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Releases: AccAutomaton/ReceiptTamer
Releases · AccAutomaton/ReceiptTamer
ReceiptTamer v0.5.0
推荐使用 Xiaomi Mimo V2.5 (模型名称: mimo-v2.5) 模型进行订单/发票多模态识别,速度/准确率较高,单次识别成本仅约 RMB 0.0025 元
优化
- 视觉美术效果全面焕新
- 优化发票关联订单数量的批量获取与刷新逻辑,减少性能开销
- 优化模型管理页 API key 输入体验
修复
- 修复发票-订单关联变更后,订单/发票列表及关联数量状态未及时刷新的问题
- 修复主标签页切换动画在某些情况下丢失的问题
Assets 3
ReceiptTamer v0.4.0
ReceiptTamer v0.4.0
Pre-release
Pre-release
新功能
- 新增模型管理,可在本地离线推理模型和外部模型之间选择 OCR 结构化识别方式
- 新增外部模型配置,预置 Xiaomi MiMo、Deepseek 和其它 OpenAI 风格接口
- 新增独立的存储管理页面,可查看存储占用、清理缓存,并进入数据清理功能
优化
- 设置页调整为更清晰的管理入口,模型管理、存储管理、隐私政策、更新历史、备份与还原入口更集中
- 识别进度新增"图片理解"阶段,多模态识别、本地 OCR、LLM 解析的状态显示更清晰
修复
- 修复编辑、删除或重新关联发票后,相关订单的发票关联状态和计数不及时刷新的问题
- 修复非 arm64-v8a 环境下本地模型加载判断不准确的问题
- 修复识别中或模型加载中按钮状态不一致的问题
- 修复部分更新下载失败提示不够明确的问题
注意事项
- 本地离线推理模型不再随安装包内置,使用本地 AI 分析前需在"设置 > 模型管理"中在线下载或从 ZIP 导入模型
- 启用云端 AI 模型后,识别所需文本或图片会发送到您选择的模型服务商
Assets 3
ReceiptTamer v0.3.6
ReceiptTamer v0.3.6
Pre-release
Pre-release
优化
- 优化导出发票 PDF 的速度,减少性能开销
修复
- 修复预览 / 导出发票 PDF 时,部分文字 / 税务章丢失的问题
Assets 3
ReceiptTamer v0.3.5
ReceiptTamer v0.3.5
Pre-release
Pre-release
新功能
- 用餐证明导出为 PDF 时现在也可添加备注
- 发票导出页面支持根据订单关联状态筛选
- 用餐证明导出和发票导出页面添加全选/反选按钮及已选计数显示
优化
- 统一导出 PDF 时订单卡片/发票卡片的交互逻辑:单击进行选择、双击查看详情
- 统一并优化发票导出页面与用餐证明导出页面的视觉效果
- 导出选项调整为默认不打印发票订单时间
Assets 3
ReceiptTamer v0.3.4
ReceiptTamer v0.3.4
Pre-release
Pre-release
新功能
- 现在可在"关于"界面查看更新历史记录
优化
- 优化导出发票 PDF 时备注的效果,防止打印时超出印刷边界或遮挡有效信息
Assets 3
ReceiptTamer v0.3.3
ReceiptTamer v0.3.3
Pre-release
Pre-release
修复
- 修复导出的 PDF 中文乱码问题,现在内置
MiSans字体 - 修复导出的 Excel 中数字的格式问题
Assets 3
ReceiptTamer v0.3.2
ReceiptTamer v0.3.2
Pre-release
Pre-release
新功能
- 报销材料导出现在支持选择根据订单导出或根据发票导出
Assets 3
ReceiptTamer v0.3.1
ReceiptTamer v0.3.1
Pre-release
Pre-release
优化
- 减少重复调用,优化性能
修复
- 修复自动更新弹窗与手动更新弹窗显示效果不一致问题
- 修复点击月份选择器会进入日期视图的问题
Assets 3
ReceiptTamer v0.3.0
ReceiptTamer v0.3.0
Pre-release
Pre-release
新功能
- 现在可手动清理不再需要的订单/发票以释放空间
- 现在可在首页单独导出用餐证明列表/发票列表(无发票关联要求)
- 导出发票列表时支持给每张发票添加备注
优化
- 优化导出发票时订单时间的显示效果
- 优化导出报销材料时底部选项的显示效果
- 优化日期范围选择器的显示效果
Assets 3
ReceiptTamer v0.2.4
ReceiptTamer v0.2.4
Pre-release
Pre-release
修复
- (可能)修复LLM识别时的闪退问题