前言
每天做一次同样的动作最容易被忽略：准备截图、看里面有没有关键文字、再把结果发到群里。单次操作不复杂，真正让人烦的是它天天重复，而且只要忘一次就可能漏掉记录。这个小项目吸引我的地方，不是“AI 自动替我打卡”这种夸张说法，而是把一个固定流程拆成几层：PaddleOCR 负责识别截图文字，Python 负责整理结果，飞书 Webhook 负责把消息推到群里；后面再加 Flask，把这段脚本包装成一个 /clockin 接口，就可以从浏览器触发。这样出了问题也容易判断，到底是图片没准备好、OCR 没识别出来，还是 Webhook 没有真正发进群里。
这次我按 Windows 环境把链路完整跑一遍：先安装 Python 3.11，创建飞书自定义机器人并用“打卡成功”作为关键词，随后建立 clock_in_bot 和 clock_in_images 目录，安装 paddlepaddle、paddleocr、requests、pillow、opencv-python，再执行现有 OCR 脚本。脚本会读取 clock_in_images/test.png，识别文本后发送一条包含“打卡成功”的飞书消息。接着再用 Flask 把 test.py 暴露成 5000/clockin 触发入口，最后通过 cpolar 映射 5000，先验证随机公网地址，再切换到固定二级子域名 daka。整
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