使用 cnocr 对报告图片进行 OCR 提取销售数据,通过 MiniMax API 解析 JSON,并将结果转换为 Excel 电子表格。
sales-report-parser
功能概述
sales-report-parser是一项面向实际任务的技能,主要用于销售报表图片 OCR 识别与大模型解析工具集;从销售报表图片中提取数据,支持:;
核心要点
- 图片 OCR 文字识别(使用 cnocr);
- 大模型 JSON 解析(支持 MiniMax API);
- JSON 转 Excel 表格;
使用与执行
OCR 识别;2. 大模型 JSON 生成;JSON 转 Excel;4. 批量提取(推荐);ocr_images.py;image/-i。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
结果检查与注意事项
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。
sales-report-parser
销售报表图片 OCR 识别与大模型解析工具集
功能
从销售报表图片中提取数据,支持:
- 图片 OCR 文字识别(使用 cnocr)
- 大模型 JSON 解析(支持 MiniMax API)
- JSON 转 Excel 表格
工具
1. OCR 识别
cd /data/sales-report-parser/skills/sales-report-parser/scripts pip install -r requirements.txt # 识别图片中的文字 python ocr_images.py --image /path/to/image.jpg
2. 大模型 JSON 生成
python llm_json.py --content "OCR识别结果文本" --prompt "你的提示词" --api_key "你的API密钥" --output result.json
3. JSON 转 Excel
python json_to_excel.py --input result.json --output result.xlsx
4. 批量提取(推荐)
python batch_extract.py --api_key "你的API密钥" --image /path/to/images/ --output my_output
参数说明
ocr_images.py
--image/-i: 图片路径(必需)
llm_json.py
--content/-c: 要处理的内容(必需)--prompt/-p: 提示词(必需)--api_key/-k: API 密钥(必需)--output/-o: 输出 JSON 路径(必需)--base_url: API 地址(默认 https://api.minimaxi.com/v1)--model: 模型名(默认 MiniMax-M2.5)--temperature: 温度(默认 1.0)
json_to_excel.py
--input/-i: 输入 JSON 文件(必需)--output/-o: 输出 Excel 文件(必需)--sheet/-s: 工作表名(默认 Sheet1)--no-transpose: 不转置表格--no-sort: 不按日期排序
batch_extract.py
--api_key/-k: API 密钥(必需)--image/-i: 图片或目录(必需)--output/-o: 输出文件名(默认 output)--base_url: API 地址--retries: 重试次数(默认 3)
销售报表字段
日期, 总销售, 产品净销售, 现烤面包, 袋装面包, 软点, 西点, 中点, 蛋糕个数, 蛋糕金额, 卡劵, 交易次数
示例
# 完整流程示例 cd /data/sales-report-parser/skills/sales-report-parser/scripts # 方式一:一步到位批量处理 python batch_extract.py --api_key "your-api-key" --image ../ --output sales_data # 方式二:分步骤处理 # 1. OCR 识别 python ocr_images.py --image 1,8.png # 2. 大模型解析(将 OCR 结果粘贴到 content) python llm_json.py --content "OCR识别结果" --prompt "提取销售数据..." --api_key "your-api-key" --output data.json # 3. 转 Excel python json_to_excel.py --input data.json --output data.xlsx
依赖
cnocr langchain-openai langchain-core pandas openpyxl pillow pydantic
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