chore(skill): 清理全部 23 条历史校验警告
- 11 个超 20KB 的 SKILL.md 拆分，大章节移入 references/details.md - 7 处非标准字段（arguments/user_invocable）移入 metadata - 修 req-dev 4 条相对链接；validate 跳过行内代码避免  误报 - validate-skills.py: 23 warns -> 0 warns，0 errors
This commit is contained in:
johnQ
@@ -5,9 +5,6 @@ metadata:
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invocation: user-invoked
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||||
disable-model-invocation: true
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---
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# 商务合同撰写技能 (biz-contract)
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## 概述
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本技能用于辅助商务合同的撰写与管理，支持多家公司主体、多种合同类型。
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@@ -634,112 +631,9 @@ api.publish_to_feishu(doc_id, "物流服务合同-妗晨与名风")
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## 飞书文档集成
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本技能已集成飞书文档，可将合同直接创建到飞书云文档。
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||||
## 详细内容
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### 权限说明
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以下章节已移到 [references/details.md](references/details.md)：
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||||
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||||
**重要**：飞书文档默认对组织内权限是开放的，允许编辑。创建的合同文档在组织内成员均可查看和编辑。如需限制访问权限，请在飞书中手动调整文档权限设置。
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### 可用工具
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| 工具 | 功能 |
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|------|------|
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| `create_document` | 创建空白飞书文档 |
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| `write_document` | 向已有文档写入内容 |
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| `create_and_write_document` | 创建文档并写入内容（推荐） |
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| `get_document_info` | 获取文档信息 |
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||||
### 使用示例
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```
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# 创建合同文档
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使用 feishu-doc MCP 的 create_and_write_document 工具：
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- title: "软件订阅服务合同-智慧云彩与妗晨"
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- content: [Markdown 格式的合同内容]
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- folder_token: [可选，指定文件夹]
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```
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### 获取文件夹 Token
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1. 在飞书中打开目标文件夹
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||||
2. 复制 URL 中的 folder token（格式如：`fldcnXXXXXX`）
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||||
3. 调用工具时传入 folder_token 参数
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||||
### 飞书输出格式规范
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#### 开票信息表格
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物流合同中的开票信息应使用**表格**格式展示，列宽配置：
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| 配置项 | 值 | 说明 |
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|--------|-----|------|
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||||
| 项目列宽 | 120px | 显示"名称"、"纳税人识别号"等标签 |
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| 内容列宽 | 480px | 显示具体信息 |
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||||
```python
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||||
# 创建开票信息表格示例
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||||
from feishu_docx import FeishuDocx
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||||
docx = FeishuDocx()
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||||
doc = docx.create_document("物流服务合同")
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||||
# 创建表格（4行2列，指定列宽）
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||||
table = docx.create_table(doc["document_id"], rows=4, cols=2, col_widths=[120, 480])
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||||
|
||||
# 填充内容
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||||
docx.fill_table(doc["document_id"], table, [
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||||
["名称", "重庆妗晨工贸有限公司"],
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||||
["纳税人识别号", "91500104MA7EJTPA6D"],
|
||||
["地址、电话", "重庆市大渡口区跳磴镇海康路106号1-1 / 15213397998"],
|
||||
["开户行及账号", "中国农业银行重庆大渡口天安支行 31230401040004386"],
|
||||
])
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||||
```
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||||
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||||
#### 签章格式
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||||
推荐使用**独立区块式**签章格式：
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```
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【甲 方】
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||||
单位名称：重庆妗晨工贸有限公司
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||||
法定代表人（或授权代表）： （签字/盖章）
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||||
单位盖章：
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||||
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||||
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||||
签订日期： 年 月 日
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||||
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||||
─────────────────────────────────────────────────────
|
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||||
【乙 方】
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||||
|
||||
单位名称：北京名风新能源科技有限公司
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|
||||
法定代表人（或授权代表）： （签字/盖章）
|
||||
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||||
单位盖章：
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||||
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||||
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||||
|
||||
签订日期： 年 月 日
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```
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||||
**特点**：甲乙双方独立区块，留白充足，便于盖章签字。
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||||
#### 物流合同税率
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||||
|
||||
| 服务类型 | 税率 | 发票类型 |
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||||
|----------|------|----------|
|
||||
| 交通运输服务 | 9% | 增值税专用发票 |
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||||
|
||||
#### 默认存储路径
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||||
|
||||
| 平台 | 路径 |
|
||||
|------|------|
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||||
| 飞书云文档 | ai-proj/01运营 (folder_token: `C80gfkRnzlonQ5d4AhOcOACDnNg`) |
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||||
| 思源笔记 | 商务合同笔记本 /物流合同/{甲方简称}-{乙方简称}-{年份} |
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||||
- 飞书文档集成
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||||
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@@ -0,0 +1,111 @@
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||||
# skills 详细内容
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||||
## 飞书文档集成
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||||
本技能已集成飞书文档，可将合同直接创建到飞书云文档。
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||||
### 权限说明
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||||
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||||
**重要**：飞书文档默认对组织内权限是开放的，允许编辑。创建的合同文档在组织内成员均可查看和编辑。如需限制访问权限，请在飞书中手动调整文档权限设置。
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||||
### 可用工具
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||||
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||||
| 工具 | 功能 |
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||||
|------|------|
|
||||
| `create_document` | 创建空白飞书文档 |
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||||
| `write_document` | 向已有文档写入内容 |
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||||
| `create_and_write_document` | 创建文档并写入内容（推荐） |
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||||
| `get_document_info` | 获取文档信息 |
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||||
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||||
### 使用示例
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```
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||||
# 创建合同文档
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||||
使用 feishu-doc MCP 的 create_and_write_document 工具：
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||||
- title: "软件订阅服务合同-智慧云彩与妗晨"
|
||||
- content: [Markdown 格式的合同内容]
|
||||
- folder_token: [可选，指定文件夹]
|
||||
```
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||||
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||||
### 获取文件夹 Token
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||||
|
||||
1. 在飞书中打开目标文件夹
|
||||
2. 复制 URL 中的 folder token（格式如：`fldcnXXXXXX`）
|
||||
3. 调用工具时传入 folder_token 参数
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||||
|
||||
### 飞书输出格式规范
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||||
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||||
#### 开票信息表格
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||||
|
||||
物流合同中的开票信息应使用**表格**格式展示，列宽配置：
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||||
|
||||
| 配置项 | 值 | 说明 |
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||||
|--------|-----|------|
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||||
| 项目列宽 | 120px | 显示"名称"、"纳税人识别号"等标签 |
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||||
| 内容列宽 | 480px | 显示具体信息 |
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||||
|
||||
```python
|
||||
# 创建开票信息表格示例
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||||
from feishu_docx import FeishuDocx
|
||||
|
||||
docx = FeishuDocx()
|
||||
doc = docx.create_document("物流服务合同")
|
||||
|
||||
# 创建表格（4行2列，指定列宽）
|
||||
table = docx.create_table(doc["document_id"], rows=4, cols=2, col_widths=[120, 480])
|
||||
|
||||
# 填充内容
|
||||
docx.fill_table(doc["document_id"], table, [
|
||||
["名称", "重庆妗晨工贸有限公司"],
|
||||
["纳税人识别号", "91500104MA7EJTPA6D"],
|
||||
["地址、电话", "重庆市大渡口区跳磴镇海康路106号1-1 / 15213397998"],
|
||||
["开户行及账号", "中国农业银行重庆大渡口天安支行 31230401040004386"],
|
||||
])
|
||||
```
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||||
|
||||
#### 签章格式
|
||||
|
||||
推荐使用**独立区块式**签章格式：
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||||
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||||
```
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||||
【甲 方】
|
||||
|
||||
单位名称：重庆妗晨工贸有限公司
|
||||
|
||||
法定代表人（或授权代表）： （签字/盖章）
|
||||
|
||||
单位盖章：
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
签订日期： 年 月 日
|
||||
|
||||
─────────────────────────────────────────────────────
|
||||
|
||||
【乙 方】
|
||||
|
||||
单位名称：北京名风新能源科技有限公司
|
||||
|
||||
法定代表人（或授权代表）： （签字/盖章）
|
||||
|
||||
单位盖章：
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
签订日期： 年 月 日
|
||||
```
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||||
|
||||
**特点**：甲乙双方独立区块，留白充足，便于盖章签字。
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||||
|
||||
#### 物流合同税率
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||||
|
||||
| 服务类型 | 税率 | 发票类型 |
|
||||
|----------|------|----------|
|
||||
| 交通运输服务 | 9% | 增值税专用发票 |
|
||||
|
||||
#### 默认存储路径
|
||||
|
||||
| 平台 | 路径 |
|
||||
|------|------|
|
||||
| 飞书云文档 | ai-proj/01运营 (folder_token: `C80gfkRnzlonQ5d4AhOcOACDnNg`) |
|
||||
| 思源笔记 | 商务合同笔记本 /物流合同/{甲方简称}-{乙方简称}-{年份} |
|
||||
@@ -5,9 +5,6 @@ metadata:
|
||||
invocation: user-invoked
|
||||
disable-model-invocation: true
|
||||
---
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||||
|
||||
# 商业计划书撰写技能 (biz-plan)
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||||
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||||
## 概述
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||||
|
||||
本技能用于辅助商业计划书的撰写与优化，特别适用于 B2B SaaS、供应链平台、产业互联网等领域。
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||||
@@ -403,361 +400,9 @@ disable-model-invocation: true
|
||||
|
||||
---
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||||
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||||
## PPT 设计能力
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||||
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||||
本技能支持生成商业计划书 PPT，输出为 HTML 格式的演示文稿，可直接在浏览器中全屏演示，也可转换为 PDF 或截图使用。
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## 详细内容
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### PPT 输出方式
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||||
以下章节已移到 [references/details.md](references/details.md)：
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||||
当用户要求生成 PPT 时，使用以下方式：
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||||
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||||
1. **HTML 演示文稿**（推荐）
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||||
- 生成单个 HTML 文件
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||||
- 支持全屏演示（按 F 键）
|
||||
- 支持键盘翻页（← →）
|
||||
- 可直接打印为 PDF
|
||||
- 响应式设计，适配各种屏幕
|
||||
|
||||
2. **Markdown 演示脚本**
|
||||
- 输出每页内容的文字稿
|
||||
- 用户可自行复制到 PPT 软件
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||||
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||||
### HTML PPT 模板
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||||
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||||
生成 PPT 时使用以下 HTML 模板结构：
|
||||
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||||
```html
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="zh-CN">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||||
<title>商业计划书 - [公司名称]</title>
|
||||
<style>
|
||||
* {
|
||||
margin: 0;
|
||||
padding: 0;
|
||||
box-sizing: border-box;
|
||||
}
|
||||
|
||||
body {
|
||||
font-family: "PingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif;
|
||||
background: #1a1a2e;
|
||||
color: #fff;
|
||||
overflow: hidden;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide {
|
||||
display: none;
|
||||
width: 100vw;
|
||||
height: 100vh;
|
||||
padding: 60px 80px;
|
||||
background: linear-gradient(135deg, #1a1a2e 0%, #16213e 100%);
|
||||
position: relative;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide.active {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 封面样式 */
|
||||
.slide.cover {
|
||||
text-align: center;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
align-items: center;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide.cover h1 {
|
||||
font-size: 72px;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
margin-bottom: 20px;
|
||||
background: linear-gradient(90deg, #667eea, #764ba2);
|
||||
-webkit-background-clip: text;
|
||||
-webkit-text-fill-color: transparent;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide.cover .slogan {
|
||||
font-size: 28px;
|
||||
color: #a0aec0;
|
||||
margin-bottom: 60px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide.cover .info {
|
||||
font-size: 18px;
|
||||
color: #718096;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 内容页样式 */
|
||||
.slide h2 {
|
||||
font-size: 48px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
margin-bottom: 40px;
|
||||
color: #667eea;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide h3 {
|
||||
font-size: 32px;
|
||||
font-weight: 500;
|
||||
margin-bottom: 24px;
|
||||
color: #a0aec0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide p, .slide li {
|
||||
font-size: 24px;
|
||||
line-height: 1.8;
|
||||
color: #e2e8f0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide ul {
|
||||
list-style: none;
|
||||
padding-left: 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide ul li {
|
||||
padding: 12px 0;
|
||||
padding-left: 40px;
|
||||
position: relative;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide ul li::before {
|
||||
content: "▸";
|
||||
position: absolute;
|
||||
left: 0;
|
||||
color: #667eea;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 数据卡片 */
|
||||
.metrics {
|
||||
display: flex;
|
||||
gap: 40px;
|
||||
margin-top: 40px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.metric-card {
|
||||
flex: 1;
|
||||
background: rgba(102, 126, 234, 0.1);
|
||||
border: 1px solid rgba(102, 126, 234, 0.3);
|
||||
border-radius: 16px;
|
||||
padding: 32px;
|
||||
text-align: center;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.metric-card .value {
|
||||
font-size: 48px;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
color: #667eea;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.metric-card .label {
|
||||
font-size: 18px;
|
||||
color: #a0aec0;
|
||||
margin-top: 8px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 两栏布局 */
|
||||
.two-columns {
|
||||
display: grid;
|
||||
grid-template-columns: 1fr 1fr;
|
||||
gap: 60px;
|
||||
margin-top: 40px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 流程图 */
|
||||
.flow {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
gap: 20px;
|
||||
margin-top: 40px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.flow-item {
|
||||
background: rgba(102, 126, 234, 0.15);
|
||||
border-radius: 12px;
|
||||
padding: 24px 32px;
|
||||
text-align: center;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.flow-arrow {
|
||||
color: #667eea;
|
||||
font-size: 32px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 页码 */
|
||||
.page-number {
|
||||
position: absolute;
|
||||
bottom: 30px;
|
||||
right: 40px;
|
||||
font-size: 16px;
|
||||
color: #4a5568;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 进度条 */
|
||||
.progress {
|
||||
position: fixed;
|
||||
top: 0;
|
||||
left: 0;
|
||||
height: 4px;
|
||||
background: linear-gradient(90deg, #667eea, #764ba2);
|
||||
transition: width 0.3s;
|
||||
z-index: 100;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 导航提示 */
|
||||
.nav-hint {
|
||||
position: fixed;
|
||||
bottom: 20px;
|
||||
left: 50%;
|
||||
transform: translateX(-50%);
|
||||
font-size: 14px;
|
||||
color: #4a5568;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<div class="progress" id="progress"></div>
|
||||
|
||||
<!-- Slide 1: 封面 -->
|
||||
<div class="slide cover active">
|
||||
<h1>[公司名称]</h1>
|
||||
<p class="slogan">[一句话 Slogan]</p>
|
||||
<p class="info">[日期] · 商业计划书</p>
|
||||
<span class="page-number">1 / N</span>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Slide 2: 公司定位 -->
|
||||
<div class="slide">
|
||||
<h2>公司定位</h2>
|
||||
<h3>[一句话定位]</h3>
|
||||
<div class="metrics">
|
||||
<div class="metric-card">
|
||||
<div class="value">[X]年</div>
|
||||
<div class="label">深耕行业</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="metric-card">
|
||||
<div class="value">[X]家</div>
|
||||
<div class="label">头部客户</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="metric-card">
|
||||
<div class="value">[X]轮</div>
|
||||
<div class="label">完成融资</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<span class="page-number">2 / N</span>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- 更多 slides... -->
|
||||
|
||||
<p class="nav-hint">← → 翻页 · F 全屏 · ESC 退出</p>
|
||||
|
||||
<script>
|
||||
const slides = document.querySelectorAll('.slide');
|
||||
const progress = document.getElementById('progress');
|
||||
let current = 0;
|
||||
|
||||
function showSlide(n) {
|
||||
slides[current].classList.remove('active');
|
||||
current = (n + slides.length) % slides.length;
|
||||
slides[current].classList.add('active');
|
||||
progress.style.width = ((current + 1) / slides.length * 100) + '%';
|
||||
}
|
||||
|
||||
document.addEventListener('keydown', (e) => {
|
||||
if (e.key === 'ArrowRight' || e.key === ' ') showSlide(current + 1);
|
||||
if (e.key === 'ArrowLeft') showSlide(current - 1);
|
||||
if (e.key === 'f' || e.key === 'F') {
|
||||
document.documentElement.requestFullscreen?.();
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 触摸滑动支持
|
||||
let touchStartX = 0;
|
||||
document.addEventListener('touchstart', e => touchStartX = e.touches[0].clientX);
|
||||
document.addEventListener('touchend', e => {
|
||||
const diff = e.changedTouches[0].clientX - touchStartX;
|
||||
if (Math.abs(diff) > 50) showSlide(current + (diff > 0 ? -1 : 1));
|
||||
});
|
||||
</script>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
```
|
||||
|
||||
### BP PPT 标准页面结构
|
||||
|
||||
生成商业计划书 PPT 时，按以下结构组织：
|
||||
|
||||
| 页码 | 页面类型 | 内容要点 | 设计建议 |
|
||||
|------|----------|----------|----------|
|
||||
| 1 | 封面 | 公司名、Slogan、日期 | 居中大标题，渐变背景 |
|
||||
| 2 | 公司定位 | 一句话定位 + 核心数据 | 3-4 个数据卡片 |
|
||||
| 3 | 行业痛点 | 3-4 个核心痛点 | 图标 + 简短描述 |
|
||||
| 4 | 解决方案 | 产品价值主张 | 流程图或产品矩阵 |
|
||||
| 5 | 商业模式 | 收入来源、盈利方式 | 模式图 + 收入占比 |
|
||||
| 6 | 市场规模 | TAM/SAM/SOM | 同心圆图 + 数字 |
|
||||
| 7 | 竞争分析 | 竞争矩阵、差异化 | 2x2 矩阵图 |
|
||||
| 8 | 运营数据 | 核心指标、增长趋势 | 4 个大数字卡片 |
|
||||
| 9 | 客户案例 | 标杆客户、成果 | Logo + 数据对比 |
|
||||
| 10 | 团队介绍 | 核心成员背景 | 头像 + 简介 |
|
||||
| 11 | 里程碑 | 发展历程 | 时间线 |
|
||||
| 12 | 财务预测 | 3 年收入预测 | 柱状图示意 |
|
||||
| 13 | 战略规划 | 未来规划 | 阶段性目标 |
|
||||
| 14 | 融资计划 | 金额、用途、联系方式 | 饼图 + 联系信息 |
|
||||
|
||||
### PPT 设计原则
|
||||
|
||||
1. **一页一重点**：每页只传达一个核心信息
|
||||
2. **大字少字**：标题 48px+，正文 24px+，每页文字不超过 50 字
|
||||
3. **数据可视化**：用数字卡片、图表代替文字描述
|
||||
4. **留白充足**：内容不要铺满，保持呼吸感
|
||||
5. **配色统一**：使用 2-3 种主色，保持一致性
|
||||
6. **高对比度**：深色背景 + 浅色文字，或浅色背景 + 深色文字
|
||||
|
||||
### 配色方案
|
||||
|
||||
**深色科技风**（推荐）：
|
||||
- 背景：#1a1a2e → #16213e（渐变）
|
||||
- 主色：#667eea（蓝紫色）
|
||||
- 辅助：#764ba2（紫色）
|
||||
- 文字：#e2e8f0（浅灰）
|
||||
- 次要文字：#a0aec0（中灰）
|
||||
|
||||
**浅色商务风**：
|
||||
- 背景：#ffffff
|
||||
- 主色：#2196F3（蓝色）
|
||||
- 辅助：#1976D2（深蓝）
|
||||
- 文字：#212121（深灰）
|
||||
- 次要文字：#616161（中灰）
|
||||
|
||||
### 使用示例
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||||
|
||||
用户请求：
|
||||
> 帮我生成商业计划书 PPT
|
||||
|
||||
输出方式：
|
||||
1. 生成完整的 HTML 文件
|
||||
2. 保存到用户指定位置（如桌面、项目目录）
|
||||
3. 用户用浏览器打开即可演示
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 打开 PPT
|
||||
open ~/Desktop/bp-presentation.html
|
||||
|
||||
# 或在浏览器中打开后按 F 进入全屏模式
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 导出为 PDF
|
||||
|
||||
HTML PPT 可通过浏览器打印功能导出为 PDF：
|
||||
1. 在浏览器中打开 HTML 文件
|
||||
2. 按 Cmd+P (Mac) 或 Ctrl+P (Windows)
|
||||
3. 选择"另存为 PDF"
|
||||
4. 设置页面大小为横向 A4 或 16:9
|
||||
|
||||
### 注意事项
|
||||
|
||||
1. **内容优先**：先确定 BP 内容，再生成 PPT
|
||||
2. **数据占位**：敏感数据可用 [X] 占位
|
||||
3. **迭代优化**：可分页生成，逐步完善
|
||||
4. **本地演示**：HTML 文件完全离线可用，无需网络
|
||||
- PPT 设计能力
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,360 @@
|
||||
# skills 详细内容
|
||||
|
||||
## PPT 设计能力
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||||
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||||
本技能支持生成商业计划书 PPT，输出为 HTML 格式的演示文稿，可直接在浏览器中全屏演示，也可转换为 PDF 或截图使用。
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||||
|
||||
### PPT 输出方式
|
||||
|
||||
当用户要求生成 PPT 时，使用以下方式：
|
||||
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||||
1. **HTML 演示文稿**（推荐）
|
||||
- 生成单个 HTML 文件
|
||||
- 支持全屏演示（按 F 键）
|
||||
- 支持键盘翻页（← →）
|
||||
- 可直接打印为 PDF
|
||||
- 响应式设计，适配各种屏幕
|
||||
|
||||
2. **Markdown 演示脚本**
|
||||
- 输出每页内容的文字稿
|
||||
- 用户可自行复制到 PPT 软件
|
||||
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||||
### HTML PPT 模板
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||||
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||||
生成 PPT 时使用以下 HTML 模板结构：
|
||||
|
||||
```html
|
||||
<!DOCTYPE html>
|
||||
<html lang="zh-CN">
|
||||
<head>
|
||||
<meta charset="UTF-8">
|
||||
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||||
<title>商业计划书 - [公司名称]</title>
|
||||
<style>
|
||||
* {
|
||||
margin: 0;
|
||||
padding: 0;
|
||||
box-sizing: border-box;
|
||||
}
|
||||
|
||||
body {
|
||||
font-family: "PingFang SC", "Microsoft YaHei", sans-serif;
|
||||
background: #1a1a2e;
|
||||
color: #fff;
|
||||
overflow: hidden;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide {
|
||||
display: none;
|
||||
width: 100vw;
|
||||
height: 100vh;
|
||||
padding: 60px 80px;
|
||||
background: linear-gradient(135deg, #1a1a2e 0%, #16213e 100%);
|
||||
position: relative;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide.active {
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 封面样式 */
|
||||
.slide.cover {
|
||||
text-align: center;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
align-items: center;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide.cover h1 {
|
||||
font-size: 72px;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
margin-bottom: 20px;
|
||||
background: linear-gradient(90deg, #667eea, #764ba2);
|
||||
-webkit-background-clip: text;
|
||||
-webkit-text-fill-color: transparent;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide.cover .slogan {
|
||||
font-size: 28px;
|
||||
color: #a0aec0;
|
||||
margin-bottom: 60px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide.cover .info {
|
||||
font-size: 18px;
|
||||
color: #718096;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 内容页样式 */
|
||||
.slide h2 {
|
||||
font-size: 48px;
|
||||
font-weight: 600;
|
||||
margin-bottom: 40px;
|
||||
color: #667eea;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide h3 {
|
||||
font-size: 32px;
|
||||
font-weight: 500;
|
||||
margin-bottom: 24px;
|
||||
color: #a0aec0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide p, .slide li {
|
||||
font-size: 24px;
|
||||
line-height: 1.8;
|
||||
color: #e2e8f0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide ul {
|
||||
list-style: none;
|
||||
padding-left: 0;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide ul li {
|
||||
padding: 12px 0;
|
||||
padding-left: 40px;
|
||||
position: relative;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.slide ul li::before {
|
||||
content: "▸";
|
||||
position: absolute;
|
||||
left: 0;
|
||||
color: #667eea;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 数据卡片 */
|
||||
.metrics {
|
||||
display: flex;
|
||||
gap: 40px;
|
||||
margin-top: 40px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.metric-card {
|
||||
flex: 1;
|
||||
background: rgba(102, 126, 234, 0.1);
|
||||
border: 1px solid rgba(102, 126, 234, 0.3);
|
||||
border-radius: 16px;
|
||||
padding: 32px;
|
||||
text-align: center;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.metric-card .value {
|
||||
font-size: 48px;
|
||||
font-weight: 700;
|
||||
color: #667eea;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.metric-card .label {
|
||||
font-size: 18px;
|
||||
color: #a0aec0;
|
||||
margin-top: 8px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 两栏布局 */
|
||||
.two-columns {
|
||||
display: grid;
|
||||
grid-template-columns: 1fr 1fr;
|
||||
gap: 60px;
|
||||
margin-top: 40px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 流程图 */
|
||||
.flow {
|
||||
display: flex;
|
||||
align-items: center;
|
||||
justify-content: center;
|
||||
gap: 20px;
|
||||
margin-top: 40px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.flow-item {
|
||||
background: rgba(102, 126, 234, 0.15);
|
||||
border-radius: 12px;
|
||||
padding: 24px 32px;
|
||||
text-align: center;
|
||||
}
|
||||
|
||||
.flow-arrow {
|
||||
color: #667eea;
|
||||
font-size: 32px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 页码 */
|
||||
.page-number {
|
||||
position: absolute;
|
||||
bottom: 30px;
|
||||
right: 40px;
|
||||
font-size: 16px;
|
||||
color: #4a5568;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 进度条 */
|
||||
.progress {
|
||||
position: fixed;
|
||||
top: 0;
|
||||
left: 0;
|
||||
height: 4px;
|
||||
background: linear-gradient(90deg, #667eea, #764ba2);
|
||||
transition: width 0.3s;
|
||||
z-index: 100;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/* 导航提示 */
|
||||
.nav-hint {
|
||||
position: fixed;
|
||||
bottom: 20px;
|
||||
left: 50%;
|
||||
transform: translateX(-50%);
|
||||
font-size: 14px;
|
||||
color: #4a5568;
|
||||
}
|
||||
</style>
|
||||
</head>
|
||||
<body>
|
||||
<div class="progress" id="progress"></div>
|
||||
|
||||
<!-- Slide 1: 封面 -->
|
||||
<div class="slide cover active">
|
||||
<h1>[公司名称]</h1>
|
||||
<p class="slogan">[一句话 Slogan]</p>
|
||||
<p class="info">[日期] · 商业计划书</p>
|
||||
<span class="page-number">1 / N</span>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- Slide 2: 公司定位 -->
|
||||
<div class="slide">
|
||||
<h2>公司定位</h2>
|
||||
<h3>[一句话定位]</h3>
|
||||
<div class="metrics">
|
||||
<div class="metric-card">
|
||||
<div class="value">[X]年</div>
|
||||
<div class="label">深耕行业</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="metric-card">
|
||||
<div class="value">[X]家</div>
|
||||
<div class="label">头部客户</div>
|
||||
</div>
|
||||
<div class="metric-card">
|
||||
<div class="value">[X]轮</div>
|
||||
<div class="label">完成融资</div>
|
||||
</div>
|
||||
</div>
|
||||
<span class="page-number">2 / N</span>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<!-- 更多 slides... -->
|
||||
|
||||
<p class="nav-hint">← → 翻页 · F 全屏 · ESC 退出</p>
|
||||
|
||||
<script>
|
||||
const slides = document.querySelectorAll('.slide');
|
||||
const progress = document.getElementById('progress');
|
||||
let current = 0;
|
||||
|
||||
function showSlide(n) {
|
||||
slides[current].classList.remove('active');
|
||||
current = (n + slides.length) % slides.length;
|
||||
slides[current].classList.add('active');
|
||||
progress.style.width = ((current + 1) / slides.length * 100) + '%';
|
||||
}
|
||||
|
||||
document.addEventListener('keydown', (e) => {
|
||||
if (e.key === 'ArrowRight' || e.key === ' ') showSlide(current + 1);
|
||||
if (e.key === 'ArrowLeft') showSlide(current - 1);
|
||||
if (e.key === 'f' || e.key === 'F') {
|
||||
document.documentElement.requestFullscreen?.();
|
||||
}
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 触摸滑动支持
|
||||
let touchStartX = 0;
|
||||
document.addEventListener('touchstart', e => touchStartX = e.touches[0].clientX);
|
||||
document.addEventListener('touchend', e => {
|
||||
const diff = e.changedTouches[0].clientX - touchStartX;
|
||||
if (Math.abs(diff) > 50) showSlide(current + (diff > 0 ? -1 : 1));
|
||||
});
|
||||
</script>
|
||||
</body>
|
||||
</html>
|
||||
```
|
||||
|
||||
### BP PPT 标准页面结构
|
||||
|
||||
生成商业计划书 PPT 时，按以下结构组织：
|
||||
|
||||
| 页码 | 页面类型 | 内容要点 | 设计建议 |
|
||||
|------|----------|----------|----------|
|
||||
| 1 | 封面 | 公司名、Slogan、日期 | 居中大标题，渐变背景 |
|
||||
| 2 | 公司定位 | 一句话定位 + 核心数据 | 3-4 个数据卡片 |
|
||||
| 3 | 行业痛点 | 3-4 个核心痛点 | 图标 + 简短描述 |
|
||||
| 4 | 解决方案 | 产品价值主张 | 流程图或产品矩阵 |
|
||||
| 5 | 商业模式 | 收入来源、盈利方式 | 模式图 + 收入占比 |
|
||||
| 6 | 市场规模 | TAM/SAM/SOM | 同心圆图 + 数字 |
|
||||
| 7 | 竞争分析 | 竞争矩阵、差异化 | 2x2 矩阵图 |
|
||||
| 8 | 运营数据 | 核心指标、增长趋势 | 4 个大数字卡片 |
|
||||
| 9 | 客户案例 | 标杆客户、成果 | Logo + 数据对比 |
|
||||
| 10 | 团队介绍 | 核心成员背景 | 头像 + 简介 |
|
||||
| 11 | 里程碑 | 发展历程 | 时间线 |
|
||||
| 12 | 财务预测 | 3 年收入预测 | 柱状图示意 |
|
||||
| 13 | 战略规划 | 未来规划 | 阶段性目标 |
|
||||
| 14 | 融资计划 | 金额、用途、联系方式 | 饼图 + 联系信息 |
|
||||
|
||||
### PPT 设计原则
|
||||
|
||||
1. **一页一重点**：每页只传达一个核心信息
|
||||
2. **大字少字**：标题 48px+，正文 24px+，每页文字不超过 50 字
|
||||
3. **数据可视化**：用数字卡片、图表代替文字描述
|
||||
4. **留白充足**：内容不要铺满，保持呼吸感
|
||||
5. **配色统一**：使用 2-3 种主色，保持一致性
|
||||
6. **高对比度**：深色背景 + 浅色文字，或浅色背景 + 深色文字
|
||||
|
||||
### 配色方案
|
||||
|
||||
**深色科技风**（推荐）：
|
||||
- 背景：#1a1a2e → #16213e（渐变）
|
||||
- 主色：#667eea（蓝紫色）
|
||||
- 辅助：#764ba2（紫色）
|
||||
- 文字：#e2e8f0（浅灰）
|
||||
- 次要文字：#a0aec0（中灰）
|
||||
|
||||
**浅色商务风**：
|
||||
- 背景：#ffffff
|
||||
- 主色：#2196F3（蓝色）
|
||||
- 辅助：#1976D2（深蓝）
|
||||
- 文字：#212121（深灰）
|
||||
- 次要文字：#616161（中灰）
|
||||
|
||||
### 使用示例
|
||||
|
||||
用户请求：
|
||||
> 帮我生成商业计划书 PPT
|
||||
|
||||
输出方式：
|
||||
1. 生成完整的 HTML 文件
|
||||
2. 保存到用户指定位置（如桌面、项目目录）
|
||||
3. 用户用浏览器打开即可演示
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 打开 PPT
|
||||
open ~/Desktop/bp-presentation.html
|
||||
|
||||
# 或在浏览器中打开后按 F 进入全屏模式
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 导出为 PDF
|
||||
|
||||
HTML PPT 可通过浏览器打印功能导出为 PDF：
|
||||
1. 在浏览器中打开 HTML 文件
|
||||
2. 按 Cmd+P (Mac) 或 Ctrl+P (Windows)
|
||||
3. 选择"另存为 PDF"
|
||||
4. 设置页面大小为横向 A4 或 16:9
|
||||
|
||||
### 注意事项
|
||||
|
||||
1. **内容优先**：先确定 BP 内容，再生成 PPT
|
||||
2. **数据占位**：敏感数据可用 [X] 占位
|
||||
3. **迭代优化**：可分页生成，逐步完善
|
||||
4. **本地演示**：HTML 文件完全离线可用，无需网络
|
||||
@@ -5,9 +5,6 @@ metadata:
|
||||
invocation: user-invoked
|
||||
disable-model-invocation: true
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 财务对账技能
|
||||
|
||||
## 功能概述
|
||||
|
||||
- **银行对账**: 银行流水 vs 系统收付款记录匹配
|
||||
@@ -481,457 +478,6 @@ def export_reconciliation_to_excel(
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 常见对账场景
|
||||
|
||||
### 场景1: 月末银行对账
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 1. 加载数据
|
||||
bank_df = load_bank_statement('银行流水_202601.xlsx')
|
||||
system_df = load_system_records('收付款记录_202601.xlsx')
|
||||
|
||||
# 2. 执行对账
|
||||
result = reconcile(bank_df, system_df)
|
||||
|
||||
# 3. 查看汇总
|
||||
print(f"已匹配: {result['summary']['matched_count']} 笔")
|
||||
print(f"银行未达: {result['summary']['bank_only_count']} 笔, 金额 {result['summary']['bank_only_amount']:,.2f}")
|
||||
print(f"企业未达: {result['summary']['system_only_count']} 笔, 金额 {result['summary']['system_only_amount']:,.2f}")
|
||||
|
||||
# 4. 生成调节表
|
||||
report = generate_bank_reconciliation_report(
|
||||
bank_balance=150000.00, # 银行对账单余额
|
||||
book_balance=145000.00, # 企业账面余额
|
||||
bank_only=result['bank_only'],
|
||||
system_only=result['system_only'],
|
||||
as_of_date='2026-01-31'
|
||||
)
|
||||
print(report)
|
||||
|
||||
# 5. 导出 Excel
|
||||
export_reconciliation_to_excel(result, '银行对账_202601.xlsx', '2026-01-31')
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 场景2: 客户对账
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 加载客户交易明细
|
||||
ar_transactions = pd.read_excel('应收明细.xlsx')
|
||||
|
||||
# 筛选特定客户
|
||||
customer_data = ar_transactions[ar_transactions['customer'] == '深圳XX公司']
|
||||
|
||||
# 生成对账单
|
||||
statement = generate_ar_statement(
|
||||
customer_name='深圳XX公司',
|
||||
transactions=customer_data,
|
||||
as_of_date='2026-01-31'
|
||||
)
|
||||
print(statement)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 场景3: 账龄分析
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 加载未收款数据
|
||||
receivables = pd.read_excel('应收账款.xlsx')
|
||||
|
||||
# 账龄分析
|
||||
aging = aging_analysis(
|
||||
receivables=receivables,
|
||||
as_of_date='2026-01-31',
|
||||
aging_buckets=[30, 60, 90, 180, 365]
|
||||
)
|
||||
print(aging)
|
||||
|
||||
# 导出
|
||||
aging.to_excel('账龄分析_202601.xlsx')
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 场景4: 扫描单据OCR识别与对账匹配（诉讼证据核对）
|
||||
|
||||
适用于：承运商/供应商提供扫描件作为诉讼证据，需要与我司对账单进行匹配核对。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from pdf2image import convert_from_path
|
||||
import pytesseract
|
||||
import pandas as pd
|
||||
import re
|
||||
|
||||
def ocr_pdf_extract_orders(pdf_path: str, dpi: int = 150) -> pd.DataFrame:
|
||||
"""
|
||||
从 PDF 扫描件中 OCR 提取订单信息
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
pdf_path: PDF 文件路径
|
||||
dpi: 图像分辨率，越高识别越准但速度越慢
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
DataFrame 包含 order_no, page, tc_no 等字段
|
||||
"""
|
||||
print(f"正在转换 PDF...")
|
||||
images = convert_from_path(pdf_path, dpi=dpi)
|
||||
print(f"共 {len(images)} 页，开始 OCR 识别...")
|
||||
|
||||
all_records = []
|
||||
for i, img in enumerate(images, 1):
|
||||
if i % 10 == 0:
|
||||
print(f" 处理进度: {i}/{len(images)}")
|
||||
|
||||
text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim+eng')
|
||||
|
||||
# 提取多种订单号格式（根据实际业务调整）
|
||||
hm_orders = re.findall(r'(HM\d{12,15})(?:-\d+)?', text) # 华住订单
|
||||
hpo_orders = re.findall(r'(HPO-\d{8}-\d+)', text) # 华住采购订单
|
||||
fy_orders = re.findall(r'(FY\d{9,})', text) # 凤悦订单
|
||||
phgco_orders = re.findall(r'(PHGCO\d{9,})', text) # 锦江订单
|
||||
tc_orders = re.findall(r'(TC\d{8,})', text) # 运单号
|
||||
|
||||
# 提取日期
|
||||
dates = re.findall(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})', text)
|
||||
|
||||
all_orders = hm_orders + hpo_orders + fy_orders + phgco_orders
|
||||
for order in all_orders:
|
||||
all_records.append({
|
||||
'order_no': order,
|
||||
'page': i,
|
||||
'tc_no': tc_orders[0] if tc_orders else None,
|
||||
'date': dates[0] if dates else None,
|
||||
'raw_text': text[:500] # 保留部分原文用于核查
|
||||
})
|
||||
|
||||
df = pd.DataFrame(all_records)
|
||||
df = df.drop_duplicates(subset=['order_no'])
|
||||
print(f"提取完成，共 {len(df)} 条唯一订单")
|
||||
return df
|
||||
|
||||
|
||||
def extract_base_order_no(order_no: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
提取基础订单号（移除后缀如 -1, -2）
|
||||
|
||||
例如: HM202505227320-1 -> HM202505227320
|
||||
"""
|
||||
if pd.isna(order_no):
|
||||
return None
|
||||
order_str = str(order_no)
|
||||
match = re.match(r'(HM\d{12,15}|HPO-\d{8}-\d+|FY\d{9,}|PHGCO\d{9,})', order_str)
|
||||
return match.group(1) if match else order_str
|
||||
|
||||
|
||||
def reconcile_scanned_with_excel(
|
||||
scanned_df: pd.DataFrame,
|
||||
excel_path: str,
|
||||
main_sheet: str,
|
||||
pending_sheet: str = None,
|
||||
order_column: str = '华住/锦江订单号'
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
扫描单据与 Excel 对账单匹配
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
scanned_df: OCR 提取的订单 DataFrame
|
||||
excel_path: Excel 对账单路径
|
||||
main_sheet: 主数据 Sheet 名称
|
||||
pending_sheet: 待结算/次月结 Sheet 名称（可选）
|
||||
order_column: 订单号列名
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
{
|
||||
'matched_main': 在主表中匹配的订单,
|
||||
'matched_pending': 在待结算表中匹配的订单,
|
||||
'not_found': 未找到的订单,
|
||||
'summary': 汇总统计
|
||||
}
|
||||
"""
|
||||
# 加载主表
|
||||
df_main = pd.read_excel(excel_path, sheet_name=main_sheet)
|
||||
# 处理表头（如果第一行是表头）
|
||||
if df_main.iloc[0].astype(str).str.contains(order_column).any():
|
||||
df_main.columns = df_main.iloc[0]
|
||||
df_main = df_main.iloc[1:].reset_index(drop=True)
|
||||
|
||||
# 提取基础订单号
|
||||
main_orders = set(df_main[order_column].apply(extract_base_order_no).dropna())
|
||||
|
||||
# 加载待结算表（如有）
|
||||
pending_orders = set()
|
||||
df_pending = None
|
||||
if pending_sheet:
|
||||
try:
|
||||
df_pending = pd.read_excel(excel_path, sheet_name=pending_sheet)
|
||||
pending_orders = set(df_pending[order_column].apply(extract_base_order_no).dropna())
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
all_excel_orders = main_orders | pending_orders
|
||||
|
||||
# 扫描件订单号
|
||||
scan_orders = set(scanned_df['order_no'].apply(extract_base_order_no).dropna())
|
||||
|
||||
# 匹配分析
|
||||
matched_main = scan_orders & main_orders
|
||||
matched_pending = scan_orders & pending_orders
|
||||
not_found = scan_orders - all_excel_orders
|
||||
|
||||
# 汇总
|
||||
summary = {
|
||||
'scan_total': len(scan_orders),
|
||||
'matched_main_count': len(matched_main),
|
||||
'matched_pending_count': len(matched_pending),
|
||||
'not_found_count': len(not_found),
|
||||
'match_rate': (len(matched_main) + len(matched_pending)) / len(scan_orders) * 100 if scan_orders else 0
|
||||
}
|
||||
|
||||
return {
|
||||
'matched_main': matched_main,
|
||||
'matched_pending': matched_pending,
|
||||
'not_found': not_found,
|
||||
'summary': summary,
|
||||
'df_main': df_main,
|
||||
'df_pending': df_pending
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_litigation_reconciliation_report(
|
||||
result: dict,
|
||||
scanned_df: pd.DataFrame,
|
||||
output_path: str
|
||||
):
|
||||
"""
|
||||
生成诉讼对账分析报告
|
||||
"""
|
||||
summary = result['summary']
|
||||
|
||||
with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer:
|
||||
# Sheet1: 汇总
|
||||
summary_df = pd.DataFrame({
|
||||
'项目': [
|
||||
'扫描件订单数',
|
||||
'在主对账单中找到',
|
||||
'在待结算表中找到',
|
||||
'完全未找到',
|
||||
'匹配率'
|
||||
],
|
||||
'数值': [
|
||||
summary['scan_total'],
|
||||
summary['matched_main_count'],
|
||||
summary['matched_pending_count'],
|
||||
summary['not_found_count'],
|
||||
f"{summary['match_rate']:.1f}%"
|
||||
]
|
||||
})
|
||||
summary_df.to_excel(writer, sheet_name='对账汇总', index=False)
|
||||
|
||||
# Sheet2: 未找到的订单
|
||||
if result['not_found']:
|
||||
not_found_df = scanned_df[
|
||||
scanned_df['order_no'].apply(extract_base_order_no).isin(result['not_found'])
|
||||
][['order_no', 'page', 'tc_no', 'date']]
|
||||
not_found_df.columns = ['订单号', 'PDF页码', '运单号', '日期']
|
||||
not_found_df.to_excel(writer, sheet_name='未找到订单', index=False)
|
||||
|
||||
# Sheet3: 待结算订单详情
|
||||
if result['matched_pending'] and result['df_pending'] is not None:
|
||||
pending_detail = result['df_pending'][
|
||||
result['df_pending']['华住/锦江订单号'].apply(extract_base_order_no).isin(result['matched_pending'])
|
||||
]
|
||||
pending_detail.to_excel(writer, sheet_name='待结算订单', index=False)
|
||||
|
||||
print(f"报告已保存: {output_path}")
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 使用示例
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 1. 从 PDF 扫描件提取订单
|
||||
pdf_path = "承运商证据_6月业务.pdf"
|
||||
scanned_df = ocr_pdf_extract_orders(pdf_path, dpi=150)
|
||||
|
||||
# 2. 与 Excel 对账单匹配
|
||||
result = reconcile_scanned_with_excel(
|
||||
scanned_df=scanned_df,
|
||||
excel_path="对账单_2025年6月.xlsx",
|
||||
main_sheet="2025.6",
|
||||
pending_sheet="次月结",
|
||||
order_column="华住/锦江订单号"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 3. 查看匹配结果
|
||||
print(f"匹配率: {result['summary']['match_rate']:.1f}%")
|
||||
print(f"未找到: {result['summary']['not_found_count']} 条")
|
||||
|
||||
if result['not_found']:
|
||||
print("\n未找到的订单:")
|
||||
for order in result['not_found']:
|
||||
print(f" {order}")
|
||||
|
||||
# 4. 生成报告
|
||||
generate_litigation_reconciliation_report(
|
||||
result=result,
|
||||
scanned_df=scanned_df,
|
||||
output_path="诉讼对账分析报告.xlsx"
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### OCR 识别注意事项
|
||||
|
||||
1. **环境依赖**:
|
||||
```bash
|
||||
# macOS
|
||||
brew install tesseract tesseract-lang poppler
|
||||
pip install pdf2image pytesseract pandas openpyxl
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. **识别精度**:
|
||||
- DPI 150 适合快速扫描，DPI 200-250 适合精确识别
|
||||
- 中文识别需要 `chi_sim` 语言包
|
||||
|
||||
3. **订单号格式差异**:
|
||||
- PDF 中可能是 `HM202505227320`
|
||||
- Excel 中可能是 `HM202505227320-1`、`HM202505227320-2`（带后缀）
|
||||
- 匹配时应使用基础订单号
|
||||
|
||||
4. **常见问题**:
|
||||
- 空白页（签收单背面）会被自动跳过
|
||||
- OCR 可能误识别字符（如 5→S, 0→O），建议人工抽查
|
||||
- 大 PDF 处理较慢，可先用低 DPI 预览
|
||||
|
||||
5. **"次月结"/"待结算" 订单**:
|
||||
- 这类订单通常标记为"没有报价"、"未建单"等
|
||||
- 虽然在系统中有记录，但可能未计入正式结算金额
|
||||
- 诉讼中需特别关注这类订单的状态
|
||||
|
||||
6. **多承运商订单归属校验（重要风险点）**:
|
||||
- 承运商可能将其他公司的订单混入证据，企图多收运费
|
||||
- 必须检查PDF订单是否出现在其他承运商的对账单中
|
||||
- 如果订单同时出现在多个承运商对账单中，则为异常订单
|
||||
|
||||
#### 多承运商订单归属校验
|
||||
|
||||
```python
|
||||
def check_order_ownership(
|
||||
scanned_df: pd.DataFrame,
|
||||
my_company_excel: str,
|
||||
other_carrier_excels: list[str],
|
||||
order_column: str = '华住/锦江订单号'
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
检查订单归属，识别是否有其他承运商的订单被混入
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
scanned_df: OCR 提取的订单 DataFrame
|
||||
my_company_excel: 我司对账单路径
|
||||
other_carrier_excels: 其他承运商对账单路径列表
|
||||
order_column: 订单号列名
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
{
|
||||
'my_orders': 属于我司的订单,
|
||||
'other_carrier_orders': 属于其他承运商的订单（异常）,
|
||||
'disputed_orders': 同时出现在多处的争议订单,
|
||||
'summary': 汇总
|
||||
}
|
||||
"""
|
||||
# 提取PDF订单
|
||||
scan_orders = set(scanned_df['order_no'].apply(extract_base_order_no).dropna())
|
||||
|
||||
# 加载我司对账单订单
|
||||
my_orders = set()
|
||||
try:
|
||||
xl = pd.ExcelFile(my_company_excel)
|
||||
for sheet in xl.sheet_names:
|
||||
df = pd.read_excel(my_company_excel, sheet_name=sheet)
|
||||
for col in df.columns:
|
||||
if '订单' in str(col):
|
||||
orders = df[col].apply(extract_base_order_no).dropna()
|
||||
my_orders.update(orders)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"加载我司对账单失败: {e}")
|
||||
|
||||
# 加载其他承运商对账单订单
|
||||
other_orders = {} # {carrier_name: set of orders}
|
||||
for excel_path in other_carrier_excels:
|
||||
carrier_name = excel_path.split('/')[-1]
|
||||
carrier_orders = set()
|
||||
try:
|
||||
xl = pd.ExcelFile(excel_path)
|
||||
for sheet in xl.sheet_names:
|
||||
df = pd.read_excel(excel_path, sheet_name=sheet)
|
||||
for col in df.columns:
|
||||
if '订单' in str(col):
|
||||
orders = df[col].apply(extract_base_order_no).dropna()
|
||||
carrier_orders.update(orders)
|
||||
other_orders[carrier_name] = carrier_orders
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
# 分析订单归属
|
||||
all_other_orders = set()
|
||||
for orders in other_orders.values():
|
||||
all_other_orders.update(orders)
|
||||
|
||||
# 分类
|
||||
only_mine = scan_orders & my_orders - all_other_orders # 仅在我司
|
||||
only_others = scan_orders & all_other_orders - my_orders # 仅在其他承运商（异常！）
|
||||
in_both = scan_orders & my_orders & all_other_orders # 同时出现（争议）
|
||||
nowhere = scan_orders - my_orders - all_other_orders # 哪里都没有
|
||||
|
||||
# 识别异常订单属于哪个承运商
|
||||
abnormal_details = []
|
||||
for order in only_others:
|
||||
for carrier, orders in other_orders.items():
|
||||
if order in orders:
|
||||
page = scanned_df[scanned_df['order_no'].apply(extract_base_order_no) == order]['page'].values
|
||||
abnormal_details.append({
|
||||
'order_no': order,
|
||||
'belongs_to': carrier,
|
||||
'pdf_page': page[0] if len(page) > 0 else None
|
||||
})
|
||||
|
||||
summary = {
|
||||
'scan_total': len(scan_orders),
|
||||
'my_orders_count': len(only_mine),
|
||||
'other_carrier_count': len(only_others), # 异常订单数
|
||||
'disputed_count': len(in_both),
|
||||
'not_found_count': len(nowhere)
|
||||
}
|
||||
|
||||
return {
|
||||
'my_orders': only_mine,
|
||||
'other_carrier_orders': only_others,
|
||||
'abnormal_details': abnormal_details,
|
||||
'disputed_orders': in_both,
|
||||
'not_found': nowhere,
|
||||
'summary': summary
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 使用示例（多承运商校验）
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 检查订单归属
|
||||
result = check_order_ownership(
|
||||
scanned_df=scanned_df,
|
||||
my_company_excel="智慧云彩对账单_2025年6月.xlsx",
|
||||
other_carrier_excels=[
|
||||
"友利速运对账单_2025年6月.xlsx",
|
||||
"其他承运商对账单.xlsx"
|
||||
]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 检查是否有异常订单
|
||||
if result['summary']['other_carrier_count'] > 0:
|
||||
print(f"⚠️ 发现 {result['summary']['other_carrier_count']} 个异常订单！")
|
||||
print("这些订单属于其他承运商，不应由我司支付：")
|
||||
for item in result['abnormal_details']:
|
||||
print(f" {item['order_no']} -> 属于 {item['belongs_to']} (PDF第{item['pdf_page']}页)")
|
||||
else:
|
||||
print("✓ 未发现异常订单，所有订单归属正确")
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
## 注意事项
|
||||
|
||||
1. **数据格式统一**: 确保日期、金额格式一致后再对账
|
||||
@@ -949,3 +495,9 @@ else:
|
||||
- **data-excel**: 处理复杂的 Excel 数据转换
|
||||
- **feishu**: 将对账报告保存到飞书云文档
|
||||
- **siyuan**: 记录对账工作日志到思源笔记
|
||||
|
||||
## 详细内容
|
||||
|
||||
以下章节已移到 [references/details.md](references/details.md)：
|
||||
|
||||
- 常见对账场景
|
||||
|
||||
@@ -0,0 +1,453 @@
|
||||
# skills 详细内容
|
||||
|
||||
## 常见对账场景
|
||||
|
||||
### 场景1: 月末银行对账
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 1. 加载数据
|
||||
bank_df = load_bank_statement('银行流水_202601.xlsx')
|
||||
system_df = load_system_records('收付款记录_202601.xlsx')
|
||||
|
||||
# 2. 执行对账
|
||||
result = reconcile(bank_df, system_df)
|
||||
|
||||
# 3. 查看汇总
|
||||
print(f"已匹配: {result['summary']['matched_count']} 笔")
|
||||
print(f"银行未达: {result['summary']['bank_only_count']} 笔, 金额 {result['summary']['bank_only_amount']:,.2f}")
|
||||
print(f"企业未达: {result['summary']['system_only_count']} 笔, 金额 {result['summary']['system_only_amount']:,.2f}")
|
||||
|
||||
# 4. 生成调节表
|
||||
report = generate_bank_reconciliation_report(
|
||||
bank_balance=150000.00, # 银行对账单余额
|
||||
book_balance=145000.00, # 企业账面余额
|
||||
bank_only=result['bank_only'],
|
||||
system_only=result['system_only'],
|
||||
as_of_date='2026-01-31'
|
||||
)
|
||||
print(report)
|
||||
|
||||
# 5. 导出 Excel
|
||||
export_reconciliation_to_excel(result, '银行对账_202601.xlsx', '2026-01-31')
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 场景2: 客户对账
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 加载客户交易明细
|
||||
ar_transactions = pd.read_excel('应收明细.xlsx')
|
||||
|
||||
# 筛选特定客户
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||||
customer_data = ar_transactions[ar_transactions['customer'] == '深圳XX公司']
|
||||
|
||||
# 生成对账单
|
||||
statement = generate_ar_statement(
|
||||
customer_name='深圳XX公司',
|
||||
transactions=customer_data,
|
||||
as_of_date='2026-01-31'
|
||||
)
|
||||
print(statement)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 场景3: 账龄分析
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 加载未收款数据
|
||||
receivables = pd.read_excel('应收账款.xlsx')
|
||||
|
||||
# 账龄分析
|
||||
aging = aging_analysis(
|
||||
receivables=receivables,
|
||||
as_of_date='2026-01-31',
|
||||
aging_buckets=[30, 60, 90, 180, 365]
|
||||
)
|
||||
print(aging)
|
||||
|
||||
# 导出
|
||||
aging.to_excel('账龄分析_202601.xlsx')
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 场景4: 扫描单据OCR识别与对账匹配（诉讼证据核对）
|
||||
|
||||
适用于：承运商/供应商提供扫描件作为诉讼证据，需要与我司对账单进行匹配核对。
|
||||
|
||||
```python
|
||||
from pdf2image import convert_from_path
|
||||
import pytesseract
|
||||
import pandas as pd
|
||||
import re
|
||||
|
||||
def ocr_pdf_extract_orders(pdf_path: str, dpi: int = 150) -> pd.DataFrame:
|
||||
"""
|
||||
从 PDF 扫描件中 OCR 提取订单信息
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
pdf_path: PDF 文件路径
|
||||
dpi: 图像分辨率，越高识别越准但速度越慢
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
DataFrame 包含 order_no, page, tc_no 等字段
|
||||
"""
|
||||
print(f"正在转换 PDF...")
|
||||
images = convert_from_path(pdf_path, dpi=dpi)
|
||||
print(f"共 {len(images)} 页，开始 OCR 识别...")
|
||||
|
||||
all_records = []
|
||||
for i, img in enumerate(images, 1):
|
||||
if i % 10 == 0:
|
||||
print(f" 处理进度: {i}/{len(images)}")
|
||||
|
||||
text = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim+eng')
|
||||
|
||||
# 提取多种订单号格式（根据实际业务调整）
|
||||
hm_orders = re.findall(r'(HM\d{12,15})(?:-\d+)?', text) # 华住订单
|
||||
hpo_orders = re.findall(r'(HPO-\d{8}-\d+)', text) # 华住采购订单
|
||||
fy_orders = re.findall(r'(FY\d{9,})', text) # 凤悦订单
|
||||
phgco_orders = re.findall(r'(PHGCO\d{9,})', text) # 锦江订单
|
||||
tc_orders = re.findall(r'(TC\d{8,})', text) # 运单号
|
||||
|
||||
# 提取日期
|
||||
dates = re.findall(r'(\d{4}-\d{2}-\d{2})', text)
|
||||
|
||||
all_orders = hm_orders + hpo_orders + fy_orders + phgco_orders
|
||||
for order in all_orders:
|
||||
all_records.append({
|
||||
'order_no': order,
|
||||
'page': i,
|
||||
'tc_no': tc_orders[0] if tc_orders else None,
|
||||
'date': dates[0] if dates else None,
|
||||
'raw_text': text[:500] # 保留部分原文用于核查
|
||||
})
|
||||
|
||||
df = pd.DataFrame(all_records)
|
||||
df = df.drop_duplicates(subset=['order_no'])
|
||||
print(f"提取完成，共 {len(df)} 条唯一订单")
|
||||
return df
|
||||
|
||||
|
||||
def extract_base_order_no(order_no: str) -> str:
|
||||
"""
|
||||
提取基础订单号（移除后缀如 -1, -2）
|
||||
|
||||
例如: HM202505227320-1 -> HM202505227320
|
||||
"""
|
||||
if pd.isna(order_no):
|
||||
return None
|
||||
order_str = str(order_no)
|
||||
match = re.match(r'(HM\d{12,15}|HPO-\d{8}-\d+|FY\d{9,}|PHGCO\d{9,})', order_str)
|
||||
return match.group(1) if match else order_str
|
||||
|
||||
|
||||
def reconcile_scanned_with_excel(
|
||||
scanned_df: pd.DataFrame,
|
||||
excel_path: str,
|
||||
main_sheet: str,
|
||||
pending_sheet: str = None,
|
||||
order_column: str = '华住/锦江订单号'
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
扫描单据与 Excel 对账单匹配
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
scanned_df: OCR 提取的订单 DataFrame
|
||||
excel_path: Excel 对账单路径
|
||||
main_sheet: 主数据 Sheet 名称
|
||||
pending_sheet: 待结算/次月结 Sheet 名称（可选）
|
||||
order_column: 订单号列名
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
{
|
||||
'matched_main': 在主表中匹配的订单,
|
||||
'matched_pending': 在待结算表中匹配的订单,
|
||||
'not_found': 未找到的订单,
|
||||
'summary': 汇总统计
|
||||
}
|
||||
"""
|
||||
# 加载主表
|
||||
df_main = pd.read_excel(excel_path, sheet_name=main_sheet)
|
||||
# 处理表头（如果第一行是表头）
|
||||
if df_main.iloc[0].astype(str).str.contains(order_column).any():
|
||||
df_main.columns = df_main.iloc[0]
|
||||
df_main = df_main.iloc[1:].reset_index(drop=True)
|
||||
|
||||
# 提取基础订单号
|
||||
main_orders = set(df_main[order_column].apply(extract_base_order_no).dropna())
|
||||
|
||||
# 加载待结算表（如有）
|
||||
pending_orders = set()
|
||||
df_pending = None
|
||||
if pending_sheet:
|
||||
try:
|
||||
df_pending = pd.read_excel(excel_path, sheet_name=pending_sheet)
|
||||
pending_orders = set(df_pending[order_column].apply(extract_base_order_no).dropna())
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
all_excel_orders = main_orders | pending_orders
|
||||
|
||||
# 扫描件订单号
|
||||
scan_orders = set(scanned_df['order_no'].apply(extract_base_order_no).dropna())
|
||||
|
||||
# 匹配分析
|
||||
matched_main = scan_orders & main_orders
|
||||
matched_pending = scan_orders & pending_orders
|
||||
not_found = scan_orders - all_excel_orders
|
||||
|
||||
# 汇总
|
||||
summary = {
|
||||
'scan_total': len(scan_orders),
|
||||
'matched_main_count': len(matched_main),
|
||||
'matched_pending_count': len(matched_pending),
|
||||
'not_found_count': len(not_found),
|
||||
'match_rate': (len(matched_main) + len(matched_pending)) / len(scan_orders) * 100 if scan_orders else 0
|
||||
}
|
||||
|
||||
return {
|
||||
'matched_main': matched_main,
|
||||
'matched_pending': matched_pending,
|
||||
'not_found': not_found,
|
||||
'summary': summary,
|
||||
'df_main': df_main,
|
||||
'df_pending': df_pending
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
def generate_litigation_reconciliation_report(
|
||||
result: dict,
|
||||
scanned_df: pd.DataFrame,
|
||||
output_path: str
|
||||
):
|
||||
"""
|
||||
生成诉讼对账分析报告
|
||||
"""
|
||||
summary = result['summary']
|
||||
|
||||
with pd.ExcelWriter(output_path, engine='openpyxl') as writer:
|
||||
# Sheet1: 汇总
|
||||
summary_df = pd.DataFrame({
|
||||
'项目': [
|
||||
'扫描件订单数',
|
||||
'在主对账单中找到',
|
||||
'在待结算表中找到',
|
||||
'完全未找到',
|
||||
'匹配率'
|
||||
],
|
||||
'数值': [
|
||||
summary['scan_total'],
|
||||
summary['matched_main_count'],
|
||||
summary['matched_pending_count'],
|
||||
summary['not_found_count'],
|
||||
f"{summary['match_rate']:.1f}%"
|
||||
]
|
||||
})
|
||||
summary_df.to_excel(writer, sheet_name='对账汇总', index=False)
|
||||
|
||||
# Sheet2: 未找到的订单
|
||||
if result['not_found']:
|
||||
not_found_df = scanned_df[
|
||||
scanned_df['order_no'].apply(extract_base_order_no).isin(result['not_found'])
|
||||
][['order_no', 'page', 'tc_no', 'date']]
|
||||
not_found_df.columns = ['订单号', 'PDF页码', '运单号', '日期']
|
||||
not_found_df.to_excel(writer, sheet_name='未找到订单', index=False)
|
||||
|
||||
# Sheet3: 待结算订单详情
|
||||
if result['matched_pending'] and result['df_pending'] is not None:
|
||||
pending_detail = result['df_pending'][
|
||||
result['df_pending']['华住/锦江订单号'].apply(extract_base_order_no).isin(result['matched_pending'])
|
||||
]
|
||||
pending_detail.to_excel(writer, sheet_name='待结算订单', index=False)
|
||||
|
||||
print(f"报告已保存: {output_path}")
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 使用示例
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 1. 从 PDF 扫描件提取订单
|
||||
pdf_path = "承运商证据_6月业务.pdf"
|
||||
scanned_df = ocr_pdf_extract_orders(pdf_path, dpi=150)
|
||||
|
||||
# 2. 与 Excel 对账单匹配
|
||||
result = reconcile_scanned_with_excel(
|
||||
scanned_df=scanned_df,
|
||||
excel_path="对账单_2025年6月.xlsx",
|
||||
main_sheet="2025.6",
|
||||
pending_sheet="次月结",
|
||||
order_column="华住/锦江订单号"
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 3. 查看匹配结果
|
||||
print(f"匹配率: {result['summary']['match_rate']:.1f}%")
|
||||
print(f"未找到: {result['summary']['not_found_count']} 条")
|
||||
|
||||
if result['not_found']:
|
||||
print("\n未找到的订单:")
|
||||
for order in result['not_found']:
|
||||
print(f" {order}")
|
||||
|
||||
# 4. 生成报告
|
||||
generate_litigation_reconciliation_report(
|
||||
result=result,
|
||||
scanned_df=scanned_df,
|
||||
output_path="诉讼对账分析报告.xlsx"
|
||||
)
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### OCR 识别注意事项
|
||||
|
||||
1. **环境依赖**:
|
||||
```bash
|
||||
# macOS
|
||||
brew install tesseract tesseract-lang poppler
|
||||
pip install pdf2image pytesseract pandas openpyxl
|
||||
```
|
||||
|
||||
2. **识别精度**:
|
||||
- DPI 150 适合快速扫描，DPI 200-250 适合精确识别
|
||||
- 中文识别需要 `chi_sim` 语言包
|
||||
|
||||
3. **订单号格式差异**:
|
||||
- PDF 中可能是 `HM202505227320`
|
||||
- Excel 中可能是 `HM202505227320-1`、`HM202505227320-2`（带后缀）
|
||||
- 匹配时应使用基础订单号
|
||||
|
||||
4. **常见问题**:
|
||||
- 空白页（签收单背面）会被自动跳过
|
||||
- OCR 可能误识别字符（如 5→S, 0→O），建议人工抽查
|
||||
- 大 PDF 处理较慢，可先用低 DPI 预览
|
||||
|
||||
5. **"次月结"/"待结算" 订单**:
|
||||
- 这类订单通常标记为"没有报价"、"未建单"等
|
||||
- 虽然在系统中有记录，但可能未计入正式结算金额
|
||||
- 诉讼中需特别关注这类订单的状态
|
||||
|
||||
6. **多承运商订单归属校验（重要风险点）**:
|
||||
- 承运商可能将其他公司的订单混入证据，企图多收运费
|
||||
- 必须检查PDF订单是否出现在其他承运商的对账单中
|
||||
- 如果订单同时出现在多个承运商对账单中，则为异常订单
|
||||
|
||||
#### 多承运商订单归属校验
|
||||
|
||||
```python
|
||||
def check_order_ownership(
|
||||
scanned_df: pd.DataFrame,
|
||||
my_company_excel: str,
|
||||
other_carrier_excels: list[str],
|
||||
order_column: str = '华住/锦江订单号'
|
||||
) -> dict:
|
||||
"""
|
||||
检查订单归属，识别是否有其他承运商的订单被混入
|
||||
|
||||
Args:
|
||||
scanned_df: OCR 提取的订单 DataFrame
|
||||
my_company_excel: 我司对账单路径
|
||||
other_carrier_excels: 其他承运商对账单路径列表
|
||||
order_column: 订单号列名
|
||||
|
||||
Returns:
|
||||
{
|
||||
'my_orders': 属于我司的订单,
|
||||
'other_carrier_orders': 属于其他承运商的订单（异常）,
|
||||
'disputed_orders': 同时出现在多处的争议订单,
|
||||
'summary': 汇总
|
||||
}
|
||||
"""
|
||||
# 提取PDF订单
|
||||
scan_orders = set(scanned_df['order_no'].apply(extract_base_order_no).dropna())
|
||||
|
||||
# 加载我司对账单订单
|
||||
my_orders = set()
|
||||
try:
|
||||
xl = pd.ExcelFile(my_company_excel)
|
||||
for sheet in xl.sheet_names:
|
||||
df = pd.read_excel(my_company_excel, sheet_name=sheet)
|
||||
for col in df.columns:
|
||||
if '订单' in str(col):
|
||||
orders = df[col].apply(extract_base_order_no).dropna()
|
||||
my_orders.update(orders)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
print(f"加载我司对账单失败: {e}")
|
||||
|
||||
# 加载其他承运商对账单订单
|
||||
other_orders = {} # {carrier_name: set of orders}
|
||||
for excel_path in other_carrier_excels:
|
||||
carrier_name = excel_path.split('/')[-1]
|
||||
carrier_orders = set()
|
||||
try:
|
||||
xl = pd.ExcelFile(excel_path)
|
||||
for sheet in xl.sheet_names:
|
||||
df = pd.read_excel(excel_path, sheet_name=sheet)
|
||||
for col in df.columns:
|
||||
if '订单' in str(col):
|
||||
orders = df[col].apply(extract_base_order_no).dropna()
|
||||
carrier_orders.update(orders)
|
||||
other_orders[carrier_name] = carrier_orders
|
||||
except:
|
||||
pass
|
||||
|
||||
# 分析订单归属
|
||||
all_other_orders = set()
|
||||
for orders in other_orders.values():
|
||||
all_other_orders.update(orders)
|
||||
|
||||
# 分类
|
||||
only_mine = scan_orders & my_orders - all_other_orders # 仅在我司
|
||||
only_others = scan_orders & all_other_orders - my_orders # 仅在其他承运商（异常！）
|
||||
in_both = scan_orders & my_orders & all_other_orders # 同时出现（争议）
|
||||
nowhere = scan_orders - my_orders - all_other_orders # 哪里都没有
|
||||
|
||||
# 识别异常订单属于哪个承运商
|
||||
abnormal_details = []
|
||||
for order in only_others:
|
||||
for carrier, orders in other_orders.items():
|
||||
if order in orders:
|
||||
page = scanned_df[scanned_df['order_no'].apply(extract_base_order_no) == order]['page'].values
|
||||
abnormal_details.append({
|
||||
'order_no': order,
|
||||
'belongs_to': carrier,
|
||||
'pdf_page': page[0] if len(page) > 0 else None
|
||||
})
|
||||
|
||||
summary = {
|
||||
'scan_total': len(scan_orders),
|
||||
'my_orders_count': len(only_mine),
|
||||
'other_carrier_count': len(only_others), # 异常订单数
|
||||
'disputed_count': len(in_both),
|
||||
'not_found_count': len(nowhere)
|
||||
}
|
||||
|
||||
return {
|
||||
'my_orders': only_mine,
|
||||
'other_carrier_orders': only_others,
|
||||
'abnormal_details': abnormal_details,
|
||||
'disputed_orders': in_both,
|
||||
'not_found': nowhere,
|
||||
'summary': summary
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 使用示例（多承运商校验）
|
||||
|
||||
```python
|
||||
# 检查订单归属
|
||||
result = check_order_ownership(
|
||||
scanned_df=scanned_df,
|
||||
my_company_excel="智慧云彩对账单_2025年6月.xlsx",
|
||||
other_carrier_excels=[
|
||||
"友利速运对账单_2025年6月.xlsx",
|
||||
"其他承运商对账单.xlsx"
|
||||
]
|
||||
)
|
||||
|
||||
# 检查是否有异常订单
|
||||
if result['summary']['other_carrier_count'] > 0:
|
||||
print(f"⚠️ 发现 {result['summary']['other_carrier_count']} 个异常订单！")
|
||||
print("这些订单属于其他承运商，不应由我司支付：")
|
||||
for item in result['abnormal_details']:
|
||||
print(f" {item['order_no']} -> 属于 {item['belongs_to']} (PDF第{item['pdf_page']}页)")
|
||||
else:
|
||||
print("✓ 未发现异常订单，所有订单归属正确")
|
||||
```
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
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