问题：运单图片整理的噩梦
非开发者运营的小团队日常中有一项重复工作：每周累积的运单图片需要手动移至电子表格。
• 200 张图片 × 追踪号、配送地、数量 3 项目 = 约 600 次打字
• 每周 2 次重复
• 月耗时约 4800 分钟（=80 小时）
某天有人问："Claude Code 不是也能读取图片吗？"
第一次尝试：图片上传自动化
利用 Claude Code 的文件处理功能构建了以下架构：
1. 从 Windows 设备本机文件夹收集图片
2. 批次传送图片至 Claude Code
3. 将识别的文字提取为 JSON 格式
4. 自动插入 Google 电子表格
结果？前 50 张完全准确。
发现的意想不到的错误
1. 低分辨率图片中数字混淆（O 与 0）
追踪号被识别为 `1234O567`，实际是 `12340567`。
对策：添加图片传送前的预处理逻辑，设定最低 300 DPI 标准筛选。
2. 倾斜角度的文字识别失败
配送地址只提取了 50% 的情况发生。运单需在相机上完全水平拍摄。
改进：在 Claude Code 提示词中加入"文字倾斜时请尽量补正"。
3. 重复识别（同一文件被处理 2 次）
自动化初期缺乏完成日志，导致相同运单在电子表格中出现 2-3 次。
解决方案
自动将已处理的图片文件移到 `_processed` 文件夹，并在电子表格 B 列记录"处理时间"时间戳。
最终流程
非开发者也能跟上的 3 个步骤
步骤 1：准备图片
• 将运单照片集中在一个文件夹
• 文件名以数字命名便于排序（例：`001_shipping.jpg`）
步骤 2：撰写 Claude Code 提示词
以下列指示开始：
"请读取此文件夹中所有的 JPG 文件。从每张图片中提取以下内容并以 JSON 格式输出：
• 追踪号（含连字号）
• 配送目的地国家
• 数量（仅数字）
不确定的部分请标记 [不确定]。"
步骤 3：结果验证与电子表格插入
Claude Code 执行后，将输出的 JSON 通过 Google 电子表格的 Apps Script 连接，完成自动输入。
验证步骤必不可少：仅手动确认标有"[不确定]"的行（通常 5-10 行）。
使用一个月的结果
• 处理时间：80 小时 → 8 小时（减少 90%）
• 准确度：96%（手动更正 4%）
• 团队反应："现在终于有时间回应买家了"
学到的事
自动化不是追求完美，而是找到"足够好"的程度。即使准确度只有 96%，只需手动检查 4%，整体速度仍远快于全手工操作。
Claude Code 的图片读取能力比预期更强大。但在提示词中明确指示"不确定时要诚实说出来"能大幅提升透明度。
下一步实验是多语言运单识别。能否识别混有繁体中文、英文、简体中文的运单并进行分类？