问题：每天早上的附件游戏
上午 6 点,打开信箱时总会看到形式各异的多语言订单表。PDF、Excel、图像文件样样都有。身为非开发者的我,必须逐一打开并手工输入核心信息(数量、颜色、配送地)。这不仅费时,也容易遗漏数字。
「这能用 Claude Code 自动化吗?」
实验：Google Apps Script + Claude Code 组合
想法很简单。
1. Google Apps Script 监控 Gmail
2. 侦测新邮件的附件
3. 将文件发送给 Claude Code,下达「从订单表中提取数量、颜色、目的地」的指令
4. 结果自动写入 Google Sheet
一开始 PDF 文件识别无法进行。Google Apps Script 本身无法读取图像或 PDF。但我发现 Claude Code 可以接收 base64 编码的文件并理解其内容。
function extractOrderData(attachment) {
const base64 = Utilities.base64Encode(attachment.getBytes());
const result = callClaudeCode(base64, "提取订单资讯");
return parseResult(result);
}
出人意料的成果
第一次测试时收到 PDF 格式的订单表。它有公司标志、手写备注和不规则排版。
ClaudeCode 一次就读懂了。
准确率达 97%。数字错误或颜色名称误认几乎没有。有时会将特殊字符(如中文简繁体)拆成字元单位,但明确指示多语言处理后就改善了。
现在平均每天 0.5 人处理 45 份订单表。以前需要 2.5 人。
小失败,大收获
扫描品质不佳的图像仍会令系统困惑。解决方案很简单。Google Apps Script 会将问题文件单独分类并标记「需人工确认」。
不要期望 AI 百分百完美,应该规划「80% 自动化 + 20% 筛选」阶段。
我们梦幻团队的收获
仓鼠们(信息收集机器人)负责 Gmail API 附件接收。小狗们(执行机器人)负责 Claude Code 调用和 Sheet 输入。我每小时检查一次结果。
这个三角形结构确保了没人需要加班。
下一步尝试
想进一步提升 PDF 以外扫描图像的识别率。也计划针对特定买家给予不同的解析规则。「买家 A 的颜色总是用英文表示」这类模式一旦被学习,准确度应该还会提高。
小型业务不需要复杂技术。只需组合现有工具,快速修正失败。这就是全部。