arcships/light-ocr：README 來源編輯指南

arcships/light-ocr 的 README 將專案描述為「Fast, offline OCR for Node.js & C++. PP-OCRv6 with Core ML / WebGPU hardware acceleration , recognize text in images with confidence scores & coordinates. npm: @arcships/light-ocr」。本文只整理倉庫可直接核對的內容，不把 star、Fork 或宣傳語當成品質證明。README 在「light-ocr」下寫到：Recognize text in PDF, JPEG, PNG, or raw image data directly on your machine. light-ocr returns lines in reading order with confidence scores and quadrilateral coordinates.。這說明的是專案邊界，不是已完成的生產驗證。

從 README 的「What you get」與相關條目，可以先判斷它是否處理你的實際問題：One package to install. The model, OCR runtime, PDF renderer, and Chinese fallback font are included through the npm package's platform dependency.。若需求不同，不應只因專案熱度就採用。本文保留原始專案名、命令與元件名，方便回到一手來源核對。 README 另外列出一項可核對的資訊：Local processing. Images, PDFs, and OCR results stay on your machine.。這類原文條目可用來設計試跑步驟，但不能取代實際環境測試。

README 將運作方式分散在「Quick start」等段落。可確認的線索包括：createEngine() automatically chooses the right execution mode for the current platform. If your application already decodes images, recognize() also accepts GRAY8, RGB8, BGR8, and RGBA8 pixel data.。本文不把未寫出的架構、效能或安全邊界補成結論；真正的執行鏈仍要配合目錄、設定檔與版本標籤檢查。

第一次安裝應從 README 指出的入口開始。目前可核對的命令是： npm install @arcships/light-ocr 如果倉庫沒有命令，本文不會自行編造步驟，而是建議先閱讀「Quick start」，確認系統依賴、預設埠與首次初始化。

日常使用取決於專案文件。README 的「Quick start」段落提到：CommonJS uses the same exports through require("@arcships/light-ocr").。設定檔、環境變數、權限與資料目錄只在來源明確時才會記錄；沒有寫出的預設值，應在測試環境驗證並保留回滾副本。 同一部分也提到：No secondary downloads. Installation and runtime need no postinstall fetch, compiler, model download, PDF engine download, or font download.。