手写表格识别助手

问题背景

手写表格常出现在考勤、签到、订单、报销、凭证等流程中，原始数据以图片形式留存。人工录入容易漏字、串行，且难以批量核对。这个技能要解决的是：把一张或多张手写表格图片转成可校验的 JSON，再导出为可继续加工的 Excel，减少“图片到表格”的重复劳动。

工作方式

技能由多模态识别、结构化校验和导出脚本组成。单张处理时，智能体读取图片，按 references/prompt_templates.md 中的提示词模板提取字段，输出标准 JSON；模糊内容会被标注为不确定。批量处理时，多张图片并发识别，每张生成独立结果，进度实时可见。

核心能力包括：

• 单图识别：从手写表格中提取姓名、日期、金额、数量等字段
• 批量并发：多张表格并行处理，适合多来源汇总
• JSON 校验：对照 references/json_format.md 检查字段与结构
• Excel 导出：通过 scripts/json_to_excel.py 生成 .xlsx
• 合并模式：列名相似度≥60%时自动归一，例如“客户名”与“客户姓名”

导出支持两种模式：

1. 多工作表：每张图片一个工作表，便于区分来源
2. 单表合并：自动匹配列名，并添加 图片来源 列与统计信息

适用边界

该技能更偏向“识别与结构化”，不是数值重算系统。默认保留原始识别内容，不做求和、折算或业务计算；如果表格包含“计算式=结果”混合列，可拆分为“计算式”和“结果”两列。手写字迹潦草、拍摄角度倾斜或字段定义模糊时，仍会影响准确率，建议先使用场景化提示词模板明确字段名、格式和校验规则。