用途：批量处理某个目录下的 JPG/JPEG 图片，将每张图片的 OCR 文本合并写入一个 Markdown 文件。适合从扫描文档、白板照片、截图中提取文字。
后端：vision 为 macOS/Apple Silicon 默认后端，通过 PyObjC 调用 Apple Vision，速度快、本地运行、GPU 加速，需安装 pyobjc-core 与 pyobjc-framework-Vision；tesseract 使用 tesseract CLI，跨平台，可借助 Pillow 做灰度、自动对比度、放大等预处理；mlx_ocr 在 Apple Silicon 上使用 MLX，需 Python 3.10+ 与 mlx-ocr，并在子进程中运行以隔离潜在 Metal 崩溃；auto 先试 vision，失败则回退 tesseract。
用法：
python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/ocr_jpgs_to_markdown.py
--input <directory-of-jpgs>
--output <output.md>
[--backend auto|vision|tesseract|mlx_ocr]
[--start N] [--limit N]
[--languages en-US]
[--fast]
[--workers N]
[--tesseract-lang eng] [--tesseract-psm 6] [--tesseract-oem 1]
[--preprocess] [--preprocess-scale 2.0]
[--det-lang eng] [--rec-lang lat]
[--mlx-worker-python /path/to/python3.11]
主要参数：--input 为图片目录，--output 为输出 Markdown 路径，--backend 默认 auto，--start 指定排序后文件列表的起始索引（从 0 开始），--limit 限制处理数量，--languages 为 Vision 识别语言（逗号分隔，默认 en-US），--fast 使用更快但精度较低的识别级别，--workers 为并行数（默认 CPU 数），--preprocess 与 --preprocess-scale 控制 tesseract 预处理及放大倍数。
依赖：Vision 后端需 macOS 与 PyObjC；tesseract 后端需 tesseract 二进制（如 brew install tesseract）；MLX 后端需 mlx-ocr 与 Python 3.10+；预处理与 MLX 需 Pillow。
限制：仅处理 JPG/JPEG 图片；具体识别效果、收费与平台支持范围请以实际环境与官方说明为准，资料未提供更多细节。