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BusinessJul 2, 2026

從收據及發票自動生成增值稅申報表

EigentEigent
使用 Nebius Token Factory + Eigent 從收據及發票自動生成增值稅申報表
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從收據資料夾到完成的增值稅申報表

增值稅回收是那種會吃掉整個下午的財務工作:逐張打開每張收據,從皺摺的相片和掃描 PDF 讀出數字,判斷哪些可回收,然後在不弄錯小數點的情況下加總。在這個用例中,我們把整個工作交給 Eigent——在 Nebius Token Factory 上運行 GLM-5.2——並要求產出兩份財務團隊真正可以使用的交付物:一份結構化的 XLSX 和一份可分享的 HTML 報告。

我們最重視的規則是:切勿猜測任何不確定的資訊。 模型無法有把握讀取的內容,必須標示給人手處理,而不是自行捏造。

1將 Eigent 指向模型 — Nebius Token Factory

示範由模型設定開始:

  1. 前往 Home → Agents → Models → Nebius Token Factory。
  2. 輸入你的 API key,然後 refresh the model list。
  3. 選擇要執行任務的模型——今次示範我們選了 GLM-5.2。

Nebius Token Factory 為 Eigent 的執行框架提供模型服務,因此無論你選擇哪個模型,整個工作流程都一樣。

提示詞

回到首頁後,我們輸入任務並附加收據及發票檔案:

請處理「VAT」資料夾內所有收據及發票,包括相片、掃描 PDF 及數碼發票。

最終輸出應只包含 兩個檔案:

vat_return.xlsx — 每張收據或發票佔一行;列出所有抽取欄位;顯示每個項目是否可申請增值稅回收;顯示每個合資格項目的可回收增值稅金額;包含不可回收項目的排除原因;清楚標示需要人工審核的項目;並包含顯示可回收增值稅總額的摘要工作表。

vat_return.html — 一個可直接開啟並與會計團隊分享的獨立 HTML 檔案,顯示所有增值稅回收項目、每個項目的可回收增值稅金額、被排除項目及其排除原因、需要人工審核的項目,以及可回收增值稅總額。

切勿猜測任何不確定的資訊。

2讀取每個檔案

Eigent 會先讀取所有已上傳檔案——一次過混合處理相片、掃描 PDF 及數碼發票。無需由用戶手動重新輸入,也無需按格式逐一處理。

3抽取關鍵資料

它會從每份文件中抽取增值稅申報所需的重要欄位:供應商、日期、未稅金額、增值稅金額、增值稅率及總額。每一行都對應一份來源文件,因此輸出仍可追溯至原始收據。

4判斷增值稅資格

這是判斷步驟。對每張收據及發票,Eigent 會判斷該項目是否可申請增值稅回收,記錄其可回收金額,並在不符合時寫入排除原因。任何無法有把握讀取的內容都會標示為需要人工審核,而不是猜測——完全符合指示。

5兩份完成的交付物

最後,Eigent 會產出兩份財務營運文件:

  • vat_return.xlsx — 一份結構化工作簿,每份文件佔一行,包含所有抽取欄位、資格標記、每個項目的可回收增值稅、排除原因、人工審核標記,以及載有可回收增值稅總額的 summary sheet。
  • vat_return.html — 一份可在任何瀏覽器開啟的獨立互動報告:可回收項目及金額、帶有原因的被排除項目、需要審核的項目,以及醒目的可回收增值稅總額——可直接傳送給會計團隊。

結果

最終輸出整潔、結構清晰,財務團隊可直接使用。XLSX 是可審計的工作檔案;HTML 是可分享的摘要。由於不確定的項目會被標示而非猜測,審核人員可以清楚知道應該把注意力放在哪裡——而且可以信任所有未被標示的內容。

自行執行

  1. 將所有收據及發票——相片、掃描件及數碼檔案——放入同一個資料夾。
  2. 在 Eigent 中,前往 Agents → Models → Nebius Token Factory,加入你的 API key,重新整理,然後選擇一個模型(我們使用了 GLM-5.2)。
  3. 貼上以上提示詞,附加該資料夾,然後送出。
  4. 開啟 vat_return.xlsx 作為工作檔,並開啟 vat_return.html 與會計團隊分享。

下一步可嘗試

新增一個 currency 欄位,並使用發票日期匯率將每個可回收金額換算為你的報告貨幣。

按增值稅率(標準 / 低稅率 / 零稅率)拆分摘要工作表,讓總計可直接對應到你的增值稅申報表各個欄位。

生成第二個分頁,只列出需要人工審核的項目,並標明無法辨識的具體欄位,方便人手一次過處理。

提升結果的小貼士

  • 只保留兩個輸出。 明確要求只產出 vat_return.xlsx 及 vat_return.html,可令交付物保持整潔可預測,而不是散落一堆中間檔案。
  • 明確禁止猜測。 「切勿猜測任何不確定的資訊」會把含糊之處轉化為人工審核標記——這正是讓財務結果可信的原因。
  • 要求每個項目都要有排除原因。 為每條不可回收項目都要求原因,令報告可審計,而不只是數字。
  • 將工作檔與可分享檔分開。 XLSX 保持可編輯及可審計;獨立 HTML 才是真正交給會計團隊的版本。

Other use cases

長線任務:Eigent 上的 GLM-5.1 對比 GLM-5.2

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對 AI 基礎設施生態系中的 26 間公司進行深入研究——這是整個 AI 價值鏈中最確定的主線。涵蓋以下 6 個子行業(每個子行業挑選具代表性的公司,從大型領導者到較小玩家):AI 數據中心(運算基礎設施/建設擴張);GPU/AI 晶片(訓練與推理矽晶片、ASIC、IP);伺服器、網絡與光學模組(交換機、NIC、光互連);電力、液冷與儲能(電源、熱管理、能源管理);AI 雲端/算力平台(超大規模雲服務商、GPU 雲、算力租賃平台);支援生態系(HBM/先進封裝、晶圓代工、連接器及其他關鍵零件)。每間公司需研究:公司名稱、子行業、總部/國家;核心產品及其在 AI 鏈中的具體角色;上市或私人公司(如已上市,列出股票代號+交易所;如屬私人公司,註明最新估值/融資輪次);市值或估值規模(用於排名);其在生態系中的定位與護城河(1–2 句);主要客戶/競爭對手。排序方式:在每個子行業內,按市值/估值由大至小排名。整體結構需由上而下:從完整硬件生態全景 → 到每間單獨公司。輸出要求:首先生成結構化資料檔 `ai_infra_data.json` —— 包含全部 26 間公司及以上欄位、6 個子行業分類、上市/私人標誌,以及跨公司比較矩陣(子行業 × 關鍵維度)。然後根據該 JSON 生成一份精緻的 HTML 報告:包括生態系全景/分層圖、行業區塊、公司卡片、清晰的上市與私人視覺標示(標籤或顏色編碼)、市值排名圖表,以及可排序/可篩選的比較表。設計要專業、資訊密集且具互動性。先驗證研究資料的準確性(上市狀態、股票代號、估值——採用最新數據並引用來源),然後再生成報告。以單 agent 模式執行任務。

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