InvoiceFlowAI 開源報帳工具，把中國電子發票整理進 Excel

用 AI 摘要這篇文章：

ChatGPT Claude Perplexity Google Grok

每個月報帳前的那個下午通常是這樣過的：在信箱裡搜「發票」，把中國開票平台寄來的 PDF 一封封點開、下載、改名，再把日期、金額、發票號碼抄進試算表。單張不難，麻煩在於數量，出差一週下來，車票、機票、住宿、餐飲的票據散落在十幾封郵件裡，有些甚至只有一個「點擊查看發票」的連結，附件欄是空的。這套流程在需要經手中國電子發票的人身上每個月重演一次。

InvoiceFlowAI 是一款衝著這個流程來的開源桌面工具。它連上你的信箱後，自動把電子發票附件抓下來、辨識票面資訊、按類型歸檔命名，最後產出一份 Excel 報帳彙總表。專案放在 GitHub（EthanYoQ/Invoice-Downloader），採 Apache-2.0 授權，提供 Windows x64 與 Apple Silicon Mac 兩種安裝檔，全部免費，辨識用的 AI 要自帶 API 金鑰。

Pin

一張合成發票 XML，在本地就解完了

我把專案的原始碼完整抓下來讀過一輪，接著做了一個小實驗：按原始碼裡 XML 解析器認得的欄位名稱，組一份假的全電子發票檔，內容包括 20 位發票號碼、賣方「上海某科技有限公司」、買方「台北某股份有限公司」、金額 888.00 元、開票日期與品名住宿服務，然後呼叫專案的本地解析入口。結果不需要任何 AI：號碼、買賣雙方、金額、日期全數解出，還自動歸進「住宿發票」分類，全程零次 API 呼叫。

我也餵了兩個故意做壞的檔案。金額改成 0.00 的那張被判定無效，只含一段普通文字的 XML 同樣被拒於門外。換句話說，這條本地路徑不是能撈就撈，它有基本的欄位檢查：號碼要落在 8 到 20 位數字、日期要能解析、金額必須大於零，過不了關的檔案會被送去別的路徑處理或列入人工複核。

這個測試有它的邊界：合成檔證明的是「本地解析這條路真的存在、真的能跑」，不是它在真實世界各種版式上的涵蓋率。中國各開票平台產出的 XML 結構有官方規格，我的假檔是照解析器認的欄位造的，等於考卷照著課本出；真實票據的辨識表現，仍要以實際使用為準。

最現實的第一問：你的信箱通不通

答案寫在程式碼裡，比官方文件更硬：整個信箱通道表只有 qq.com 和 163.com 兩個網域。解析信箱位址的邏輯是，網域屬於這兩家就直接對到各自的 IMAP 伺服器，其他任何網域一律回落到 QQ 的伺服器。也就是說，填 Gmail 地址不會得到「不支援」的友善提示，而是被當成 QQ 信箱送去看 imap.qq.com，然後連線失敗。安裝介面的下拉選單也只有這兩個網域可選，填了別的會被直接換成 qq.com。Gmail、Outlook、iCloud 使用者到這裡就可以離開了，這是程式碼層級的邊界，換版本也不會變。

QQ 與 163 信箱要用這類工具，都得先在信箱設定裡開啟 IMAP 服務，取得一組 16 位授權碼，這組碼不等於信箱密碼，是專門給第三方郵件軟體用的。工具連上信箱後以唯讀模式作業，原始碼裡開信箱的呼叫明確帶著唯讀參數，不標記已讀、不搬信、不刪信。如果你要的是把整個信箱長期備份下來，那是另一種需求，可以參考像 Bichon 這類自架的 IMAP 郵件歸檔工具；InvoiceFlowAI 只做單向收取這件事。

它判斷「這封郵件是不是發票信」的關鍵字清單，認的是簡體字串和英文的 receipt、invoice，繁體寫法的「發票」兩個字並不在清單裡。這呼應了整個工具的定位，它是為中國開票生態造的，從信箱、關鍵字到後面會講的開票平台對應，每一層都是。

發票資料會流到哪裡

先講留在本機的部分：收信、下載附件、解壓縮、歸檔改名、產 Excel，整條處理鏈都在你的電腦上跑，原始碼裡沒有任何遙測、統計或回報端點。信箱授權碼的儲存也有做功課，Windows 上用系統的資料保護 API 加密，只能綁在你這個 Windows 帳號下解開，macOS 上則存進鑰匙圈。這兩點我逐一翻過對應的程式碼確認。

唯一會離開電腦的是 AI 辨識這一段，而且邊界比多數同類工具講得清楚。它把發票頁面轉成圖片後，送到開發者文件指定的智譜開放平台做文字辨識與欄位抽取，送出去的內容就只有票面本身，郵件正文、寄件人、其他附件都不隨行；這一點在原始碼的請求組裝處可以直接核對。要注意的是「只有票面」仍然包含賣方名稱、金額、買方統一編號這類欄位，如果你的發票上有客戶或公司機密資訊，這一段就要先過公司對第三方 AI 服務的合規要求，責任在工具的免責聲明裡也明確留給使用者。

為什麼作者敢估 5 塊人民幣的 AI 額度用一年

官方 README 的費用估算寫得很敢：新註冊智譜帳號送 500 萬 tokens，每張發票約消耗 1,000 到 3,000 tokens，每月處理 200 張的話，儲值 5 元人民幣大約可用 12 個月。這是作者宣稱，我沒有實際計費驗證，但讀完原始碼後，這個數字就不像行銷話術了，因為整個架構都在想辦法少叫 AI。

第一道節流在郵件層。信箱裡絕大多數郵件跟發票無關，全部送去辨識既慢又花錢，所以先過四層過濾：寄件網域比對白名單（鐵路 12306、滴滴、高德、萬豪、華住、美團，以及幾家商旅公司），沒中就看主題關鍵字，再看正文關鍵字，最後檢查附件圖片裡有沒有發票 QR Code。四層都沒通過的郵件直接丟掉，根本不會進到辨識流程。附件本身還有一道分級：2 像素見方的追蹤圖、32 像素內的裝飾圖直接丟棄，超過 5MB 的大檔暫存不處理，正常的 PDF 和圖片才進入主流程。

第二道節流在辨識層，這也是我開頭那個測試的意義。進到辨識階段的檔案會先跑一串本地的確定性解析器：XML 直解、信內電子收據、國外格式旅宿單據、中國標準版式的 PDF 文字抽取，能解出來就直接用，一次 AI 都不叫。全部失敗才升級到雲端，先走 OCR 加文字模型的精確路線，再失敗換視覺模型直接看圖。換句話說，AI 在這套設計裡是最後一招，規則能解的票不花錢也不外送，這正是小額額度撐得久的原因。

官方宣傳裡有個「自然語言分類規則」的功能，例如設定「滴滴大於 100 元放進大額資料夾」。讀原始碼會發現它的實作方式很老實：這段文字被原樣附在發給模型的提示詞裡，由模型在抽取欄位時順便判斷分類。這代表規則只對真的走到 AI 那一步的票據生效，被本地路徑解掉的檔案不會經過這套判斷，要自訂分類規則的人值得知道這個差別。

只有連結、沒有附件的發票，它想辦法追回來

中國電子發票有個麻煩之處：很多平台寄來的郵件不附檔，只給一個「查看發票」的網頁連結。只掃附件的工具碰到這種信就漏票了。InvoiceFlowAI 對這類連結做了三級處理：百望雲這類需要登入操作的平台，用它內建的自動化瀏覽器走完登入、點按、攔截下載檔案的流程；稅務平台、諾諾、航信這類能直連的來源，用 HTTP 直接抓檔，原始碼裡寫死了七種平台族的對應規則，連拼多多、京東雲、比亞迪的發票網域都有對應；完全認不出的網頁，就整頁轉存成 A4 版面的 PDF 再進辨識。

這是它相對「只收附件」工具最有企圖心的部分，也是最脆弱的部分。開票平台改版，對應就會失效，作者自己在文件裡也承認不保證所有連結都能還原，建議掃完後檢查有無遺漏。歸檔時它還會做憑證配對，住宿發票和飯店水單、叫車發票和行程明細自動配成一對相鄰命名，這對要拿整套憑證去核銷的人是實際的省事。

裝之前的三個現實

第一個現實是體積。Windows 免安裝版壓縮檔 689MB，安裝版 502MB，macOS 版 365MB，對一個發票工具來說相當大。原因在它的技術選擇：整套用 Python 打包，又內建了自動化瀏覽器元件來處理需要登入的開票平台，等於把一整個執行環境塞進安裝檔。下載前請先確認網路與硬碟空間都到位。

第二個現實是程式未簽署。Windows 第一次執行通常會跳 SmartScreen 警告，macOS 要到系統設定的隱私與安全性裡手動允許開啟。這對個人使用者是幾分鐘的事，但在公司電腦上，資安政策可能直接把未簽署程式擋下來。第三個現實前面講過：AI 辨識要自己去智譜開放平台申請 API 金鑰，軟體本身不代管。

Pin

如果 689MB 讓你猶豫，它還有一條輕量的替代路線：作者另外發布了 DeepSeek Harness 的側邊欄外掛，裝進 DeepSeek Harness 桌面外殼後從側欄叫用，OCR 在本地跑，只把辨識出的文字交給你選的 DeepSeek 模型抽取欄位，和桌面版把票面圖片送智譜的資料流不同。兩條路線授權碼的存放方式也不同，外掛版交給宿主軟體的憑證服務保管。

它明確不做的事

定位上它是「報帳前的整理助理」，不是發票管理系統。發票驗真、重複票據偵測、微信或支付寶票夾匯入，這些功能官方都沒有提供，需要的人得另外找工具搭配。辨識沒把握的檔案也不會被硬塞進結果，而是放進「待人工複核」資料夾，附上原因前綴，這條路徑在歸檔程式碼裡有明確實作，低信心就轉人工，不猜。

免責聲明值得認真看一眼：作者不保證辨識結果的準確性與完整性，也不保證稅務、財務上的合規性，金額、日期、發票號碼這些關鍵欄位在正式報帳前都要人工核對。另一條更根本的邊界是：它處理的是中國電子發票生態的 PDF、OFD 與 XML 格式，台灣的統一發票、載具與雲端發票 App 完全不在它的設計範圍裡。

Apache-2.0 可商用，但整個專案只有一個人

專案採 Apache-2.0 授權，允許商業使用與二次散布，條件是保留版權聲明與作者的 NOTICE 署名檔。整個專案由作者 EthanYoQ 一人開發，2026 年 3 月建立，到 7 月底已經發了六個正式版，最近一次程式碼推送停在 2026 年 8 月 29 日，157 個議題裡只剩 2 個未關，最新的提問是 9 月 1 日有使用者詢問有無 Docker 版，維護節奏相當勤。

不過它的使用者規模還很小，最新版三個安裝包的下載次數加起來兩百多次，星數三百出頭。單人維護加上小眾社群，好處是議題回覆快，風險是巴士係數為一，作者停手就沒有下一版，重要資料流程依賴它的話要有備案心理準備。如果你想要的是更通用的文件辨識基底，OCR Server 這類把手機文字辨識開成區域網路 API 的自架工具是不同路線的選擇；產出的報帳彙總表如果要跟舊表對帳，Diff Excel 這類試算表比對工具可以接著用。

總結我的判斷：每個月要從 QQ 或 163 信箱裡整理一堆中國電子發票的人，這工具把最耗時的下載、命名、抄寫三件事自動掉了，AI 費用可控、資料外送邊界清楚，值得一試；信箱不是這兩家、或手上只有台灣發票的人，它現在幫不上忙，等作者開放通用 IMAP 與繁體關鍵字支援再回來看。