13bf1a0146
仅保存说明、脚本和 Excel 模板，示例中的个人和公司信息已匿名化。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
468 lines
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# 差旅报销自动化流程
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## 给大模型的自动执行入口
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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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```bash
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python3 差旅报销.py extract
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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 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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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。
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6. 将最终 JSON 保存为 `报销输出/analyzed_result.json`。
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7. 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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```
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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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```
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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。
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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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## 核心思想
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这个流程分成三段：
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1. **Python 提取原文**：只把 PDF 内容提取成 TXT，不理解、不计算、不猜测。
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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。
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3. **Python 填表**：只读取 JSON，把数据填入 Excel 模板，生成最终 XLSX。
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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
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每次复用这个流程，只需要保留下面三个基础文件：
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| 文件 | 作用 |
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|------|------|
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| `差旅费明细表.xlsx` | 原始 Excel 模板，脚本会复制它，不直接修改 |
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| `差旅报销.py` | 唯一 Python 脚本，提供 `extract` / `schema` / `fill` 三个命令 |
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| `README.md` | 本说明，给人和大模型看 |
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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
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为了跨平台，模板统一使用 `.xlsx`。
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这样脚本只依赖 Python 包：
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```text
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pdfplumber # 提取 PDF 文本
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openpyxl # 复制和填写 xlsx 模板
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```
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不再依赖 LibreOffice，也不需要系统命令做 `.xls` / `.xlsx` 转换。
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如果你手里只有 `.xls` 模板，请先用 Excel、WPS 或 LibreOffice 手动另存为：
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```text
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差旅费明细表.xlsx
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```
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---
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## 依赖安装
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### Windows
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```powershell
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py -m pip install pdfplumber openpyxl
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```
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运行时使用：
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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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```
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### Linux / macOS
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```bash
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python3 -m pip install pdfplumber openpyxl
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```
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运行时使用：
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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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||
```
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---
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## 标准目录结构
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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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```
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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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```text
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报销目录/
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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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## 使用流程
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### Step 1：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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```
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Windows 可用：
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```powershell
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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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```text
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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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============================================================
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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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||
文件: 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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注意：这一步**不会**提取金额、不会判断类型、不会计算总额。
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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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```text
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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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```bash
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python3 差旅报销.py schema
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```
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也可以直接输出模板文件：
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```bash
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python3 差旅报销.py schema --output
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```
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输出：
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```text
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||
报销输出/schema_example.json
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```
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#### 给大模型的推荐提示词
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```text
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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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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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8. 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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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。
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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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```
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---
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## JSON Schema
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大模型必须输出如下结构：
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```json
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{
|
||
"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": []
|
||
}
|
||
```
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||
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||
### 字段说明
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|
||
| 字段 | 说明 |
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|------|------|
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||
| `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
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||
```bash
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||
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：
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||
1. 校验 JSON 字段是否完整
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||
2. 校验金额合计是否一致
|
||
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`
|
||
5. 用 openpyxl 填入固定单元格
|
||
6. 输出最终 XLSX 到 `报销输出/`
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||
|
||
输出文件命名规则：
|
||
|
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```text
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||
差旅费明细表_[出差人]_[出发日期YYYYMMDD]_[目的地]_[事由简写].xlsx
|
||
```
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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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||
## Excel 填写位置
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脚本只填写这些单元格：
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| 单元格 | 内容 |
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|--------|------|
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| `E3` | 出差事由 |
|
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| `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：
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||
|
||
| 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
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||
|
||
`fill` 命令会检查：
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||
|
||
```text
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||
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
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||
```
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||
|
||
如果不一致，脚本会停止，不会写 Excel。
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||
|
||
---
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## 本次数据示例
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||
```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": []
|
||
}
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
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||
## 常见错误
|
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||
### 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：
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||
|
||
```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：
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||
```powershell
|
||
py -m pip install pdfplumber openpyxl
|
||
```
|
||
|
||
Linux / macOS：
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||
|
||
```bash
|
||
python3 -m pip install pdfplumber openpyxl
|
||
```
|