logo
  • Środowiska
  • Dla firm
  • Cennik
BusinessJul 2, 2026

Zautomatyzowane rozliczenie VAT z paragonów i faktur

EigentEigent
Automated VAT Return from Receipts and Invoices with Nebius Token Factory + Eigent
Automate Everything with
AI Workforce on Desktop
Download Eigent

Od folderu z paragonami do gotowego rozliczenia VAT

Odzyskiwanie VAT to ten rodzaj pracy finansowej, który potrafi zjeść całe popołudnie: otwieranie każdego paragonu, odczytywanie kwot ze zgniecionych zdjęć i skanowanych PDF-ów, decydowanie, co można odzyskać, i sumowanie całości bez pomyłki w przecinku. W tym przypadku przekazaliśmy całe zadanie do Eigent — działającego na GLM-5.2 w Nebius Token Factory — i poprosiliśmy o dwa rezultaty, z których zespół finansowy naprawdę może skorzystać: uporządkowany XLSX oraz udostępnialny raport HTML.

Najważniejsza zasada była jedna: nie zgaduj żadnych niepewnych informacji. Wszystko, czego model nie mógł odczytać z pewnością, musiało zostać oznaczone do weryfikacji przez człowieka, a nie wymyślone.

1Skieruj Eigent do modelu — Nebius Token Factory

Demonstracja zaczyna się w ustawieniach modelu:

  1. Przejdź do Home → Agents → Models → Nebius Token Factory.
  2. Wprowadź swój klucz API, a następnie odśwież listę modeli.
  3. Wybierz model, na którym chcesz uruchomić zadanie — w tej demonstracji wybraliśmy GLM-5.2.

Nebius Token Factory udostępnia model za pośrednictwem harnessu Eigent, więc dokładnie ten sam przepływ pracy działa na każdym wybranym modelu.

Prompt

Na stronie głównej wprowadziliśmy zadanie i dołączyliśmy pliki z paragonami oraz fakturami:

Przetwórz wszystkie paragony i faktury w folderze „VAT”, w tym zdjęcia, skanowane pliki PDF i cyfrowe faktury.

Wynik końcowy powinien zawierać tylko dwa pliki:

vat_return.xlsx — jeden wiersz na każdy paragon lub fakturę; lista wszystkich wyodrębnionych pól; informacja, czy każda pozycja kwalifikuje się do odzyskania VAT; kwota VAT do odzyskania dla każdej kwalifikującej się pozycji; powód wykluczenia dla pozycji niepodlegających odzyskaniu; wyraźne oznaczenie pozycji wymagających ręcznej weryfikacji; oraz arkusz podsumowania pokazujący łączną kwotę VAT do odzyskania.

vat_return.html — samodzielny plik HTML, który można otworzyć bezpośrednio i udostępnić zespołowi księgowemu, pokazujący wszystkie pozycje odzysku VAT, kwotę VAT do odzyskania dla każdej z nich, pozycje wykluczone i powody wykluczenia, pozycje wymagające ręcznej weryfikacji oraz łączną kwotę VAT do odzyskania.

Nie zgaduj żadnych niepewnych informacji.

2Odczytaj każdy plik

Eigent zaczyna od odczytania wszystkich przesłanych plików — łącząc w jednym przebiegu zdjęcia, skanowane PDF-y i cyfrowe faktury. Bez ręcznego przepisywania, bez obsługi każdego formatu osobno po stronie użytkownika.

3Wyodrębnij kluczowe dane

Z każdego dokumentu pobiera pola istotne dla rozliczenia VAT: dostawcę, datę, kwotę netto, kwotę VAT, stawkę VAT i sumy. Każdy wiersz odpowiada jednemu dokumentowi źródłowemu, więc wynik pozostaje możliwy do prześledzenia aż do oryginalnego paragonu.

4Oceń kwalifikację do VAT

To etap decyzyjny. Dla każdego paragonu i każdej faktury Eigent określa, czy dana pozycja kwalifikuje się do odzyskania VAT, zapisuje kwotę do odzyskania tam, gdzie to możliwe, oraz podaje powód wykluczenia, gdy nie jest to możliwe. Wszystko, czego nie może odczytać z pewnością, jest oznaczane do ręcznej weryfikacji zamiast zgadywane — dokładnie tak, jak polecono.

5Dwa gotowe rezultaty

Na koniec Eigent tworzy dwa dokumenty do operacji finansowych:

  • vat_return.xlsx — uporządkowany skoroszyt z jednym wierszem na każdy dokument, wszystkimi wyodrębnionymi polami, flagą kwalifikacji, VAT do odzyskania dla każdej pozycji, powodami wykluczenia, flagami ręcznej weryfikacji oraz arkuszem podsumowania zawierającym łączny VAT do odzyskania.
  • vat_return.html — samodzielny, interaktywny raport, który otwiera się w dowolnej przeglądarce: pozycje i kwoty do odzyskania, wykluczone pozycje z powodami, pozycje wymagające sprawdzenia oraz najważniejsza łączna kwota VAT do odzyskania — gotowy do wysłania bezpośrednio do zespołu księgowego.

Wynik

Końcowy wynik jest czysty, jasno uporządkowany i gotowy do użycia przez zespół finansowy. XLSX jest audytowalnym plikiem roboczym; HTML to wersja do udostępniania. Ponieważ niepewne pozycje są oznaczane zamiast zgadywane, osoba weryfikująca dokładnie wie, gdzie skupić uwagę — i może zaufać wszystkiemu, co nie zostało oznaczone.

Uruchom to samodzielnie

  1. Umieść wszystkie paragony i faktury — zdjęcia, skany i pliki cyfrowe — w jednym folderze.
  2. W Eigent przejdź do Agents → Models → Nebius Token Factory, dodaj swój klucz API, odśwież i wybierz model (użyliśmy GLM-5.2).
  3. Wklej powyższy prompt, dołącz folder i wyślij.
  4. Otwórz vat_return.xlsx, aby pracować na pliku roboczym, oraz vat_return.html, aby udostępnić wynik księgowości.

Co przetestować dalej

Dodaj kolumnę currency i przelicz każdą kwotę do odzyskania na walutę raportową, używając kursu z dnia wystawienia faktury.

Podziel arkusz podsumowania według stawki VAT (standardowa / obniżona / zerowa), aby sumy mapowały się bezpośrednio na pola formularza rozliczenia VAT.

Wygeneruj drugi arkusz zawierający tylko pozycje do ręcznej weryfikacji, z konkretnym polem, którego nie dało się odczytać, aby człowiek mógł je sprawdzić za jednym razem.

Wskazówki dla lepszych rezultatów

  • Ogranicz się do dwóch wyników. Prośba dokładnie o vat_return.xlsx i vat_return.html utrzymuje rezultaty w czystej, przewidywalnej formie zamiast szeregu plików pośrednich.
  • Wyraźnie zabroń zgadywania. „Nie zgaduj żadnych niepewnych informacji” zamienia niejednoznaczność w flagę ręcznej weryfikacji — a to właśnie sprawia, że wynik jest wiarygodny dla finansów.
  • Wymagaj powodu wykluczenia dla każdej pozycji. Obowiązkowe uzasadnienie dla każdego wiersza niepodlegającego odzyskaniu sprawia, że raport jest audytowalny, a nie tylko liczbowy.
  • Oddziel plik roboczy od pliku do udostępniania. XLSX pozostaje edytowalny i audytowalny; samodzielny HTML to to, co faktycznie przekazujesz zespołowi księgowemu.

Other use cases

Długohoryzontowe zadanie: GLM-5.1 vs GLM-5.2 w Eigent

Długohoryzontowe zadanie: GLM-5.1 vs GLM-5.2 w Eigent

Przeprowadź dogłębne badanie 26 firm z ekosystemu infrastruktury AI — najbardziej pewnego głównego nurtu całego łańcucha wartości AI. Obejmij te 6 podsektorów (wybierz reprezentatywne firmy w każdym z nich, od liderów o dużej kapitalizacji po mniejszych graczy): Centrum danych AI (infrastruktura obliczeniowa / rozbudowa); GPU / chipy AI (silicon do treningu i inferencji, ASIC, IP); Serwery, sieci i moduły optyczne (switches, NIC, połączenia optyczne); Zasilanie, chłodzenie cieczą i magazynowanie energii (zasilanie, termika, zarządzanie energią); Chmura AI / platforma obliczeniowa (hyperscalers, chmury GPU, platformy wynajmu mocy obliczeniowej); Ekosystem wspierający (HBM / zaawansowane pakowanie, foundry, złącza i inne krytyczne komponenty). Dla każdej firmy zbadaj: nazwę firmy, podsektor, siedzibę / kraj; kluczowe produkty i jej konkretną rolę w łańcuchu AI; publiczna czy prywatna (ticker + giełda, jeśli notowana; jeśli prywatna, podaj najnowszą wycenę / rundę finansowania); kapitalizację rynkową lub wycenę (do rankingu); pozycjonowanie i przewagę konkurencyjną w ekosystemie (1–2 zdania); kluczowych klientów / konkurentów. Kolejność: w obrębie każdego podsektora uporządkuj od największej do najmniejszej (według kapitalizacji rynkowej / wyceny). Zbuduj całość od góry do dołu: od pełnego krajobrazu ekosystemu sprzętowego do każdej pojedynczej firmy. Wymagania wyjściowe: najpierw wygeneruj uporządkowany plik danych ai_infra_data.json — zawierający wszystkie 26 firm z powyższymi polami, 6 klasyfikacji podsektorów, flagę publiczna/prywatna oraz macierz porównawczą między firmami (podsektor × kluczowe wymiary). Następnie wygeneruj dopracowany raport HTML na podstawie tego JSON-a: uwzględnij diagram krajobrazu ekosystemu / warstwowy, sekcje sektorowe, karty firm, czytelny wizualny wskaźnik firm publicznych i prywatnych (tagi lub kodowanie kolorami), wykres rankingu kapitalizacji rynkowej oraz sortowalną/filtrowalną tabelę porównawczą. Zaprojektuj całość profesjonalnie, gęsto informacyjnie i interaktywnie. Najpierw zweryfikuj dokładność danych badawczych (status notowań, tickery, wyceny — użyj najnowszych wartości i cytuj źródła), a dopiero potem wygeneruj raport. Przekaż zadanie w trybie pojedynczego agenta.

Zbuduj 10 gier HTML5 na Chiński Nowy Rok z Eigent

Zbuduj 10 gier HTML5 na Chiński Nowy Rok z Eigent

Zbuduj 10 oddzielnych i KOMPLETNYCH gier o tematyce związanej z Chińskim Nowym Rokiem 2026 (Koń) w HTML, CSS i JS (bez bibliotek). Gry muszą być zabawne, oryginalne, dopracowane i przyjazne dla urządzeń mobilnych. Uwzględnij system punktacji, rosnący poziom trudności, przyciski restartu i płynne efekty wizualne. Obejmij: arcade, puzzle, endless runner, reakcję, strategię, pamięć, lokalny tryb 2-osobowy, idle, retro pixel oraz 1 grę eksperymentalną.

Zbuduj 3D platformówkę Snow Bros z Gemini 3.1 Pro

Zbuduj 3D platformówkę Snow Bros z Gemini 3.1 Pro

Stwórz nowoczesną 3D platformówkę z przewijaniem bocznym inspirowaną Mario, połączoną z mechanikami Snow Bros. Gracz może strzelać śnieżnymi pociskami, aby zamrażać potwory w śnieżki, a następnie kopać je, by wywoływać reakcje łańcuchowe na innych przeciwnikach. Uwzględnij system punktacji, licznik żyć, rosnący poziom trudności oraz funkcję restartu z bogatymi, wielowarstwowym środowiskiem 3D.

Automate everything with AI workforce on desktop
Download Eigent

Wypróbuj Eigent już dziś

Pobierz open-source’ową aplikację desktopową. Twoja SI workforce, działająca na Twoim komputerze.

Pobierz Eigent
Eigent

Otrzymuj najnowsze aktualizacje, poradniki i wydania dotyczące automatyzacji SI workforce.

ProduktEigentŚrodowiskaCennikDla firm
OdkrywajRozwiązaniaPrzypadki użyciaUmiejętnościWtyczkiBlogi
DeweloperzyDokumentacjaGitHubCAMEL-AIFundusz Open SourcePartner
PobierzDla open source
FirmaO nasBrandKarieraWarunki korzystaniaPolityka prywatnościBezpieczeństwo i zaufaniePolityka plików cookiePolityka zwrotów i wersji próbnej

Wszelkie prawa zastrzeżone © 2026 EIGENT UK LTD

Wydano nową wersję Eigent 1.0!download