InvoiceGuard Pro

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InvoiceGuard · 发票合规管家 — AI 驱动发票查重、验真、合规报告生成工具。用于：发票上传/扫码识别、发票重复报销检测（AI 查重）、发票真伪官方验真（金税四期）、合规报告生成（财会便函〔2023〕18号）、批量发票处理。当用户提到：发票、查重、验真、报销、合规、重复报销、假发票、发票识别、OFD、PDF发票时使用此技能。

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openclaw skills install invoice-guard-pro

InvoiceGuard · 发票合规管家

通过 AI 实现发票查重、验真、合规报告全流程。

工作流程

用户上传发票
    │
    ├── 图片/截图/拍照
    │   → miaoda-studio-cli image-understanding 提取文字
    │
    ├── PDF / OFD / XML
    │   → miaoda-studio-cli doc-parse 提取内容
    │
    ▼
解析关键字段（发票号码、日期、金额、购销方）
    │
    ▼
AI 查重引擎
    │  • 图像指纹哈希比对
    │  • 关键字段一致性校验
    ▼
官方验真（Pro）
    │  • 对接国家税务总局查验平台
    │  • 发票状态查询（正常/作废/红冲）
    ▼
生成合规报告 → 写入飞书文档（Pro）
    │
    ▼
返回结构化结果

功能详解

1. 发票上传与识别

支持格式：图片（JPG/PNG）、PDF、OFD、XML

# 图片发票 → OCR 识别
miaoda-studio-cli image-understanding -i invoice.png

# PDF/OFD/XML 发票 → 文本提取
miaoda-studio-cli doc-parse --file invoice.pdf --output json

关键字段提取：

发票类型（增值税专用发票 / 普通发票 / 电子发票 / 火车票 / 机票等）
发票代码 + 发票号码
开票日期
价税合计金额
购买方名称 + 纳税人识别号
销售方名称 + 纳税人识别号
货物或应税劳务名称

2. AI 查重引擎

免费版 + Pro 版均可用

基于三重校验识别重复发票：

精确匹配：发票代码 + 号码完全相同 → 直接标记重复
字段哈希：金额 + 日期 + 购销方生成指纹 → 指纹碰撞检测
图像相似度：图片结构相似度比对（截图/套打票识别）

# 查重核心逻辑（见 scripts/duplicate_checker.py）
# 返回: {is_duplicate: bool, match_type: str, confidence: float}

3. 官方验真（Pro）

仅 Pro 版可用

对接国家税务总局增值税发票查验平台：

实时验证发票真伪
查询发票状态：正常 / 作废 / 红冲 / 失控
校验开票金额与系统记录是否一致

⚠️ 国税查验接口需企业开发者账号。配置方式见 references/tax-api.md

4. 合规报告（Pro）

仅 Pro 版可用

符合财政部《财会便函〔2023〕18号》要求，生成结构化合规报告。现在支持飞书原生方案：

合规报告 → 直接生成可分享评论的飞书云文档
发票明细 → 自动存入飞书多维表格，支持筛选分析

报告结构（六节，符合《财会便函〔2023〕18号》格式）：
├── 一、基本信息（企业名称、税号、报告时间）
├── 二、发票汇总（总数、金额合计、按类型/月份分布）
├── 三、查重结果（重复发票列表）
├── 四、验真结果（异常状态发票）
├── 五、合规结论（合规总结 + 风险提示）
└── 六、附件清单

标准 Markdown 报告生成

调用 scripts/compliance_report.py 生成 Markdown 格式报告：

python3 scripts/compliance_report.py <summary_json> <records_json> [buyer_name] [buyer_tax_id]

输出：符合《财会便函〔2023〕18号》的完整 Markdown 报告，包含六节结构 + 发票明细表。

飞书原生方案（推荐 Pro 用户使用）

步骤 1：生成飞书文档报告

调用 generate_feishu_compliance_report_markdown() 获取 Lark-flavored Markdown，然后使用 feishu_create_doc 工具创建可分享可评论的飞书文档：

from scripts.compliance_report import generate_feishu_compliance_report_markdown

markdown = generate_feishu_compliance_report_markdown(
    records=invoice_records,
    summary=report_summary, 
    buyer_name="XX有限公司",
    buyer_tax_id="91440000XXXXXXXXXX"
)

# 然后调用飞书 API 创建文档
# feishu_create_doc(title="发票合规检查报告-2026年X月", markdown=markdown)

飞书文档特性：

使用飞书原生高亮块展示风险提示，视觉更清晰
文档生成后自动可分享、可评论、可协作
完全符合《财会便函〔2023〕18号》的六节结构要求

步骤 2：发票明细存入飞书多维表格

先创建多维表格和数据表，定义字段，然后批量导入发票数据：

from scripts.compliance_report import create_feishu_bitable_schema, prepare_invoices_for_feishu_bitable

# 1. 创建多维表格 App
# feishu_bitable_app action="create" name="发票合规检查明细表"

# 2. 获取 app_token，创建数据表（包含预设字段）
fields = create_feishu_bitable_schema(app_token)
# feishu_bitable_app_table action="create" app_token="<app_token>" name="发票明细" fields=fields

# 3. 准备发票数据并批量导入
bitable_records = prepare_invoices_for_feishu_bitable(invoice_records)
# feishu_bitable_app_table_record action="batch_create" app_token="<app_token>" table_id="<table_id>" records=bitable_records

多维表格字段：

字段	类型	说明
发票代码	文本
发票号码	文本
开票日期	日期	毫秒时间戳，支持日期筛选
金额	数字	支持金额排序和统计
开票方	文本
状态	单选	正常/重复/可疑/异常，支持筛选
查验状态	单选	未查验/正常/作废/红冲/失控

多维表格优势：

支持按状态、日期、金额筛选查询
支持生成数据透视表和统计图表
团队协作方便，所有发票数据集中管理

5. 批量处理

仅 Pro 版可用（免费版限额 20 张/月）

支持批量上传数百张发票，自动排队处理：

批量识别 → 批量查重（支持跨批次）→ 批量验真 → 汇总报告

使用示例

示例 1：单张发票查重

用户：帮我查一下这张发票有没有重复报销
[上传发票图片]

→ 调用 miaoda-studio-cli image-understanding 识别 → 提取发票关键字段 → 调用本地查重引擎 → 返回：发票号码、金额、查重结果

示例 2：发票验真（Pro）

用户：验一下这张发票真假
[上传发票图片]

→ 识别发票 → 调用国税查验 API → 返回真伪状态

示例 3：生成合规报告（Pro）

用户：帮我生成这批发票的合规报告
[上传多张发票]

→ 批量识别 → 批量查重 → 批量验真 → 生成飞书文档报告

示例 4：批量发票处理

用户：批量处理这50张发票
[上传压缩包或批量文件]

→ 解压归档 → 逐张识别 → 并发查重 → 汇总结果

字段提取规则

发票类型	关键字段	提取难度
增值税专用发票	发票代码、号码、金额、税额、购销方	★★☆
增值税普通发票	发票代码、号码、金额、购销方	★★☆
电子发票（PDF/OFD/XML）	完整结构化字段	★☆☆
火车票	日期、出发/到达地、金额	★☆☆
机票行程单	航班、日期、金额、乘客	★☆☆
出租车票	日期、时间、金额	★☆☆

常见问题

问题	解答
国税查验接口需要什么？	企业纳税人资格 + 开发者账号，免费配额有限
OFD 格式怎么解析？	`miaoda-studio-cli doc-parse --file invoice.ofd`
隐私合规怎么保证？	不存储发票原始数据，处理后即弃
免费版和 Pro 版怎么区分？	通过用户选择或上下文判断，核心功能一致
图片不清晰怎么办？	提示用户重拍或扫描，确保发票号码和金额清晰可见

参考资料

发票格式规范：references/invoice-types.md
税局验真接口：references/tax-api.md
合规报告模板：references/compliance-report.md
查重引擎脚本：scripts/duplicate_checker.py