用途：从图片或 PDF 中识别手写文字，适用于手写笔记、信件、文档的文字提取，手写转可编辑文本，手写与印刷混排内容识别，以及手写公式、标签、批注读取。触发场景包括“handwriting OCR”“手写识别”“手写体OCR”“识别手写字”等。
主要能力：支持多种手写风格（含连笔与印刷体）、中英文及混合语言、手写与印刷混排文档；输入支持本地文件与远程 URL；结果以 Markdown 文本输出，并附版面分析细节。
使用方式：需先配置环境变量 ZHIPU_API_KEY（可在 openclaw.json 的 env.vars 全局配置、按技能配置，或写入 ~/.zshrc 导出），可与其它智谱技能共享同一密钥。命令示例如下：从 URL 识别：python scripts/glm_ocr_cli.py --file-url "https://example.com/handwriting.jpg"；从本地文件识别：python scripts/glm_ocr_cli.py --file /path/to/notes.png；保存结果：python scripts/glm_ocr_cli.py --file notes.png --output result.json --pretty；调试时附加 --include-raw 返回原始响应。CLI 参数：--file-url 与 --file 二选一，--output/-o、--pretty、--include-raw 可选。响应字段包括 ok、text（Markdown 文本）、layout_details、result、error、source、source_type、raw_result_included。可选环境变量 GLM_OCR_TIMEOUT 控制超时秒数。
限制：固定使用官方端点 https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/layout_parsing，不支持自定义 API URL；必须通过脚本调用 GLM-OCR API，不应自行用其他方式解析手写内容，也不提供替代方案，API 失败时直接显示错误并停止；原始上游响应默认不返回，仅在显式请求或调试时用 --include-raw 获取。错误处理：未配置密钥、认证失败（401/403）、限流（429）、文件不存在等情况需按提示引导处理。具体收费、价格及识别准确率等资料暂未提供。