據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,發票內容識別 累計下載 4,199 次、獲 0 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 2,383 位,在「辦公效率」分類(435 個)中排名第 201 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 28 | 1098 | - | - |
| SkillHub ↗ | 573 | 4199 | - | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
支援單頁與多頁 PDF 以及常見圖片格式的發票,呼叫百度雲的增值稅發票介面抽取欄位,專用介面失敗時降級到通用識別,最後輸出 Excel 報告。每條結果會按欄位完整度與引擎置信度打分,便於先篩出可疑件。檔案格式不在支援列表裡會直接判為無效輸入。發票圖片和擷取出的稅務/業務資料會傳送到百度雲 OCR;只處理獲准外傳的檔案。保護憑證,並在獨立虛擬環境中安裝、審核相依套件,避免改寫系統 Python 套件。OCR 評分只用於篩查,重要欄位仍需人工核實。
資料釋出於 2026-10-27
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4199 | — | - |
| 2026-08 | 3198 | +16.1% | - |
| 2026-07 | 2755 | +22.3% | - |
| 2026-06 | 2253 | +14.8% | - |
| 2026-05 | 1962 | — | - |
| 2026-03 | 842 | — | - |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 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 |
---透過 MCP 在騰訊文件裡新建、編輯與管理線上文件的完整操作手冊。
在保留公式、格式和活頁簿結構的前提下建立、檢查或編輯 Excel 檔案。
處理 Word 與 DOCX 文件的作業指南,著重維持樣式、編號與版面。
透過命令列存取 Gmail、日曆、Drive、Contacts、Sheets 與 Docs。
PDF和圖片文字提取 將文件文字、表格與掃描頁識別整理為文字結果。
按主題與風格自動生成 PPT 檔案的技能。
透過 kdocs-cli 操作金山文件雲文件的官方技能。
用自然語言指令改 PDF 指定頁的小工具。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。