Obiettivo del progetto
Molte note spese nascono in modo disordinato: foto nel telefono, messaggi sparsi, importi copiati a mano e categorie aggiunte dopo. L'obiettivo era costruire un flusso più naturale: inviare una foto o un testo a Telegram e ottenere una riga già normalizzata in un foglio condiviso.
Problema iniziale
- le ricevute arrivano in formati diversi e vengono archiviate tardi;
- l'inserimento manuale crea errori su data, importo, valuta e categoria;
- chi controlla le spese non vede subito cosa è stato registrato;
- le automazioni demo spesso funzionano solo nel caso perfetto, senza gestione degli errori.
Soluzione
Il sistema usa Telegram come interfaccia di input. Quando arriva una foto, il workflow la invia a un modello vision per estrarre importo, merchant, data e descrizione. Quando arriva un testo, lo interpreta come nota spesa manuale. I dati vengono normalizzati in uno schema stabile e salvati in Google Sheets.
Come funziona il flusso
- Input - l'utente invia una foto della ricevuta o un messaggio testuale.
- Parsing AI - il contenuto viene trasformato in JSON con campi prevedibili.
- Validazione - il workflow controlla campi obbligatori e valori ambigui.
- Registrazione - la spesa viene aggiunta al foglio con categoria e stato.
- Feedback - Telegram risponde con un riepilogo leggibile e segnala eventuali campi da correggere.
Cosa dimostra
Questo progetto non è solo un "bot con AI". Mostra come orchestrare input non strutturati, validazione, persistenza e feedback utente in un workflow concreto. La parte importante non è l'estrazione in sé, ma rendere il risultato affidabile abbastanza da entrare in un processo operativo.