AlphaMoatによると、2026-09時点で发票内容识别のダウンロード数は4,199、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中2,383位、オフィス効率化では435件中201位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 28 | 1098 | - | - |
| SkillHub ↗ | 573 | 4199 | - | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
単ページと複数ページの PDF、および一般的な画像形式に対応し、百度の増値税請求書の API で項目を抽出し、専用の API が失敗したときは汎用の OCR に切り替えて、最後に Excel のレポートを出力します。各結果は項目の充足度とエンジンの信頼度で採点され、怪しいものを先に見つけられます。対応外の形式のファイルは無効な入力として扱われます。 請求書画像と抽出した税務・業務データは Baidu Cloud OCR に送信されます。外部処理が許可された書類だけを使ってください。credential を保護し、system Python package を変更せず、依存関係を確認した専用 virtual environment で導入します。OCR score は選別の補助であり、重要 field は人が確認してください。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4199 | — | - |
| 2026-08 | 3198 | +16.1% | - |
| 2026-07 | 2755 | +22.3% | - |
| 2026-06 | 2253 | +14.8% | - |
| 2026-05 | 1962 | — | - |
| 2026-03 | 842 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: invoice-ocr description: > 增值税发票识别技能:自动识别 PDF(单页/多页)或各种常见图片格式(PNG/JPG等)的发票,调用百度云增值税发票 OCR API 提取关键信息,输出结构化 Excel 报告。适用于以下场景: 用户上传发票文件并要求识别、提取、转换信息时;需要批量处理发票并生成 Excel 汇总表时; 需要对发票进行检测、内容识别和自动质量评估时;提及"发票识别"、"增值税发票"、"OCR识别"、 "invoice recognition"、"百度OCR" 等关键词时。 即使用户只是简单指示"帮我识别这张发票",也应触发本技能。 输出包含三个核心处理流:发票预检测、结构化字段提取、质量评分评估,最终落地为直观的 Excel 文件。
compatibility: "pip: pymupdf openpyxl requests Pillow python-dotenv"
---
# 增值税发票识别技能 (VAT Invoice OCR Skill)
## 概述
本技能支持 **PDF(单页/多页)** 和 **常见图片格式** 的发票识别,底层强依赖**百度云增值税发票 OCR 接口**,将非结构化文档转化为结构化数据,并输出为 Excel 报告。核心处理包含三个模块:
1. **发票检测** — 过滤非发票图像、初判发票类型。
2. **内容识别** — 调用百度云专用 API 提取核心字段(失败时自动降级通用 OCR)。
3. **质量评估** — 基于字段完整度和引擎置信度进行自动化打分。
---
## 工作流程
### 步骤 1:环境与凭证检查
在执行任务前,必须确认以下条件:
* **输入文件有效性**:文件格式须为 `.pdf` / `.png` / `.jpg` / `.jpeg` 等支持的格式。
* **环境变量配置 (`.env`)**:工作目录下必须存在 `.env` 文件,且包含 `BAIDU_API_KEY` 和 `BAIDU_SECRET_KEY`。
* 若未检测到配置,**必须主动询问用户**。若用户无凭证,引导其前往 [百度智能云控制台](https://console.bce.baidu.com/) 免费申请。
* **输出路径**:确认最终生成的 Excel 文件存放位置(默认:`result.xlsx`)。
### 步骤 2:安装依赖并执行
```bash
# 1. 安装核心依赖
pip install pymupdf openpyxl requests Pillow python-dotenv --break-system-packages -q
# 2. 运行极简命令行
python invoice_ocr_main.py \
--input <文件路径> \
--output ./outputs/发票识别结果.xlsx
```
### 步骤 3:结果交付
向用户交付生成的 Excel 文件,并简明扼要地总结处理情况(例如:"已成功处理包含 3 页的 PDF,成功识别 2 张增值税专用发票,1 页因非发票内容已跳过,请查看 Excel 汇总。")。
---
## 核心架构与模块说明
脚本 `invoice_ocr_main.py` 的核心架构如下:
### 1. 输入处理 (InputHandler)
* 统一将不同类型的输入转化为标准的 JPEG 字节流列表。
* 对大尺寸图片(>3MB)或高分辨率图像自动执行比例裁剪和质量压缩,规避 API 负荷限制。
### 2. 发票检测 (InvoiceDetector)
* 基于图像尺寸进行初步过滤(剔除极小图片)。
* 结合 OCR 提取的文本内容,通过正则和关键词(如"增值税专用发票"、"价税合计"等)确切判定发票类型并输出置信度。
### 3. 内容提取 (ContentExtractor)
* 严格通过 `python-dotenv` 读取鉴权信息,获取并缓存 Access Token。
* 优先请求 `vat_invoice` 增值税专用接口。
* 若接口返回错误码(如非标准发票类型),无缝降级调用 `general_basic` 通用文字识别接口,并通过正则尽力挽救关键数据。
* 内置自动重试机制(最高 3 次,间隔递增),增强网络抗抖动能力。
### 4. 质量评估 (QualityAssessor)
系统对成功识别的发票进行满分 100 分的量化评估,权重分配如下:
| 评估维度 | 权重 | 说明 |
| --- | --- | --- |
| **字段完整性** | 60% | 校验核心字段(号码、日期、买卖双方、总金额)是否提取成功 |
| **图像清晰度** | 40% | 基于 OCR 引擎返回的文本置信度转化 |
**评级标准:**
* 🟢 **优秀 (90-100)**:无需人工干预
* 🟡 **良好 (70-89)**:建议抽查核心金额
* 🔴 **较差 (<70)**:必须人工核验或重新扫描
---
## Excel 报告输出结构
数据导出为单 Sheet(**"发票汇总"**),主打高度概括和直观,包含以下核心列头:
* 页码
* 发票类型
* 发票号码
* 开票日期
* 销售方
* 购买方
* 价税合计
* 质量评估(直接展示红黄绿指示灯及评级,如 "🟢 优秀")
---
## 边缘 Case 容错处理
| 异常场景 | 系统的自动化处理策略 |
| --- | --- |
| **多页混排 PDF** | 使用 PyMuPDF 逐页渲染分离,独立处理并汇总到同一 Excel |
| **超大图片超限** | 自动按长宽比不超过 3:1 裁剪,并递减 JPEG 质量直至满足百度接口要求 |
| **API 调用失败** | 阶梯式延迟重试 3 次,彻底失败则在 Excel 记录"识别失败"并继续处理下一页 |
| **非发票 / 空白页** | `has_invoice` 标记为 False,跳过 API 消耗并在 Excel 中如实记录 |
| **字段含扰码/空格** | 代码层面对提取的发票号码、税号进行 `.strip()` 和 `.replace(" ", "")` 清洗 |
---MCP 経由で Tencent Docs の文書を作成、編集、管理するための手順書です。
数式、書式、ブックの構造を保ったまま Excel ファイルを作成・点検・編集するスキルです。
Word と DOCX 文書を扱うための作業指針で、編集後にスタイルや番号、レイアウトが崩れないことに重点を置きます。
コマンドラインから Gmail、Calendar、Drive、Contacts、Sheets、Docs を操作します。
PDFと画像の文字抽出は本文、表、スキャンページの読取りをテキストに整理します。
テーマとスタイルから PPT 資料を自動生成するスキルです。
kdocs-cli で金山文档のクラウド文書を操作する公式スキルです。
自然言語の指示で PDF の指定ページを書き換える小さなツールです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。