openclaw Skills 集成:与 deepread-form-fill、deepread-pii 或 deepread-ocr 无缝连接,构建全面的自动化管道。

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