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food label audit食品标签合规检查与案例PLUS

by Tinker · GitHub ↗ · v2.0.0 · MIT-0
cross-platform ✓ Security Clean
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Install in OpenClaw
/install food-label-compliance-risks
Description
食品标签合规审查与风险查询;当用户上传标签图片/PDF进行合规审查或查询标签违规案例、处罚依据时使用
README (SKILL.md)

食品标签合规审查技能

任务目标

  • 本 Skill 用于:对上传的食品标签图片/PDF进行自动合规审查,输出审查报告;提供标签违规案例查询和处罚依据参考
  • 能力包含:58个审查点全量检查、图片/PDF标签识别(文字提取+视觉检查)、合规判断、修改建议、处罚案例匹配、审查报告生成(Markdown表格/HTML页面)
  • 触发条件:
    • 用户上传食品标签图片或PDF,询问"这个标签合规吗?"、"帮我检查标签"、"生成审查报告"
    • 用户咨询标签合规风险、查询违规案例、识别标签漏洞

前置准备

必需依赖

  • jinja2>=3.0.0:用于HTML模板渲染

文件存储位置

  • 图片/PDF临时文件:保存在工作区临时目录 ./tmp/(相对于当前工作目录)
  • 文件命名建议:使用时间戳或UUID命名,避免冲突(如tmp/label_20250115_143022.png

模型选择与内容提取逻辑

模型配置检查

  1. 检查模型配置

    • 如果配置了多个模型(包括OCR模型)
    • 图片和PDF文件 → 走 OCR模型 进行文本提取
    • 同时使用多模态模型进行视觉检查
  2. 单模型配置

    • 如果仅配置单个多模态模型
    • 图片和PDF文件 → 直接使用多模态模型的视觉能力(文字识别+视觉检查)

内容提取流程(双重检查)

文字提取

用户上传图片/PDF
    ↓
保存到 ./tmp/ 临时目录
    ↓
检查模型配置
    ↓
    ├─ 多模型配置(含OCR模型)→ 调用OCR模型提取文本
    └─ 单模型配置(仅多模态)→ 使用多模态视觉能力提取文本
    ↓
提取结构化文本内容
    ↓
进行文字内容合规审查

视觉检查

用户上传图片/PDF
    ↓
保存到 ./tmp/ 临时目录
    ↓
使用多模态模型视觉能力
    ↓
检查标签设计元素:
    - 字体大小(净含量字符高度、强制标示内容字符高度)
    - 字体样式(加粗、下划线、外文字号)
    - 版面布局(净含量与食品名称同版面、警示用语区位置)
    - 图形元素(SC图标、有机标志、绿色食品标志等)
    - 颜色使用(转基因标示颜色、警示用语区)
    - 排版规范(致敏原标注、外文与中文对比)
    ↓
进行视觉设计合规审查

支持的文件格式

  • 图片:PNG、JPG、JPEG、GIF、WebP等
  • 文档:PDF(仅支持单页或多页文字提取及视觉检查)

操作步骤

标准流程

场景一:食品标签合规审查(用户上传图片/PDF)

  1. 文件处理

    • 用户上传食品标签图片或PDF
    • 文件保存到工作区临时目录 ./tmp/
  2. 双重内容提取

    (1)文字内容提取

    • 检查模型配置
    • 多模型配置:调用OCR模型提取文本
    • 单模型配置:使用多模态模型视觉能力提取文本
    • 提取内容:名称、净含量、配料表、营养成分表、生产信息等

    (2)视觉设计检查

    • 使用多模态模型视觉能力分析标签设计
    • 检查项目:
      • 字体大小:净含量字符高度(根据净含量分级)、强制标示内容字符高度(≥1.8mm)
      • 字体样式:致敏原标注(加粗/下划线)、外文字号(不得大于中文)
      • 版面布局:净含量与食品名称是否同版面、警示用语区位置(保健食品)
      • 图形元素:SC图标、有机标志、绿色食品标志、无公害标志、清真标志
      • 颜色使用:转基因显著标示颜色、警示用语区颜色
      • 排版规范:致敏原标注方式、外文与中文对比、商标大小
  3. 合规审查

    • 按照 审查清单 中的58个审查点依次检查
    • 结合文字内容和视觉检查结果
    • 每个审查点判断:合规/不合规
    • 不合规项记录:错误位置、错误原因、修改建议、处罚案例
  4. 输出报告

    • 默认输出标准Markdown表格
    • 用户要求时生成HTML页面

场景二:HTML审查报告生成

  1. 智能体完成审查后,生成结构化审查数据(JSON格式)
  2. 使用Jinja2加载 HTML模板
  3. 渲染生成HTML报告
  4. 输出HTML文件供用户下载

场景三:查询标签合规风险

  1. 确定用户查询的风险类别(基本信息/配料/营养成分/特殊声称等)
  2. 查阅对应参考文档中的风险控制点
  3. 提供相关易错案例、处罚依据和标准要求

可选分支

  • 输出格式选择
    • Markdown表格:适合快速查看审查结果
    • HTML页面:适合详细审查报告,支持交互式查看(左侧抽屉导航,右侧内容展开)
  • 审查范围
    • 全量审查:检查全部58个审查点(文字+视觉)
    • 重点审查:用户指定审查某类别(如仅检查营养成分表)

视觉检查关键审查点

字体大小检查

  • 净含量字符高度(GB 7718-2011第4.1.5.4条):
    • 净含量≤50g/mL:≥2mm
    • 50g/mL<净含量≤200g/mL:≥3mm
    • 200g/mL<净含量≤1kg/L:≥4mm
    • 净含量>1kg/L:≥6mm
  • 强制标示内容字符高度(GB 7718-2011第4.1.5.3条):
    • 包装最大表面面积>35cm²时:≥1.8mm

字体样式检查

  • 致敏原标注(GB 7718-2025第4.1.4.3条):
    • 需加粗或下划线
    • 或在邻近位置单独提示
  • 外文字号(GB 7718-2011第3.8.2条):
    • 不得大于相应的中文(商标除外)

版面布局检查

  • 净含量位置(GB 7718-2011第4.1.5.3条):
    • 需与食品名称在同一展示版面
  • 警示用语区(保健食品):
    • 需位于最小销售包装主要展示版面
    • 占版面面积≥20%
    • 字体不小于"保健食品"字样

图形元素检查

  • SC图标:需同时标注完整SC编号
  • 有机标志:需标注17位有机码
  • 绿色食品标志:需符合官方标志样式
  • 无公害标志:需符合官方标志样式
  • 清真标志:需符合宗教要求

颜色使用检查

  • 转基因标示:《食品安全法》第六十九条
    • 需显著标示(较大字号、不同颜色)
  • 警示用语区
    • 需醒目颜色,便于消费者识别

资源索引

注意事项

文件存储与清理

  • 临时文件保存在 ./tmp/ 目录
  • 建议审查完成后清理临时文件,避免占用磁盘空间
  • 文件命名使用时间戳或UUID,避免冲突

模型选择

  • 多模型配置:图片/PDF自动走OCR模型提取文本 + 多模态模型视觉检查
  • 单模型配置:使用多模态模型同时完成文字识别和视觉检查
  • 确保模型支持所需格式(PNG、JPG、PDF等)

双重检查原则

  • 文字内容检查:提取文本后按58个审查点检查文字内容合规性
  • 视觉设计检查:使用多模态模型视觉能力检查字体、排版、图形、颜色等设计元素
  • 两者结合,确保全面合规

数据安全

  • OCR模型处理的数据存储在模型提供商的服务器
  • 需遵守模型服务商的隐私政策
  • 临时文件建议定期清理

其他注意事项

  • 所有案例均来自市监学习驿站、悟空wukong、食品卫士等权威来源
  • 涉及2025-2026年新标准(GB 28050-2025、GB 7718-2025)需特别注意
  • 处罚依据主要为《食品安全法》第124、125条及各类管理办法
  • 图片识别时注意区分标签正反面,确保信息完整
  • 视觉检查需关注字体、排版、图形、颜色等设计细节
  • 审查报告需清晰标注不合规项的具体位置和修改建议

使用示例

示例1:标签图片合规审查(Markdown输出)

用户请求:上传食品标签图片,询问"这个标签合规吗?"

执行方式

  1. 图片保存到 ./tmp/label_20250115_143022.png
  2. 检查模型配置:
    • 多模型配置
      • OCR模型提取文本内容
      • 多模态模型进行视觉检查(字体、排版、图形、颜色)
    • 单模型配置
      • 多模态模型同时完成文字识别和视觉检查
  3. 提取标签内容:名称、配料表、营养成分表等
  4. 视觉检查:净含量字符高度、致敏原标注、外文字号等
  5. 按照58个审查点依次检查(文字+视觉)
  6. 输出Markdown表格:
审查点 是否合规 检查内容
生产许可证编号 ❌ 不合规 未标注生产许可证编号,仅标SC图标。错误位置:标签正面底部。修改建议:标注完整SC编号。后果:罚款5000元
净含量字符高度 ❌ 不合规 净含量5kg,字符高度仅3mm(要求≥6mm)。错误位置:标签正面。修改建议:将字符高度调整至≥6mm。后果:罚款1万元
食品名称 ✅ 合规 名称"沙琪玛"反映真实属性
致敏原标注 ✅ 合规 乳粉已加粗标注
... ... ...

示例2:标签PDF合规审查(HTML输出)

用户请求:上传标签设计PDF,要求生成HTML审查报告

执行方式

  1. PDF保存到 ./tmp/label_design_20250115_143022.pdf
  2. 检查模型配置,进行双重检查:
    • 文字内容提取
    • 视觉设计检查
  3. 完成合规审查,生成结构化数据
  4. 使用Jinja2加载 html-template.md 模板
  5. 渲染生成HTML报告
  6. 输出HTML文件,特征:
    • 左侧抽屉导航:显示所有审查点,点击可展开/折叠
    • 右侧内容区:显示选中审查点的详细信息(文字+视觉问题)
    • 支持按合规/不合规筛选

示例3:重点审查某类别

用户请求:"重点检查这个标签的营养成分表和字体大小是否合规"

执行方式

  1. 执行营养成分表相关审查点(文字内容)
  2. 执行字体大小相关审查点(视觉检查)
  3. 输出该类别的审查结果

示例4:查询违规案例

用户请求:"营养成分表必须标哪些项目?净含量字符高度有什么要求?"

执行方式

  1. 查阅 risk-03-nutrition.md:提供"1+6核心项"要求
  2. 查阅 risk-04-labeling-format.md:提供净含量字符高度分级要求
  3. 提供易错案例和处罚依据
Usage Guidance
This skill appears internally coherent for label compliance auditing, but consider the following before installing/using it: 1) Data privacy: uploaded images/PDFs and extracted text are intended to be processed by OCR/multimodal model providers — verify which provider will handle the data and review their privacy/retention terms before sending potentially sensitive or proprietary label images. 2) Dependency availability: SKILL.md names jinja2 but has no install step — ensure the runtime environment provides Jinja2 (or install it) to avoid runtime failures. 3) HTML report safety: the included Jinja2 template renders extracted text into HTML; ensure the rendering uses proper escaping or sanitization (or disable any embedded scripting) before serving reports to other users, to prevent XSS or injection from untrusted OCR output. 4) Temporary files: follow the recommended cleanup of ./tmp/ after processing to avoid accumulating potentially sensitive files. If you need higher privacy, run OCR and model inference on an on-prem or vetted provider and add explicit sanitization steps when generating HTML.
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill Name: food-label-compliance-risks Version: 2.0.0 The skill bundle is a comprehensive and professionally structured tool for auditing food labels against Chinese national standards (e.g., GB 7718-2011, GB 28050-2025). It includes detailed instructions for an AI agent to perform OCR and visual checks, a Jinja2-based HTML report template, and an extensive knowledge base of 58 compliance points and real-world penalty cases. The file handling logic (using ./tmp/ with UUIDs) and the provided code snippets are aligned with the stated purpose and show no signs of malicious intent, data exfiltration, or unauthorized execution.
Capability Assessment
Purpose & Capability
Name/description (food label compliance and case lookup) align with the instructions and included reference material. Declared dependency on Jinja2 is reasonable for HTML report generation. The skill's use of OCR and a multimodal model for text extraction and visual checks is coherent with the auditing purpose.
Instruction Scope
SKILL.md limits actions to: saving uploaded images/PDFs to ./tmp/, invoking OCR/multimodal models to extract text and inspect visuals, running the 58-point checklist, and rendering reports (Markdown/HTML). It does not instruct reading other system files or requesting unrelated credentials. Two important operational notes in the instructions: (1) image/PDF data will be processed by model providers (data leaves the agent to third-party servers), and (2) the Jinja2 HTML template will render extracted text—there is no explicit guidance in SKILL.md to sanitize or enable auto-escaping, which could lead to HTML/script injection (XSS) if untrusted text is embedded in the report.
Install Mechanism
This is an instruction-only skill (no install spec, no code files) which is low-risk from an install perspective. One minor gap: the header declares a Python dependency (jinja2>=3.0.0) but provides no install instruction; the platform/agent must ensure Jinja2 is available. No external downloads or obscure installers are used.
Credentials
The skill requests no environment variables or credentials, which is appropriate. However, runtime behavior depends on OCR/multimodal models whose providers may require credentials or which may process data on remote servers; the SKILL.md acknowledges this. Users should be aware that uploaded images/text may be transmitted to model providers and subject to their privacy/retention policies.
Persistence & Privilege
Skill is not always-on, user-invocable, does not request elevated privileges, and does not modify other skills or system-wide settings. Temporary files are written to a local ./tmp/ directory and SKILL.md recommends cleaning them after use.
How to Use
  1. Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
  2. Run the install command in chat: /install food-label-compliance-risks
  3. After installation, invoke the skill by name or use /food-label-compliance-risks
  4. Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v2.0.0
**本次版本进一步完善了食品标签合规审查的流程,实现更全面的合规判定和报告生成。** - 新增 Jinja2 依赖(≥3.0.0),用于 HTML 审查报告的模板渲染。 - 文件结构优化,模板文件调整为 references/html-template.md。 - 移除了旧的 HTML 输出模板和报告生成脚本。 - 明确支持图片/PDF文件的双重检查:文本内容合规审查+视觉设计检查(如字体、排版、图形、颜色)。 - 优化文件临时存储和安全相关说明,规范临时文件处理流程。 - 文档更新,详细列出合规判定的关键视觉检查点和文件处理逻辑。
v1.0.0
### 核心功能: - 58 个风险控制点案例库,涵盖 GB 7718、GB 28050、食品安全法等标准 - 每个风险点包含:标准要求、易错案例、处罚依据、注解 - 按类别组织,支持快速检索特定风险类型 - 智能体可根据用户查询匹配相关案例并提供合规建议 #### 使用方式: 用户可通过自然语言查询标签合规问题,智能体将检索对应参考文档,提供相关案例和处罚依据。
Metadata
Slug food-label-compliance-risks
Version 2.0.0
License MIT-0
All-time Installs 0
Active Installs 0
Total Versions 2
Frequently Asked Questions

What is food label audit食品标签合规检查与案例PLUS?

食品标签合规审查与风险查询;当用户上传标签图片/PDF进行合规审查或查询标签违规案例、处罚依据时使用. It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 119 downloads so far.

How do I install food label audit食品标签合规检查与案例PLUS?

Run "/install food-label-compliance-risks" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is food label audit食品标签合规检查与案例PLUS free?

Yes, food label audit食品标签合规检查与案例PLUS is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does food label audit食品标签合规检查与案例PLUS support?

food label audit食品标签合规检查与案例PLUS is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created food label audit食品标签合规检查与案例PLUS?

It is built and maintained by Tinker (@cloudyxuq); the current version is v2.0.0.

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