Ból klienta
Mały biznes ma 3 samochody. Paragony na paliwo zbierane są w schowkach, naprawy żyją w czyjejś pamięci, a na koniec miesiąca właściciel nie może odpowiedzieć na podstawowe pytania: ile tak naprawdę kosztuje kilometr? Które auto pochłania budżet? Dyscyplina „wypełniaj tabelkę” nie przetrwa zderzenia z rzeczywistymi kierowcami.
Co zrobiono
Bot Telegram, z którego kierowcy naprawdę korzystają: sfotografował paragon — AI-rozpoznawanie (Claude Vision) wyciąga stację paliw, rodzaj paliwa, litry, cenę i kwotę.
Zdjęcie licznika → Google Cloud Vision odczytuje przebieg; bot od razu oblicza dystans, zużycie na 100 km i koszt kilometra.
Inteligentne potwierdzenie: bot zauważa rozbieżności dat i skoki cen jeszcze przed zapisaniem — brudne dane nie trafiają do ewidencji.
Wszystko trafia do Google Sheets (arkusze są tworzone automatycznie z odpowiednią strukturą); zdjęcia paragonów archiwizowane są w Google Drive w folderach samochodów.
Automatyczne raporty: 1. dnia o 09:00 właściciel otrzymuje pełny raport dla każdego samochodu; 1 stycznia — roczne podsumowanie.
Uwzględnione życiowe niuanse: jeden samochód raportuje w milach (automatyczna konwersja na km), jeden — diesel z danymi o podróżach ze zdjęcia deski rozdzielczej.
Wynik
Wprowadzenie wydatku — ~30 sekund, więc kierowcy naprawdę to robią.
Właściciel widzi koszt km, zużycie paliwa i miesięczne podsumowania dla każdego samochodu, nie otwierając tabel.
Raporty przychodzą same — „trzeba usiąść do księgowości” już nie istnieje.
Pełny audyt-ślad: każdy wydatek poparty zdjęciem paragonu w Drive.
Stos
Python · python-telegram-bot · Claude Vision + Google Cloud Vision (OCR) · Google Sheets/Drive API · APScheduler · systemd/VPS
Mały biznes ma 3 samochody. Paragony na paliwo zbierane są w schowkach, naprawy żyją w czyjejś pamięci, a na koniec miesiąca właściciel nie może odpowiedzieć na podstawowe pytania: ile tak naprawdę kosztuje kilometr? Które auto pochłania budżet? Dyscyplina „wypełniaj tabelkę” nie przetrwa zderzenia z rzeczywistymi kierowcami.
Co zrobiono
Bot Telegram, z którego kierowcy naprawdę korzystają: sfotografował paragon — AI-rozpoznawanie (Claude Vision) wyciąga stację paliw, rodzaj paliwa, litry, cenę i kwotę.
Zdjęcie licznika → Google Cloud Vision odczytuje przebieg; bot od razu oblicza dystans, zużycie na 100 km i koszt kilometra.
Inteligentne potwierdzenie: bot zauważa rozbieżności dat i skoki cen jeszcze przed zapisaniem — brudne dane nie trafiają do ewidencji.
Wszystko trafia do Google Sheets (arkusze są tworzone automatycznie z odpowiednią strukturą); zdjęcia paragonów archiwizowane są w Google Drive w folderach samochodów.
Automatyczne raporty: 1. dnia o 09:00 właściciel otrzymuje pełny raport dla każdego samochodu; 1 stycznia — roczne podsumowanie.
Uwzględnione życiowe niuanse: jeden samochód raportuje w milach (automatyczna konwersja na km), jeden — diesel z danymi o podróżach ze zdjęcia deski rozdzielczej.
Wynik
Wprowadzenie wydatku — ~30 sekund, więc kierowcy naprawdę to robią.
Właściciel widzi koszt km, zużycie paliwa i miesięczne podsumowania dla każdego samochodu, nie otwierając tabel.
Raporty przychodzą same — „trzeba usiąść do księgowości” już nie istnieje.
Pełny audyt-ślad: każdy wydatek poparty zdjęciem paragonu w Drive.
Stos
Python · python-telegram-bot · Claude Vision + Google Cloud Vision (OCR) · Google Sheets/Drive API · APScheduler · systemd/VPS