完善差旅报销归档流程
将附件整理到本次处理目录，并在填表后按行程信息归档，避免过程文件和报销附件污染根目录。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
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copper-xw
parent
4e869ba4b3
commit
be21f0ab5a
9
.gitignore
vendored
9
.gitignore
vendored
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@ -1,3 +1,12 @@
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*.pdf
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*.jpg
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*.jpeg
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*.png
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*.txt
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*.json
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*.xlsx
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报销输出/
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__pycache__/
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[0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9]/
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||||
[0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9]-*/
|
||||
[0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9]-[0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9][0-9]_*/
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||||
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|||
93
README.md
93
README.md
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@ -5,8 +5,8 @@
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当用户把本 `README.md` 提供给大模型，或让大模型在本目录处理差旅报销时，大模型应直接按下面流程开始执行，不需要用户再复制额外提示词：
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1. 先阅读本说明，确认当前目录是报销目录。
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2. 检查当前目录是否存在基础文件：`差旅报销.py`、`差旅费明细表.xlsx`、本次报销 PDF。
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3. 如果 `报销输出/pdf_raw_text.txt` 不存在，自动运行：
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2. 检查当前目录是否存在基础文件：`差旅报销.py`、`差旅费明细表.xlsx`，以及用户放在根目录的本次报销 PDF/图片附件。
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3. 自动运行 `extract`，脚本会先把根目录的 PDF/JPG/JPEG/PNG 移动到处理当天目录（如 `20260529/`），再提取 PDF 原文：
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```bash
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python3 差旅报销.py extract
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@ -18,23 +18,23 @@
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py 差旅报销.py extract
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```
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4. 读取 `报销输出/pdf_raw_text.txt`，按本文的 JSON Schema 分析出差人、日期、事由、费用分类、金额和证据。
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4. 读取本次处理目录中的 `报销输出/pdf_raw_text.txt`，按本文的 JSON Schema 分析出差人、日期、事由、费用分类、金额和证据。
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||||
5. 如果同一笔滴滴/打车费用同时有行程单和电子发票，金额只按电子发票计入一次；行程单只作为附件和行程明细使用，不要与发票重复计入金额。
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6. 如果出差人、出差事由、出发地、目的地、日期、金额等关键信息无法从原文可靠判断，必须先问用户；不要编造。
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7. 将最终 JSON 保存为 `报销输出/analyzed_result.json`。
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||||
7. 将最终 JSON 保存为本次处理目录中的 `报销输出/analyzed_result.json`。
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8. 确认 `questions` 为空、金额合计一致、附件张数一致后，自动运行：
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```bash
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python3 差旅报销.py fill 报销输出/analyzed_result.json
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python3 差旅报销.py fill 20260529/报销输出/analyzed_result.json
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```
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Windows 环境可改用：
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```powershell
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py 差旅报销.py fill 报销输出/analyzed_result.json
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py 差旅报销.py fill 20260529/报销输出/analyzed_result.json
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```
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||||
9. 最后告诉用户生成的 Excel 文件路径，以及是否有任何需要人工复核的证据或假设；如果存在行程单和电子发票对应同一笔费用，必须明确提醒用户：行程单未重复计入金额，只作为附件和行程明细使用。
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||||
9. 最后告诉用户生成的 Excel 文件路径和本次归档目录，以及是否有任何需要人工复核的证据或假设；如果存在行程单和电子发票对应同一笔费用，必须明确提醒用户：行程单未重复计入金额，只作为附件和行程明细使用。
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> 简单说：看到本 README 后，大模型应自动完成“提取 PDF 原文 → 分析生成 JSON → 填写 Excel”，只有在信息不确定时才暂停询问用户。
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@ -99,7 +99,7 @@ py -m pip install pdfplumber openpyxl
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```powershell
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py 差旅报销.py extract
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||||
py 差旅报销.py fill 报销输出/analyzed_result.json
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py 差旅报销.py fill 20260529/报销输出/analyzed_result.json
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```
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### Linux / macOS
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@ -112,38 +112,54 @@ python3 -m pip install pdfplumber openpyxl
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```bash
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python3 差旅报销.py extract
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||||
python3 差旅报销.py fill 报销输出/analyzed_result.json
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||||
python3 差旅报销.py fill 20260529/报销输出/analyzed_result.json
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```
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---
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## 标准目录结构
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每次开始处理前，根目录只需要保留基础文件，并把本次报销附件直接放到根目录：
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```text
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报销目录/
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├── 差旅费明细表.xlsx # 必需：模板
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├── 差旅报销.py # 必需：脚本
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├── README.md # 必需：说明
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├── 住宿.pdf # 本次报销 PDF
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├── 机票*.pdf # 本次报销 PDF
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├── 滴滴出行行程报销单*.pdf # 本次报销 PDF
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└── 滴滴电子发票*.pdf # 本次报销 PDF
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||||
├── 住宿.pdf # 本次报销 PDF，运行 extract 后会被移动
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||||
├── 机票*.pdf # 本次报销 PDF，运行 extract 后会被移动
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||||
├── 滴滴出行行程报销单*.pdf # 本次报销 PDF，运行 extract 后会被移动
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||||
├── 滴滴电子发票*.pdf # 本次报销 PDF，运行 extract 后会被移动
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└── 打车截图.jpg # 本次报销图片附件，运行 extract 后会被移动
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```
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||||
脚本输出统一放到：
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```text
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报销输出/
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```
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||||
运行后会形成：
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运行 `extract` 后会先形成处理当天目录，例如：
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```text
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报销目录/
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└── 报销输出/
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└── 20260529/
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├── 住宿.pdf
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├── 机票*.pdf
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||||
├── 滴滴出行行程报销单*.pdf
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├── 滴滴电子发票*.pdf
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├── 打车截图.jpg
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└── 报销输出/
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└── pdf_raw_text.txt
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```
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运行 `fill` 成功后，会把当天目录重命名为本次归档目录，并保留 `报销输出/` 结构：
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```text
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||||
报销目录/
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└── 20260520-20260522_北京-广州_售后维修/
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||||
├── 住宿.pdf
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||||
├── 机票*.pdf
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||||
├── 滴滴出行行程报销单*.pdf
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||||
├── 滴滴电子发票*.pdf
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||||
├── 打车截图.jpg
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||||
└── 报销输出/
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||||
├── pdf_raw_text.txt
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├── analyzed_result.json
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├── schema_example.json # 可选
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└── 差旅费明细表_xxxx_20260520_广州_售后维修.xlsx
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```
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@ -163,23 +179,25 @@ Windows 可用：
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py 差旅报销.py extract
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```
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输出：
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运行时会把根目录的 PDF/JPG/JPEG/PNG 移动到处理当天目录，例如 `20260529/`。如果当天目录已存在且已有附件，脚本会询问是否合并；不合并会创建 `20260529-1/`、`20260529-2/` 这样的新目录。
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||||
输出位于本次处理目录中，例如：
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```text
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报销输出/pdf_raw_text.txt
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||||
20260529/报销输出/pdf_raw_text.txt
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```
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这个文件按 PDF 文件分块保存原始文本，例如：
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```text
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============================================================
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||||
文件: 住宿.pdf
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||||
文件: 20260529/住宿.pdf
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============================================================
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||||
电子发票（增值税专用发票）
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||||
...
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||||
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||||
============================================================
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||||
文件: 滴滴出行行程报销单A.pdf
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||||
文件: 20260529/滴滴出行行程报销单A.pdf
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||||
============================================================
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||||
滴滴出行-行程单
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||||
...
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||||
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@ -191,10 +209,10 @@ py 差旅报销.py extract
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### Step 2：让大模型分析 TXT 并输出 JSON
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把 `报销输出/pdf_raw_text.txt` 交给大模型，让大模型生成：
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把本次处理目录中的 `报销输出/pdf_raw_text.txt` 交给大模型，让大模型生成同目录下的 JSON，例如：
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```text
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报销输出/analyzed_result.json
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||||
20260529/报销输出/analyzed_result.json
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```
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||||
可以先查看 JSON 模板：
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@ -221,17 +239,17 @@ python3 差旅报销.py schema --output
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请根据本 README 自动处理当前目录的差旅报销。
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你的任务：
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1. 如果 `报销输出/pdf_raw_text.txt` 不存在，先运行 `python3 差旅报销.py extract` 提取 PDF 原文。
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2. 读取 `报销输出/pdf_raw_text.txt`，从 PDF 原文中识别出差人、出差事由、出发日期、结束日期、出发地、目的地、出行方式、出差天数。
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||||
1. 先运行 `python3 差旅报销.py extract`，脚本会把根目录 PDF/JPG/JPEG/PNG 移动到本次处理目录，并提取 PDF 原文。
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||||
2. 读取 extract 输出提示中的 `报销输出/pdf_raw_text.txt`，从 PDF 原文中识别出差人、出差事由、出发日期、结束日期、出发地、目的地、出行方式、出差天数。
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||||
3. 将费用分为：住宿、交通、饮食、其他。
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||||
4. 每个费用类别都要给出金额、单据张数、说明。
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||||
5. 计算附件总张数、报销总额、预借差旅费、补领金额、退还金额。
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||||
6. 每个金额必须写入 evidence，说明来自哪个文件、依据是哪段文本。
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||||
7. 如果同一笔滴滴/打车费用同时有行程单和电子发票，金额只按电子发票计入一次；行程单只作为附件和行程明细使用，不要与发票重复计入金额。
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||||
8. 如果某个字段无法可靠判断，必须先问用户，不要编造；在未确认前不要填表。
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||||
9. 将最终 JSON 保存为 `报销输出/analyzed_result.json`，JSON 必须符合 README 中的 schema。
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||||
10. 确认 `questions` 为空、金额合计一致、附件张数一致后，运行 `python3 差旅报销.py fill 报销输出/analyzed_result.json` 生成最终 Excel。
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||||
11. 最后告诉用户生成的 Excel 文件路径，并列出需要人工复核的证据或假设；如果存在行程单和电子发票对应同一笔费用，必须明确提醒用户：行程单未重复计入金额，只作为附件和行程明细使用。
|
||||
9. 将最终 JSON 保存到本次处理目录中的 `报销输出/analyzed_result.json`，JSON 必须符合 README 中的 schema。
|
||||
10. 确认 `questions` 为空、金额合计一致、附件张数一致后，运行 `python3 差旅报销.py fill 本次处理目录/报销输出/analyzed_result.json` 生成最终 Excel，并把本次目录重命名为 `出发日期-结束日期_出发地-目的地_事由简写` 格式。
|
||||
11. 最后告诉用户生成的 Excel 文件路径和本次归档目录，并列出需要人工复核的证据或假设；如果存在行程单和电子发票对应同一笔费用，必须明确提醒用户：行程单未重复计入金额，只作为附件和行程明细使用。
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||||
```
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---
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@ -322,13 +340,13 @@ python3 差旅报销.py schema --output
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## Step 3：读取 JSON 并填表
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```bash
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||||
python3 差旅报销.py fill 报销输出/analyzed_result.json
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python3 差旅报销.py fill 20260529/报销输出/analyzed_result.json
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```
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Windows 可用：
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||||
```powershell
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||||
py 差旅报销.py fill 报销输出/analyzed_result.json
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||||
py 差旅报销.py fill 20260529/报销输出/analyzed_result.json
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||||
```
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||||
脚本会：
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||||
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@ -338,7 +356,8 @@ py 差旅报销.py fill 报销输出/analyzed_result.json
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3. 校验附件张数是否一致
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||||
4. 复制 `差旅费明细表.xlsx`
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||||
5. 用 openpyxl 填入固定单元格
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||||
6. 输出最终 XLSX 到 `报销输出/`
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||||
6. 输出最终 XLSX 到本次处理目录的 `报销输出/`
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7. 将本次处理目录重命名为 `出发日期-结束日期_出发地-目的地_事由简写` 格式
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||||
输出文件命名规则：
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@ -349,7 +368,7 @@ py 差旅报销.py fill 报销输出/analyzed_result.json
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示例：
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```text
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||||
报销输出/差旅费明细表_xxxx_20260520_广州_售后维修.xlsx
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||||
20260520-20260522_北京-广州_售后维修/报销输出/差旅费明细表_xxxx_20260520_广州_售后维修.xlsx
|
||||
```
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||||
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||||
---
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||||
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|
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|||
170
差旅报销.py
170
差旅报销.py
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|
@ -3,8 +3,8 @@
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|||
差旅报销自动化脚本
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||||
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||||
Python 只做两类确定性工作：
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||||
1. extract：提取 PDF 原文到 TXT
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||||
2. fill：读取大模型生成的 JSON，填入 Excel 模板
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||||
1. extract：整理输入附件，提取 PDF 原文到本次归档目录的 TXT
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||||
2. fill：读取大模型生成的 JSON，填入 Excel 模板，并完成本次归档目录命名
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||||
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||||
中间的发票理解、金额分类、日期/事由/人员判断全部由大模型完成。
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||||
模板使用 .xlsx，完全依赖 Python 包实现跨平台，不依赖 LibreOffice。
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||||
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|
@ -14,14 +14,17 @@ import argparse
|
|||
import json
|
||||
import re
|
||||
import shutil
|
||||
from datetime import date
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||||
from pathlib import Path
|
||||
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||||
import pdfplumber
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||||
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||||
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||||
OUTPUT_DIR = Path("报销输出")
|
||||
RAW_TEXT_FILE = OUTPUT_DIR / "pdf_raw_text.txt"
|
||||
OUTPUT_DIR_NAME = "报销输出"
|
||||
RAW_TEXT_FILENAME = "pdf_raw_text.txt"
|
||||
ANALYZED_RESULT_FILENAME = "analyzed_result.json"
|
||||
TEMPLATE_FILE = Path("差旅费明细表.xlsx")
|
||||
ATTACHMENT_SUFFIXES = {".pdf", ".jpg", ".jpeg", ".png"}
|
||||
|
||||
|
||||
SCHEMA_EXAMPLE = {
|
||||
|
|
@ -83,24 +86,24 @@ SCHEMA_EXAMPLE = {
|
|||
}
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||||
|
||||
|
||||
def ensure_output_dir():
|
||||
OUTPUT_DIR.mkdir(exist_ok=True)
|
||||
|
||||
|
||||
def command_extract(_args):
|
||||
ensure_output_dir()
|
||||
pdf_files = sorted(Path(".").glob("*.pdf"))
|
||||
if not pdf_files:
|
||||
raise SystemExit("当前目录未找到 PDF 文件。")
|
||||
archive_dir = prepare_archive_dir()
|
||||
output_dir = archive_dir / OUTPUT_DIR_NAME
|
||||
output_dir.mkdir(exist_ok=True)
|
||||
raw_text_file = output_dir / RAW_TEXT_FILENAME
|
||||
|
||||
with open(RAW_TEXT_FILE, "w", encoding="utf-8") as output:
|
||||
pdf_files = sorted(archive_dir.glob("*.pdf"))
|
||||
if not pdf_files:
|
||||
raise SystemExit(f"{archive_dir} 中未找到 PDF 文件。请把 PDF 放到根目录后重新运行 extract。")
|
||||
|
||||
with open(raw_text_file, "w", encoding="utf-8") as output:
|
||||
output.write("=" * 60 + "\n")
|
||||
output.write("PDF 原始内容汇总\n")
|
||||
output.write("=" * 60 + "\n\n")
|
||||
|
||||
for pdf_path in pdf_files:
|
||||
output.write(f"\n{'=' * 60}\n")
|
||||
output.write(f"文件: {pdf_path.name}\n")
|
||||
output.write(f"文件: {pdf_path}\n")
|
||||
output.write("=" * 60 + "\n")
|
||||
|
||||
try:
|
||||
|
|
@ -113,14 +116,93 @@ def command_extract(_args):
|
|||
except Exception as exc:
|
||||
output.write(f"\n[读取失败: {exc}]\n")
|
||||
|
||||
print(f"已提取 {len(pdf_files)} 个 PDF 文件到 {RAW_TEXT_FILE}")
|
||||
print(f"本次附件目录：{archive_dir}")
|
||||
print(f"已提取 {len(pdf_files)} 个 PDF 文件到 {raw_text_file}")
|
||||
print(f"请将分析结果保存为：{output_dir / ANALYZED_RESULT_FILENAME}")
|
||||
|
||||
|
||||
def prepare_archive_dir():
|
||||
root_attachments = find_root_attachments()
|
||||
today_dir = Path(date.today().strftime("%Y%m%d"))
|
||||
|
||||
if root_attachments:
|
||||
archive_dir = choose_archive_dir(today_dir)
|
||||
archive_dir.mkdir(exist_ok=True)
|
||||
for attachment in root_attachments:
|
||||
target = unique_file_path(archive_dir / attachment.name)
|
||||
shutil.move(str(attachment), target)
|
||||
print(f"已移动 {len(root_attachments)} 个输入文件到 {archive_dir}")
|
||||
return archive_dir
|
||||
|
||||
existing_today_dir = find_existing_today_dir(today_dir)
|
||||
if existing_today_dir:
|
||||
return existing_today_dir
|
||||
|
||||
raise SystemExit("当前根目录未找到 PDF/JPG/JPEG/PNG 文件。请把本次发票、行程单或截图放到根目录后再运行 extract。")
|
||||
|
||||
|
||||
def find_root_attachments():
|
||||
return sorted(
|
||||
path for path in Path(".").iterdir()
|
||||
if path.is_file() and path.suffix.lower() in ATTACHMENT_SUFFIXES
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def choose_archive_dir(today_dir):
|
||||
if not today_dir.exists():
|
||||
return today_dir
|
||||
|
||||
if has_attachments(today_dir):
|
||||
answer = input(f"{today_dir} 已存在且包含附件，是否合并本次根目录附件？[y/N] ").strip().lower()
|
||||
if answer in {"y", "yes"}:
|
||||
return today_dir
|
||||
return next_numbered_dir(today_dir)
|
||||
|
||||
return today_dir
|
||||
|
||||
|
||||
def find_existing_today_dir(today_dir):
|
||||
candidates = [today_dir] + sorted(Path(".").glob(f"{today_dir.name}-*"))
|
||||
candidates = [path for path in candidates if path.is_dir() and list(path.glob("*.pdf"))]
|
||||
if not candidates:
|
||||
return None
|
||||
return candidates[-1]
|
||||
|
||||
|
||||
def has_attachments(directory):
|
||||
return any(
|
||||
path.is_file() and path.suffix.lower() in ATTACHMENT_SUFFIXES
|
||||
for path in directory.iterdir()
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def next_numbered_dir(base_dir):
|
||||
index = 1
|
||||
while True:
|
||||
candidate = Path(f"{base_dir.name}-{index}")
|
||||
if not candidate.exists():
|
||||
return candidate
|
||||
index += 1
|
||||
|
||||
|
||||
def unique_file_path(path):
|
||||
if not path.exists():
|
||||
return path
|
||||
|
||||
index = 1
|
||||
while True:
|
||||
candidate = path.with_name(f"{path.stem}-{index}{path.suffix}")
|
||||
if not candidate.exists():
|
||||
return candidate
|
||||
index += 1
|
||||
|
||||
|
||||
def command_schema(args):
|
||||
ensure_output_dir()
|
||||
output_dir = Path(OUTPUT_DIR_NAME)
|
||||
output_dir.mkdir(exist_ok=True)
|
||||
text = json.dumps(SCHEMA_EXAMPLE, ensure_ascii=False, indent=2)
|
||||
if args.output:
|
||||
schema_path = OUTPUT_DIR / "schema_example.json"
|
||||
schema_path = output_dir / "schema_example.json"
|
||||
schema_path.write_text(text + "\n", encoding="utf-8")
|
||||
print(f"已写入 {schema_path}")
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else:
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@ -132,9 +214,17 @@ def command_fill(args):
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validate_result(result)
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ensure_fill_dependencies()
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output_file = fill_template(result)
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json_path = Path(args.json_path)
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output_dir = json_path.parent
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archive_dir = output_dir.parent if output_dir.name == OUTPUT_DIR_NAME else Path(".")
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||||
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||||
output_file = fill_template(result, output_dir)
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||||
verify_output(output_file, result)
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||||
print(f"完成：{output_file}")
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final_archive_dir = finalize_archive_dir(archive_dir, result)
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||||
final_output_file = final_archive_dir / OUTPUT_DIR_NAME / output_file.name
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||||
print(f"完成：{final_output_file}")
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print(f"本次归档目录：{final_archive_dir}")
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def load_json(json_path):
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@ -213,13 +303,13 @@ def ensure_fill_dependencies():
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raise SystemExit("缺少 openpyxl，请运行：python -m pip install openpyxl")
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def fill_template(result):
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ensure_output_dir()
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def fill_template(result, output_dir):
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output_dir.mkdir(exist_ok=True)
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import openpyxl
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meta = result["meta"]
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expenses = result["expenses"]
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output_file = OUTPUT_DIR / build_output_filename(meta)
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||||
output_file = output_dir / build_output_filename(meta)
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||||
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||||
shutil.copy(TEMPLATE_FILE, output_file)
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||||
wb = openpyxl.load_workbook(output_file)
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||||
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@ -244,6 +334,38 @@ def fill_template(result):
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return output_file
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def finalize_archive_dir(archive_dir, result):
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if archive_dir == Path("."):
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||||
return archive_dir
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||||
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target_dir = unique_archive_dir(archive_dir.parent / build_archive_dir_name(result["meta"]))
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||||
if archive_dir.resolve() == target_dir.resolve():
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||||
return archive_dir
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||||
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||||
archive_dir.rename(target_dir)
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||||
return target_dir
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||||
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def unique_archive_dir(path):
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if not path.exists():
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return path
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index = 1
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while True:
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candidate = path.with_name(f"{path.name}-{index}")
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||||
if not candidate.exists():
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||||
return candidate
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||||
index += 1
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||||
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||||
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||||
def build_archive_dir_name(meta):
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||||
start_date = normalize_date_for_filename(meta["出发日期"])
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end_date = normalize_date_for_filename(meta["结束日期"])
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||||
route = sanitize_filename(f'{meta["出发地"]}-{meta["目的地"]}')
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||||
reason = sanitize_filename(meta["事由简写"])
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||||
return f"{start_date}-{end_date}_{route}_{reason}"
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||||
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||||
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||||
def build_output_filename(meta):
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||||
date_str = normalize_date_for_filename(meta["出发日期"])
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safe_parts = [
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@ -304,14 +426,14 @@ def build_parser():
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parser = argparse.ArgumentParser(description="差旅报销自动化脚本")
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subparsers = parser.add_subparsers(dest="command", required=True)
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extract_parser = subparsers.add_parser("extract", help="提取当前目录所有 PDF 原文到 报销输出/pdf_raw_text.txt")
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||||
extract_parser = subparsers.add_parser("extract", help="整理根目录附件并提取 PDF 原文到本次归档目录")
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extract_parser.set_defaults(func=command_extract)
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||||
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||||
schema_parser = subparsers.add_parser("schema", help="输出大模型需要生成的 JSON schema 示例")
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||||
schema_parser.add_argument("--output", action="store_true", help="写入 报销输出/schema_example.json，而不是打印到终端")
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||||
schema_parser.set_defaults(func=command_schema)
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||||
fill_parser = subparsers.add_parser("fill", help="读取 JSON 并填入差旅费明细表模板")
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||||
fill_parser = subparsers.add_parser("fill", help="读取 JSON 并填入差旅费明细表模板，再归档本次目录")
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||||
fill_parser.add_argument("json_path", help="大模型生成的 analyzed_result.json 路径")
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||||
fill_parser.set_defaults(func=command_fill)
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