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审核 · 异常

考勤异常审核

attendance-exception-review
🔎
审核与计算 skills/attendance/
接在 data-prep 之后，把资料来源和异常问题整理成可复核审核工作簿。不直接生成最终备注，也不猜截图、审批结论或客户口径。
⚡

TRIGGERS

触发场景
▸data-prep 跑完，要做异常审核
▸要把缺卡/审批缺失/假别不明/夜班跨天/低置信度集中成清单
▸交付前要可复核的待追问和处理日志
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INPUT & OUTPUT

输入 / 产出
↘ INPUT · 输入
  • attachments/ + reference_roster.xlsx
  • attendance_config.json（来自 rule-pack）
  • vision_extracted_records.jsonl
↗ OUTPUT · 产出
  • exception_review.xlsx 固定 5 sheet：来源清单 · 员工覆盖 · 异常清单 · 待追问 · 处理日志
🪜

STEPS

处理流程
  1. 1
    建来源清单
    逐文件登记来源类型、归属员工、解析状态、置信度。
  2. 2
    算员工覆盖
    roster 员工是否有资料、来源数；没来源 → missing_attendance_source。
  3. 3
    出异常清单
    缺卡、审批缺失、假别不明、夜班跨天、视觉低置信度逐条列出。
  4. 4
    列待追问
    把无法可靠推导的问题写成面向人的确认项 + 建议动作。
  5. 5
    写处理日志
    规则、文件数、员工数、异常数、解析失败原因可与各 sheet 核对。
▤

OUTPUTS

产物结构
来源清单
文件、来源类型、归属员工、解析状态、置信度。
员工覆盖
底表员工、是否有考勤资料、来源数、来源列表。
异常清单
缺卡、审批缺失、假别不明、夜班跨天、视觉低置信度等。
待追问
面向 HR/客户/员工的确认问题和建议动作。
处理日志
本次规则、文件数、员工数、异常数、解析失败原因。
⇄

PIPELINE

与其他 skill 衔接
←
上游 data-prep（A/D 型）或 source-normalizer（B 型）。
←
判异常用的口径来自 rule-pack 的 config。
→
终审后交给 remarks 算最终备注。
✓

ACCEPTANCE

闭环验收
⊘

ANTI-PATTERNS

反例检查
✗
图片/PDF/截图无视觉记录或人工记录，却被写成已解析。
✗
来源清单显示解析失败，异常清单和处理日志却没有对应记录。
✗
员工在 roster 中无资料，却没有 missing_attendance_source。
✗
低置信度视觉记录没有进入待追问。
⌘

RUN

运行命令
RUN · 运行命令
uv run python skills/attendance/attendance-exception-review/scripts/build_exception_review.py \
  outputs/<目录名>/attachments <YYYYMM> \
  outputs/<目录名>/exception_review.xlsx \
  --source-dir data/raw/<目录名> \
  --reference-summary outputs/<目录名>/reference_roster.xlsx \
  --config <config.json>