本文介绍了一个利用扣子（Coze）平台构建的自动化工作流，旨在解决用户处理大量电子发票的繁琐工作。该工作流能够自动识别并提取PDF或图片格式发票中的关键信息，通过大模型进行结构化整理，并最终将信息高效地录入飞书表格，极大地提升了发票处理的效率和准确性，让用户能节省宝贵时间陪伴家人。文章详细拆解了工作流的各个环节，包括链接读取、大模型处理、循环与代码转换，以及最终的数据写入，为用户提供了实用的解决方案。

💡 **自动化发票信息提取与整理：** 该扣子工作流的核心功能是自动化处理电子发票。用户只需提供发票文件（支持PDF和图片格式）以及飞书表格的URL，工作流便能自动提取发票中的信息，并按照预设格式进行整理。

🤖 **大模型赋能信息结构化：** 工作流利用大模型对提取到的发票信息进行智能分析和结构化处理。通过精心设计的系统提示词和用户提示词，确保发票内容被准确识别并以规范的格式输出，为后续的数据录入奠定基础。

📊 **无缝对接飞书表格：** 整个工作流设计考虑了与飞书表格的集成。提取和整理后的发票信息，通过代码转换成飞书表格可识别的格式，并最终通过插件实现数据的批量写入，实现了从原始发票到结构化表格的无缝对接。

🚀 **提升工作效率，释放个人时间：** 此工作流的根本目的是帮助用户摆脱枯燥乏味的发票整理工作，显著提高工作效率，减少人为错误。从而让用户有更多的时间投入到更有价值的工作或陪伴家人，提升生活品质。

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关于扣子（Coze）的一些常用的基础知识，吾鳴输出了以下几篇文章，对扣子还不太了解的可以抽空看一看。

扣子（Coze）基础：扣子入门教程——初识扣子扣子（Coze）基础：扣子入门教程——工作流常用知识点介绍扣子（Coze）基础：实战一个新闻查找智能体，完整步骤拆解扣子（Coze）基础：考公智能体，讲解知识库的使用

最近有一位粉丝朋友留言，说她自己的工作中需要和大量的发票打交道，每天都沉浸在大量的发票整理工作中，非常的枯燥乏味，稍微注意力不集中，还容易整理出错。本文要分享的工作流是可以把电子发票的内容自动整理到飞书表格中，希望可以解决她的问题，能有更多的时间陪伴家人。

效果演示

输入

feishu_table_url：飞书表格URL（需要把表格创建好，然后把浏览器上方的链接拷贝到这里）files：发票文件列表，可选多个（pdf、图片都可以）

输出

完整工作流

工作流详解

开始

feishu_table_url：飞书表格URLfiles：发票文件列表，可选多个（pdf、图片都可以），注意：这里的类型是Array

1.插件-链接读取

功能描述：用于提出文件里面的信息内容单次/批处理：批处理item1：引用“开始”节点的filesurl：选择本节点上方的“item1”

2.大模型

功能描述：使用大模型来整理发票内容，并且让其按照指定的格式进行输出单次/批处理：批处理模型：看截图item1：引用“1.链接读取”插件输出的“outputList”input：引用自身节点的“item1”系统提示词&用户提示词：已打包好放置在文末

输出

3.业务逻辑-循环

功能描述：循环节点用于大模型输出的数据，把它整理成飞书表格格式的数据并行运行数量：能同时处理多少个，填 “1”批处理次数上限：最多处理多少次，填“100”item：引用“2.大模型”节点输出的outputList

4.业务逻辑-代码

功能描述：用于把大模型输出的单条结果转换成写入飞书表格所需要的格式input：引用“3.业务逻辑-循环”节点的输出“output”代码：代码已经打包好，放到了文末。注意：代码是Python脚本

5.插件-飞书多维表格

功能描述：用于把结果写入到飞书表格中app_token：引用“开始”节点的“feishu_table_url”records：引用“4.代码”节点的“records”

结束

output：引用“开始”节点的“feishu_table_url”，主要输出个链接，能让你查看结果是否成功了

今天的分享就到这里，如果您觉得有收获的话，可以给个一键三连，您的鼓励是吾鳴持续输出的最大动力。有什么疑问也可以打在评论区，吾鳴会第一时间回复。

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