coze上OCR识别手写插件推荐

以下是一些能够总结文章的 AI 插件： 1. GPTs：可以总结文章，将文章全选复制粘贴发送给它即可，能识别重点内容。 2. 浏览器 Kimi 插件： 安装后，在浏览网络文章时点击插件图标或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K，即可一键召唤 Kimi 总结网页内容。 特点包括极简，点击一键总结，无其他花里胡哨的功能；Kimi 无法访问的网页也能总结，如推特等；英文文章可直接用中文总结要点；支持 Dark Mode。 注意事项：本插件为第三方爱好者开发，不是 Kimi 或月之暗面官方产品；由于 Arc 等浏览器没有所需的 API，所以本插件在 Arc 等浏览器无法使用。 Kimi 阅读助手：这个插件支持快捷调用 Kimi，将当前页面打包成一个.md 文件喂给 Kimi，历史会话中能看到刚才的记录，总结模型可自己选择。 注意：需要 Chrome 114 及以上版本才能正常使用扩展；暂不支持 Arc 游览器（Arc 缺少相关 API）。

以下是为您推荐的能够总结文章的浏览器插件： 1. Kimi Copilot 网页总结助手 概述：安装后，在浏览网络文章时点击插件图标，或使用快捷键 Ctrl/Cmd+Shift+K，即可一键召唤 Kimi 总结网页内容。 特点： 极简，点击一键总结，无其他花里胡哨的功能。 Kimi 无法访问的网页也可进行总结，如推特等。 英文文章直接用中文总结要点。 支持 Dark Mode。 注意： 本插件为第三方爱好者开发，不是 Kimi 或月之暗面官方产品。 由于 Arc 等浏览器没有所需的 API，所以本插件在 Arc 等浏览器无法使用。 2. Kimi 阅读助手 概述：这个插件支持快捷调用 Kimi，然后将当前页面打包成一个.md 文件喂给 Kimi，历史会话中能看到刚才的记录。 注意： 需要 Chrome 114 及以上版本才能正常使用扩展。 暂不支持 Arc 游览器（Arc 缺少相关 API）。 您可以通过 Google 应用商店获取这两个插件，具体链接为： 不方便下载的，文末附下载链接。

以下是一些可以将视频音频转化成字幕并翻译的插件和工具： 1. Reccloud：免费的在线 AI 字幕生成工具，可直接上传视频进行精准识别，能对识别的字幕进行翻译，自动生成双语字幕。声称已处理 1.2 亿+视频，识别准确率接近 100%。 2. 绘影字幕：一站式专业视频自动字幕编辑器，提供简单、准确、快速的字幕制作和翻译服务，支持 95 种语言，准确率高达 98%，还可自定义字幕样式。 3. Arctime：能对视频语音自动识别并转换为字幕，甚至支持自动打轴，支持 Windows 和 Linux 等主流平台，支持 SRT 和 ASS 等字幕功能。 4. 网易见外：国内知名语音平台，支持视频智能字幕功能，转换正确率较高，支持音频转写功能。 此外，关于语音转文本（Speech to text），语音转文本 API 提供了两个端点，基于开源大型v2 Whisper 模型的转录和翻译。目前文件上传限制为 25MB，支持 mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav 和 webm 等输入文件类型。 对于提示词翻译，可使用百度翻译 API，方法如下： 1. 下载节点压缩包，并将它放在 custom_nodes 文件夹。 2. 去百度翻译 Api 登记册开发人员的帐户中得到您的 appid 和 secretKey，百度翻译平台地址：https://fanyiapi.baidu.com/manage/developer 。 3. 打开文件 config.py 在记事本或其他编辑工具中，填写您的 secretKey 并保存文件，重启 Comfy 即可。 以上工具各有特点，您可以根据自己的需求选择最适合的。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下为您推荐的文本校对相关插件： 读书神器：利用扣子平台的大模型等搭建工作流，能提供书籍的创作背景、章节大纲、故事详情、原文金句、读后感、豆瓣点评、相关推荐书籍、书籍插图等详尽内容。 Kimi Copilot 网页总结助手：这是一款实用的浏览器插件，可对网页文本进行总结和生成摘要。您可以在，不方便下载的话文末附下载链接。使用时需在浏览器中登录自己的 Kimi 账号并关联网页版。

很抱歉，目前无法直接为您生成一个具有拦截页面广告功能的浏览器插件。但一般来说，开发这样的插件需要具备以下步骤和技术知识： 1. 选择合适的编程语言，如 JavaScript 等。 2. 了解浏览器的扩展开发框架和 API，不同的浏览器可能有不同的要求和接口。 3. 实现广告检测和拦截的算法，这可能涉及到对网页元素的分析和识别。 4. 处理与浏览器的兼容性问题，确保在各种主流浏览器上都能正常工作。 如果您不具备相关的开发技能，也可以在各大浏览器的应用商店中寻找已有的广告拦截插件来满足您的需求。

以下是一些可用于利用 AI 分析 Excel 的工具或插件推荐： 1. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，允许用户在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件，用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成如数据分析或格式创建等任务。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术的不断发展，未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前在 OCR（光学字符识别）领域，有一些表现出色的 AI 工具，例如百度 OCR、腾讯 OCR 等。这些工具通常具有较高的识别准确率和丰富的功能，可以满足不同场景下的 OCR 需求。

目前在具备图像 OCR 能力的大模型方面，一些较为知名和好用的包括百度的文心大模型、阿里云的通义大模型等。但大模型的性能和适用场景可能会因具体需求和使用场景的不同而有所差异。您可以根据自己的具体需求进一步评估和选择。

以下为您介绍一些与 OCR 文字识别相关的内容： 在“安仔：我用 Coze 免费手搓了一个 24 小时英语陪练，根治了我多年的哑巴英语”中提到使用了 Simple OCR 插件，它能够识别图片中的文字，并返回识别结果，用于读取用户上传图片或文件的文字，并做相应处理。 在移动端图片视觉处理方面，对于试卷拍照去除书写笔迹，有以下详细方法： 1. 图像预处理： 图像去噪：使用高斯滤波、中值滤波等去噪算法去除图像中的噪声。 图像增强：通过直方图均衡化、对比度增强等增强算法提升图像的清晰度和对比度。 2. 图像分割： 使用阈值分割、边缘检测和基于区域的分割等算法将试卷图像中的书写笔迹和背景分离。 3. 文字检测： 在分割后的图像中，使用基于深度学习的文本检测模型等文字检测算法识别出试卷上的文字区域。 4. 文字识别： 对检测到的文字区域进行文字识别，将文字内容转换为计算机可处理的文本数据。常用技术包括基于深度学习的端到端文本识别模型和传统的 OCR 技术。 5. 后处理： 根据需求进行后处理，如去除残余的噪点、填补文字区域的空白等。 6. 机器学习模型训练（可选）： 如有足够的数据，可以采用机器学习技术训练模型，通过学习样本中的书写笔迹特征来自动去除试卷上的笔迹。 7. 优化算法：

目前市面上有多种AI工具可以进行OCR（光学字符识别）和格式转换，以下是一些可用的工具： 1. 白描网页版OCR：提供在线图片文字提取服务，支持JPG/PNG/BMP/GIF/SVG格式的图片，并允许用户通过选择或拖拽图片到网页上进行文字识别 。 2. AI文字识别（OCR）工具：这是一个免费的在线OCR工具，支持中英文及数字的识别，并且基于浏览器运行，确保文件安全。用户可以通过选择图片来识别图像中的文本，并将其转换为可编辑的文本 。 3. iLoveOCR：这是一个在线OCR工具，可以将扫描的文档和图像转换成可编辑的Word、PDF、Excel、PowerPoint、ePub和Txt格式。支持多语言识别，并保证用户上传的文件在24小时后自动删除，注重隐私保护 。 4. 轻闪PDF OCR：提供在线服务，允许用户将PDF和图像文件转换成可编辑的格式，支持25种语言的OCR识别，并且界面简洁无广告，注重用户文件的安全性 。 这些工具通过AI技术提高了文字识别的准确性和效率，适用于将图片或PDF文件中的文字转换成可编辑的格式，非常适合需要大量文档处理和数据转换的用户。

Gemini 和 GPT 都是当前自然语言处理（NLP）领域中非常受欢迎的模型，它们在不同的应用场景中都有出色的表现。但是，在 OCR（光学字符识别）方面，哪个模型更好需要根据具体的任务和数据集来评估。 总的来说，GPT4 在多模态复杂数据问题和汉字的 OCR 方面表现较好，而 Gemini 在原生多模态能力和与搜索生态结合方面有一定的优势。但是，对于中文的理解能力，GPT4 可能更胜一筹。 需要注意的是，以上结论是基于已有数据和相关文章得出的，具体表现还需要根据实际应用场景进行评估。

以下是关于 Coze 的相关资源： 国内版： 网址：https://www.coze.cn 官方文档教程：https://www.coze.cn/docs/guides/welcome 大模型：使用字节自研的云雀大模型，国内网络可正常访问 海外版： 网址：https://www.coze.com 官方文档教程：https://www.coze.com/docs/guides/welcome 大模型：GPT4、GPT3.5 等大模型（访问需要突破网络限制的工具，参考文档：https://www.coze.com/docs/zh_cn/welcome.html） 学习资源： 此外，字节对 Coze 的官方解释为：Coze 是新一代一站式 AI Bot 开发平台。无论是否有编程基础，都可以在 Coze 平台上快速搭建基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。并且，可以将搭建的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，与这些平台/软件上的用户互动。个人认为 Coze 是字节针对 AI Agent 这一领域的初代产品，在 Coze 中将 AI Agent 称之为 Bot。字节针对 Coze 这个产品部署了国内版和海外版两个站点。 AI Agent 的开发流程中，Bot 的开发和调试页面布局主要分为如下几个区块：提示词和人设的区块、Bot 的技能组件、插件、工作流、Bot 的记忆组件、知识库、变量、数据库、长记忆、文件盒子、一些先进的配置、触发器（例如定时发送早报）、开场白（用户和 Bot 初次对话时，Bot 的招呼话语）、自动建议（每当和 Bot 一轮对话完成后，Bot 给出的问题建议）、声音（和 Bot 对话时，Bot 读对话内容的音色）。

以下是关于 Coze 教学的相关内容： 一泽 Eze 提供了万字实践教程，可能是全网最好的 Coze 教程之一，能一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能跟学，学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南中提到长文预警，可视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能按模板生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 设计到落地的全过程思路、10 多项常用的 Coze 工作流配置细节、常见问题与解决方法。适合玩过 AI 对话产品的一般用户以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法，文末「拓展阅读」中有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容以供前置或拓展学习。 7 颗扣子 coze 的搭建有相关视频教程，包括： 第一颗扣子野菩萨出品：2 分钟解锁超野速度的图像流 bot 创建过程，献上野菩萨的明信片，链接：https://www.coze.cn/store/bot/7384556560263020583 。 第二颗扣子Stuart：2 分钟教您制作炉石卡牌，链接：https://www.coze.cn/s/i68g8bLY/ ，原理拆解： 。 第三颗扣子陈慧凌：2 分钟做毛毡效果，链接：https://www.coze.cn/s/i65gDW2Y/ 。 第四颗扣子银海：银河照相馆，链接：https://www.coze.cn/store/bot/7384885149625761801 。 第五颗扣子Speed 团队：Speed 团队菜品秀秀，链接：https://www.coze.cn/store/bot/7384434376446148618 ，原理拆解： 。

使用 Coze 分析财报并生成图表的实现过程如下： 1. 工作流中的数据解析：用户上传 Excel 后，在工作流中获取 Excel 链接，通过插件下载并读取其中的数据。 最初尝试将解析出的 Excel 数据以单元格形式存到 bot 数据库，利用大模型根据单元格数据和用户提问生成答案，但大模型计算能力差，常出现计算错误。 改为将 Excel 转换为数据表，使用大模型把用户问题转换为 SQL，准确率很高。 由于 Coze 不能动态创建表，自行编写服务，在动作流中调用，根据 Excel 的 URL 动态创建表并插入数据，将表名存到 Coze 数据库，以便后续根据表名动态执行 SQL 获取数据。 2. 报表生成： 根据数据库表字段信息，使用大模型为用户生成 3 个推荐报表，包含标题、描述、查询 SQL，限制每次查询数据为 100 条。 拿到 SQL 后，使用插件动态执行查询数据，再根据标题和数据使用大模型转换为绘制 Echarts 图表的参数。 绘制图表，官方插件生成的图表较模糊，自行编写插件提高清晰度，并将图片放大三倍。 3. 其他相关操作： 查看大图时，把多张图片合成一张，图像流不支持合成图片，自行编写插件实现。 图表生成成功后，将图表链接存到数据库，为查看报表做准备。 大模型生成的 SQL 有时出错，可将报错信息和 SQL 传给大模型修复后重新执行，大模型生成的非标准 JSON 也可用此方案修复。 查看报表时，从数据库中查询图表链接，调用合并图片插件将几张图表合并成一张大图。 删除图表根据用户输入的标题从数据库中删除。 添加图表与前面解析 Excel 数据生成报表流程类似，用户输入标题后生成查询 SQL，后续步骤相同。

以下是使用 Coze 搭建智能体的步骤： 1. 进入 Coze 官网（https://www.coze.cn/home）。 2. 点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 3. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 4. 了解编辑视图与功能，左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展智能体的能力边界。如思维导图、英文音频等无法通过 LLM 生成的内容，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如中文翻译、英文大纲、单词注释等。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 5. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 6. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，完成工作流框架的搭建。 对于图像工作流： 1. 创建图像工作流，图像流分为智能生成、智能编辑、基础编辑三类。 2. 空间风格化插件有相关参数，如 image_url 是毛坯房的图片地址；Strength 是提示词强度，即提示词对效果图的影响度；Style 是生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等；user_prompt 是用户输入的 Promot 提示词。 3. 按照构架配置工作流，调试工作流效果，调试毛坯房测试用例（https://tgi1.jia.com/129/589/29589741.jpg）。 4. 开始节点对应配置三项内容，进行提示词优化。 5. 设定人设和回复逻辑，然后点击右上角发布。

要给 Coze 中自创的智能体设置权限，您可以按照以下步骤进行操作： 1. 创建扣子的令牌： 在扣子官网左下角选择扣子 API。 在 API 令牌中选择“添加新令牌”。 给令牌起一个名字。 为了方便选择永久有效。 选择制定团队空间，可以是个人空间、也可以选择团队空间。 勾选所有权限。 保存好令牌的 Token，切勿向他人泄露。 2. Coze 设置： 获取机器人 ID：在个人空间中找到自己要接入到微信中的机器人，点击对应的机器人进入机器人编辑界面，在浏览器地址栏的 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 API 授权：点击右上角发布，会发现多了一个 Bot as API，勾选 Bot as API，确定应用已经成功授权 Bot as API。 3. 服务器设置： 购买云服务器：推荐使用腾讯云服务器，新用户专享 28 元/年一台云服务器，如果售罄可以购买 82 元/年的，购买选项中选择宝塔 Linux 面板 8.1.0 腾讯云专享。 云服务器设置密码：选择暂不需要教学场景，点击宝塔 Linux 面板，通过远程登录的密码/密钥登录的重置密码来初始化密码，设置好密码并妥善保存。 获取宝塔 Linux 地址：点击控制面板中的应用信息的管理应用，获取宝塔应用有两种方法。第一种是在浏览器中直接输入；第二种是在复制完“sudo /etc/init.d/bt default”，然后点击后面的登录按钮，输入密码后，将刚刚复制的内容粘贴到提示符后，然后点击回车。系统会反馈外网面板地址和内网面板的地址，主要使用外网面板地址。此时还不能直接打开面板地址，需要在防火墙中设置外网可以使用 8888 端口。 设置宝塔的密码：登录宝塔 Linux 面板，输入在对话框中输入修改密码编号 5，然后输入新的密码，系统会返回新的用户名和密码，用户名和密码要妥善保存。 此外，在部署完成后，您还可以： 1. 使用飞书·稍后读助手： 得益于飞书 app 的多平台支持，您可以电脑、手机端通过飞书机器人与稍后读助手进行对话。 直接在 Coze 商店中与 bot 进行对话。 如果还选择了部署到微信服务号、订阅号，也可以通过这些渠道调用 bot。 2. 设置稍后读存储地址： 首次使用，请按以下步骤设置您的稍后读存储位置： 访问。 点击「更多创建副本」，然后复制新表格的分享链接。 将新链接发送到智能体对话中。 您还可以发送“查询存储位置”、“修改存储位置”，来更换飞书多维表格链接，调整您的稍后读存储位置。 3. 收藏待阅读的页面链接： 在对话中输入需要收藏的页面链接。如果是第一次使用，会要求授权共享数据，授权通过后，再次输入需要收藏的页面链接，即可完成收藏。 4. 智能推荐想看的内容： 在对话中发送“我想看 xx”、“xx 内容”，即可按个人兴趣推荐阅读计划。

关于您提到的 Coze 代码测试成功但运行示例时报错的问题，以下是相关的信息和可能的解决办法： 图片生成方面：理想生成图片只实现了一次，其他几次生成文字加链接，链接需点进去查看且图片需渲染或加载，无互动趣味性，增加等待时间。因为默认返回的是 markdown 格式，微信不支持 markdown 格式，可在 github 上搜索 nicecoze 插件，基于 cow，把 markdown 转换为图片消息。 模型配置方面：Coze 里面模型配置用的 GPT4o，程序运行调用的是 GPT3.5 Turno。这是因为没有查询到 4o 的 token 计算方式，所以采用 3.5 的，但依然使用的是 GPT4o，只是 token 计算方式用的 3.5。 插件功能方面：Coze 加入了插件 Data Analysia（数据分析）、Browser 和 GPT4v 互动过程无法实现功能。这需要在 coze 里进行鼓捣，和 cow 的 config 无关。 外层 bot 方面：在外层 bot 进行运行时容易出现报错，暂时无法确定原因，猜测可能是外层 bot 的并发不够稳定，不如直接在工作流编辑面板中获取精度结果。如果自行实验时多次报错且无法定位问题原因，不要急着怪自己，相关 bug 已提交给 Coze 团队，希望能加紧优化。

目前暂时没有关于手写字照片转文本工具的相关内容。但您可以通过以下几种常见的方式来实现这一功能： 1. 利用手机端的扫描应用，如扫描全能王等，它们通常具备将手写文字照片转换为文本的功能。 2. 部分办公软件也有类似功能，例如 WPS 中的扫描功能。 3. 在线工具如百度 OCR 等，也能对图片中的手写文字进行识别和转换。

目前暂时没有能直接将文档生成手写文字的通用 AI 工具。但随着技术的不断发展，未来可能会出现相关的创新应用。

目前有多种可以扫描手写文稿生成电子文稿的工具，例如： 1. 扫描全能王：功能强大，能较好地识别手写文字并转换为电子文稿。 2. 白描：识别准确率较高，操作相对简单。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的工具。