P-E: 图片批量提取 → Excel 表格#

概述#

从相同格式的图片中提取数据，自动生成带嵌入图片的 Excel 表格。零交互，一步完成。

触发条件#

当用户发送以下内容时触发：

• 模板图片 + 多张实际数据图片
• 说「图片提取」「提取Excel」「picture extract」
• 使用 /p-e 或 /pe

工作流程#

第 0 步：依赖检查（仅首次）#

用 exec 工具运行：

bash

python3 -c "import openpyxl; import PIL" 2>/dev/null || pip3 install --user openpyxl Pillow

如果失败，告知用户运行： bash ~/.agents/skills/p-e/scripts/setup.sh

第 1 步：分析模板图片#

用你的视觉能力分析用户发送的第一张（模板）图片：

1. 识别所有字段的位置和格式
2. 理解数据的排版规律
3. 推断字段名称和数据类型
4. 建立字段-位置的映射关系

第 2 步：提取所有图片数据#

逐张分析实际数据图片，提取每张图片中的结构化数据。

同时，将用户发送的每张图片保存到临时目录，用于后续嵌入 Excel：

bash

# 用 exec 工具创建临时目录
mkdir -p /tmp/p-e-images

如果图片已经在本地文件系统上（用户给了路径），直接使用该路径。 如果图片是通过聊天发送的，用 write 工具将图片保存到 /tmp/p-e-images/。

第 3 步：生成 JSON 数据文件#

将提取的数据组织为 JSON 格式，用 write 工具写入临时文件：

json

{
  "fields": ["编号", "产品描述", "装箱数", "单价", "尺寸", "图片"],
  "data": [
    {
      "编号": "3-4",
      "产品描述": "手掌最后的晚餐",
      "装箱数": 24,
      "单价": 25,
      "尺寸": "17×24",
      "图片": "/tmp/p-e-images/img1.jpg"
    }
  ]
}

重要规则：

• 最后一个字段必须命名为「图片」「image」或「图」
• 图片字段的值必须是图片文件的绝对路径
• 数字类型（价格、数量）使用数字而非字符串
• 无法识别的字段标记为 [待确认]

用 write 工具将 JSON 写入 /tmp/p-e-data.json。

第 4 步：运行 Excel 生成脚本#

用 exec 工具运行：

bash

python3 ~/.agents/skills/p-e/scripts/generate_excel.py \
  --json /tmp/p-e-data.json \
  --output ~/Desktop/product_list.xlsx

如果用户指定了输出路径，使用用户指定的路径。默认输出到桌面。

第 5 步：清理临时文件#

bash

rm -f /tmp/p-e-data.json

保留 /tmp/p-e-images/ 中的图片（Excel 生成后不再需要，但用户可能想保留）。

第 6 步：报告结果#

输出格式：

text

✓ 已识别 N 张图片

✓ 已生成 product_list.xlsx

数据统计：
- N 行数据
- M 列字段（字段1|字段2|...|图片）
- 所有图片自动嵌入到最后一列
- 完毕！

Excel 输出规格#

属性值文件名product_list.xlsx（默认）表头样式蓝色背景 (#4472C4)，白色粗体字数据列宽15图片列宽55行高190图片尺寸320×240px，原图直接嵌入不压缩边框所有单元格细边框

异常处理#

情况处理方式字段不清晰或缺失标记为 [待确认]一张图有多条数据自动拆分为多行信息缺失该单元格留空图片文件不存在显示 [File not found]Python 依赖缺失自动安装或提示运行 setup.sh

使用示例#

用户发送：

text

【模板】
[鞋子信息表照片]

【实际数据】
[鞋1] [鞋2] [鞋3] [鞋4]

或者指定文件夹：

text

/path/to/images 帮我把这些图片整理出表格