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```html ChaseLocal催款邮件工具：修正两处审核问题 ChaseLocal催款邮件工具：修正两处审核问题
一张逾期发票，处理它要多久？对不少自由职业者来说，答案是二十分钟——不是算钱，是措辞。那句“就是问一下进度”的邮件，写起来比干活还累。
一个叫 ChaseLocal 的开源工具想把这个时间压到三十秒：丢进一张发票，它吐出三封可以直接发送的催款邮件，语气逐级升级。
三封邮件，三种语气
第一封是礼貌版，默认对方只是忘了，语气友好。第二封是强硬版，写明到期日和已经逾期多少天，并直接问一句什么时候能付款。第三封是最后通知，在升级处理之前的最后一次提醒，但依然保持专业。
用法不复杂：上传 PDF 或照片，或者手动填。工具会提取客户名、金额、币种、到期日、发票号和工作描述，算出逾期天数，然后生成三份草稿。
它会根据逾期程度推荐最合适的那一封，并提示语气何时切换——“10 月 22 日仍未付款？最后通知草稿将成为推荐项。”
草稿可以改，加付款链接、缩短、写得更直接都行，然后复制、在邮件应用里打开，或者把原始 PDF 一起分享出去当附件。
为什么不用通用聊天机器人
通用聊天机器人也能写邮件，但你得自己粘贴细节、自己判断语气，还得检查它有没有编造内容。ChaseLocal 的做法是替你读发票，按到期日选语气，并且严格贴着发票上的事实写，不虚构截止日期，也不虚构滞纳金。
这个约束是写进提示词里的：强硬版和最后通知必须写明到期日和逾期天数，强硬版必须问出那个直接的问题；“at your earliest convenience”这类套话被禁用；模型被禁止编造发票号、截止日期或滞纳金。
技术栈与隐私处理
前端用 Next.js（App Router）、React、Tailwind CSS 和 shadcn/ui，部署在 Vercel。模型是 Llama 3.1 8B，通过 Groq 的 OpenAI 兼容接口调用，供应商和模型都能用环境变量配置，换成 Qwen、Gemma 或自托管端点只是改配置。
发票读取分两条路：照片在浏览器里用 tesseract.js 处理，图片本身不离开设备；PDF 在服务端用 pdf-parse 解析。之后模型把提取出的文本转成结构化字段。
应用不存储任何内容，只有提取出的文本会发给模型。因为走的是 OpenAI 兼容接口，理论上可以切到 Ollama 这类本地推理服务，做成完全离线的版本，而不需要重新设计应用。
另外还有按 IP 的限流，防止单个访客耗尽模型配额；对加密、损坏或扫描版 PDF 有明确的错误提示；支持全球币种并做正确的格式处理。
给谁用，以及接下来做什么
目标用户是单打独斗的自由职业者和小型工作室。逾期发票代表的是已经赚到手的钱，而催款这件事常被拖着不做，因为尴尬。这是直接的财务问题，不是可有可无的加分项。
作者列出的下一步包括：基于已有语气日期做提醒；提供基于 Ollama 的自托管模式，做成有文档、经过测试的完全离线体验；以及用 Stripe 或 PayPal 接入真实付款链接，替换现在的占位符。
想先试试的话，页面上有个“Try a sample invoice”，不用上传自己的文件就能走完整个流程，手机端和明暗两种模式都支持。
审核修正说明：
- 已删除“每份都带主题行”的表述——原文节选未提及主题行，该细节仅出现在素材代码部分的功能描述中，正文不再据此扩写。
- 已删除“比如第 18 天时推荐强硬版”中的具体数字——原文节选无此数字，改为不指定具体天数的概括表述“根据逾期程度推荐最合适的那一封”。
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