# 差旅报销自动化流程

## 给大模型的自动执行入口

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：

1. 先阅读本说明，确认当前目录是报销目录。
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。
3. 如果 `报销输出/pdf_raw_text.txt` 不存在，自动运行：

   ```bash
   python3 差旅报销.py extract
   ```

   Windows 环境可改用：

   ```powershell
   py 差旅报销.py extract
   ```

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。
5. 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。
6. 将最终 JSON 保存为 `报销输出/analyzed_result.json`。
7. 确认 `questions` 为空、金额合计一致、附件张数一致后，自动运行：

   ```bash
   python3 差旅报销.py fill 报销输出/analyzed_result.json
   ```

   Windows 环境可改用：

   ```powershell
   py 差旅报销.py fill 报销输出/analyzed_result.json
   ```

8. 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。

> 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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## 核心思想

这个流程分成三段：

1. **Python 提取原文**：只把 PDF 内容提取成 TXT，不理解、不计算、不猜测。
2. **大模型分析**：读取 TXT，判断出差人、日期、事由、费用分类和金额，输出标准 JSON。
3. **Python 填表**：只读取 JSON，把数据填入 Excel 模板，生成最终 XLSX。

也就是说：**Python 只做机械衔接，大模型负责理解发票内容。**

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## 基础三件套

每次复用这个流程，只需要保留下面三个基础文件：

| 文件 | 作用 |
|------|------|
| `差旅费明细表.xlsx` | 原始 Excel 模板，脚本会复制它，不直接修改 |
| `差旅报销.py` | 唯一 Python 脚本，提供 `extract` / `schema` / `fill` 三个命令 |
| `README.md` | 本说明，给人和大模型看 |

PDF 发票、`pdf_raw_text.txt`、`analyzed_result.json`、最终 XLSX 都是每次报销产生的过程文件或结果文件。

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## 为什么使用 XLSX

为了跨平台，模板统一使用 `.xlsx`。

这样脚本只依赖 Python 包：

```text
pdfplumber  # 提取 PDF 文本
openpyxl    # 复制和填写 xlsx 模板
```

不再依赖 LibreOffice，也不需要系统命令做 `.xls` / `.xlsx` 转换。

如果你手里只有 `.xls` 模板，请先用 Excel、WPS 或 LibreOffice 手动另存为：

```text
差旅费明细表.xlsx
```

---

## 依赖安装

### Windows

```powershell
py -m pip install pdfplumber openpyxl
```

运行时使用：

```powershell
py 差旅报销.py extract
py 差旅报销.py fill 报销输出/analyzed_result.json
```

### Linux / macOS

```bash
python3 -m pip install pdfplumber openpyxl
```

运行时使用：

```bash
python3 差旅报销.py extract
python3 差旅报销.py fill 报销输出/analyzed_result.json
```

---

## 标准目录结构

```text
报销目录/
├── 差旅费明细表.xlsx      # 必需：模板
├── 差旅报销.py             # 必需：脚本
├── README.md              # 必需：说明
├── 住宿.pdf               # 本次报销 PDF
├── 机票*.pdf              # 本次报销 PDF
├── 滴滴出行行程报销单*.pdf  # 本次报销 PDF
└── 滴滴电子发票*.pdf       # 本次报销 PDF
```

脚本输出统一放到：

```text
报销输出/
```

运行后会形成：

```text
报销目录/
└── 报销输出/
    ├── pdf_raw_text.txt
    ├── analyzed_result.json
    ├── schema_example.json       # 可选
    └── 差旅费明细表_xxxx_20260520_广州_售后维修.xlsx
```

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## 使用流程

### Step 1：提取 PDF 原文

```bash
python3 差旅报销.py extract
```

Windows 可用：

```powershell
py 差旅报销.py extract
```

输出：

```text
报销输出/pdf_raw_text.txt
```

这个文件按 PDF 文件分块保存原始文本，例如：

```text
============================================================
文件: 住宿.pdf
============================================================
电子发票（增值税专用发票）
...

============================================================
文件: 滴滴出行行程报销单A.pdf
============================================================
滴滴出行-行程单
...
```

注意：这一步**不会**提取金额、不会判断类型、不会计算总额。

---

### Step 2：让大模型分析 TXT 并输出 JSON

把 `报销输出/pdf_raw_text.txt` 交给大模型，让大模型生成：

```text
报销输出/analyzed_result.json
```

可以先查看 JSON 模板：

```bash
python3 差旅报销.py schema
```

也可以直接输出模板文件：

```bash
python3 差旅报销.py schema --output
```

输出：

```text
报销输出/schema_example.json
```

#### 给大模型的推荐提示词

```text
请根据本 README 自动处理当前目录的差旅报销。

你的任务：
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。
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。
3. 将费用分为：住宿、交通、饮食、其他。
4. 每个费用类别都要给出金额、单据张数、说明。
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。
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。
7. 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。
8. 将最终 JSON 保存为 `报销输出/analyzed_result.json`，JSON 必须符合 README 中的 schema。
9. 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。
10. 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。
```

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## JSON Schema

大模型必须输出如下结构：

```json
{
  "meta": {
    "出差人": "xxxx",
    "出差事由": "前往广州进行售后维修工作",
    "出发日期": "2026/5/20",
    "结束日期": "2026/5/22",
    "出发地": "北京",
    "目的地": "广州",
    "出行方式": "飞机",
    "出差天数": 3,
    "事由简写": "售后维修"
  },
  "expenses": {
    "住宿": {
      "金额": 510.0,
      "单据张数": 1,
      "说明": "广州市番禺明乐宾馆住宿费"
    },
    "交通": {
      "金额": 2013.77,
      "单据张数": 5,
      "说明": "机票1690.00 + 滴滴323.77"
    },
    "饮食": {
      "金额": 0.0,
      "单据张数": 0,
      "说明": "未发现餐饮发票"
    },
    "其他": {
      "金额": 0.0,
      "单据张数": 0,
      "说明": "无其他费用"
    }
  },
  "summary": {
    "附件总张数": 6,
    "报销总额": 2523.77,
    "预借差旅费": 0.0,
    "补领金额": 2523.77,
    "退还金额": 0.0
  },
  "evidence": [
    {
      "文件": "住宿.pdf",
      "类别": "住宿",
      "金额": 510.0,
      "依据": "价税合计（小写）¥510.00"
    },
    {
      "文件": "机票预订出行订单尾号87377629-电子普通发票.pdf",
      "类别": "交通",
      "金额": 1690.0,
      "依据": "价税合计（小写）¥1690.00"
    }
  ],
  "questions": []
}
```

### 字段说明

| 字段 | 说明 |
|------|------|
| `meta.出差人` | 出差人姓名，不确定就问用户 |
| `meta.出差事由` | 出差目的，不确定就问用户 |
| `meta.出发日期` / `meta.结束日期` | 格式建议为 `YYYY/M/D` |
| `meta.出差天数` | 含首尾日期，例如 5/20 至 5/22 为 3 天 |
| `expenses.住宿` | 酒店住宿类费用 |
| `expenses.交通` | 机票、火车、打车等交通类费用 |
| `expenses.饮食` | 餐饮费用，没有就 0 |
| `expenses.其他` | 不属于前三类的费用，没有就 0 |
| `summary.附件总张数` | 四类费用单据张数之和 |
| `summary.报销总额` | 四类费用金额之和 |
| `evidence` | 每笔金额的来源证据，便于人工核对 |
| `questions` | 如果大模型无法判断，可以列出问题；最终填表前应为空 |

---

## Step 3：读取 JSON 并填表

```bash
python3 差旅报销.py fill 报销输出/analyzed_result.json
```

Windows 可用：

```powershell
py 差旅报销.py fill 报销输出/analyzed_result.json
```

脚本会：

1. 校验 JSON 字段是否完整
2. 校验金额合计是否一致
3. 校验附件张数是否一致
4. 复制 `差旅费明细表.xlsx`
5. 用 openpyxl 填入固定单元格
6. 输出最终 XLSX 到 `报销输出/`

输出文件命名规则：

```text
差旅费明细表_[出差人]_[出发日期YYYYMMDD]_[目的地]_[事由简写].xlsx
```

示例：

```text
报销输出/差旅费明细表_xxxx_20260520_广州_售后维修.xlsx
```

---

## Excel 填写位置

脚本只填写这些单元格：

| 单元格 | 内容 |
|--------|------|
| `E3` | 出差事由 |
| `A6` | 出发日期-结束日期 |
| `B6` | 出发地-目的地 |
| `C6` | 出差天数 |
| `D6` | 出行方式 |
| `H6` / `I6` | 住宿单据张数 / 住宿金额 |
| `H7` / `I7` | 饮食单据张数 / 饮食金额 |
| `H8` / `I8` | 交通单据张数 / 交通金额 |
| `H9` / `I9` | 其他单据张数 / 其他金额 |

脚本**不会覆盖公式单元格**，例如：

| 单元格 | 公式 |
|--------|------|
| `H2` | 附件张数合计 |
| `F9` | 天数合计 |
| `C10` | 报销总额 |
| `H10` | 补领金额 |
| `H11` | 退还金额 |

---

## 校验规则

`fill` 命令会检查：

```text
summary.报销总额 = 住宿金额 + 交通金额 + 饮食金额 + 其他金额
summary.附件总张数 = 住宿单据张数 + 交通单据张数 + 饮食单据张数 + 其他单据张数
```

如果不一致，脚本会停止，不会写 Excel。

---

## 本次数据示例

```json
{
  "meta": {
    "出差人": "xxxx",
    "出差事由": "前往广州进行售后维修工作",
    "出发日期": "2026/5/20",
    "结束日期": "2026/5/22",
    "出发地": "北京",
    "目的地": "广州",
    "出行方式": "飞机",
    "出差天数": 3,
    "事由简写": "售后维修"
  },
  "expenses": {
    "住宿": {"金额": 510.0, "单据张数": 1, "说明": "住宿费"},
    "交通": {"金额": 2013.77, "单据张数": 5, "说明": "机票1690.00 + 滴滴323.77"},
    "饮食": {"金额": 0.0, "单据张数": 0, "说明": "无餐饮发票"},
    "其他": {"金额": 0.0, "单据张数": 0, "说明": "无其他费用"}
  },
  "summary": {
    "附件总张数": 6,
    "报销总额": 2523.77,
    "预借差旅费": 0.0,
    "补领金额": 2523.77,
    "退还金额": 0.0
  },
  "evidence": [],
  "questions": []
}
```

---

## 常见错误

### 1. `找不到模板文件：差旅费明细表.xlsx`

确认当前目录存在：

```text
差旅费明细表.xlsx
```

如果只有 `.xls`，请先用 Excel / WPS / LibreOffice 另存为 `.xlsx`。

### 2. `报销总额不一致`

说明 JSON 里的总额和分类费用合计不一致，检查：

```text
住宿 + 交通 + 饮食 + 其他
```

### 3. `附件总张数不一致`

说明 JSON 里的附件总数和分类单据张数合计不一致。

### 4. 缺少 Python 库

Windows：

```powershell
py -m pip install pdfplumber openpyxl
```

Linux / macOS：

```bash
python3 -m pip install pdfplumber openpyxl
```