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local-budget本地预算分析

Analyze exported bank/credit card CSV files locally to track spending, categorize transactions with LLM reasoning, compare against user-defined budgets, and generate markdown reports. Use when the user mentions budgeting, spending analysis, finance tracking, bank statements, credit card exports, CSV transactions, monthly spending, or wants to know where their money is going. Fully local — no third-party APIs, complete privacy. Triggers on words like budget, spending, transactions, bank CSV, cred

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
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概述
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local-budget

技能名称: local-budget
详细描述:

本地预算

分析银行/信用卡CSV导出文件,对交易进行分类,与预算进行比较,并为Obsidian生成简洁的Markdown报告。

工作流程概览

  1. 1. 解析 — 运行 parse_csv.py 将原始CSV文件标准化为统一的JSON格式
  2. 分类 — 运行 categorize.py 获取带有建议分类的、可供LLM处理的JSON;进行审查/调整
  3. 报告 — 运行 report.py 生成Markdown格式的支出报告

所有脚本都位于 scripts/ 目录下。预算配置和示例数据在 assets/ 目录中。支持的格式请参阅 references/csv-formats.md,分类自定义请参阅 references/categories.md。

第一步:解析CSV

bash
python3 scripts/parse_csv.py [--format chase|boa|generic] [--output transactions.json]

  • - 如果省略 --format 参数,则会自动检测格式(检查表头列)
  • 输出一个统一的交易对象JSON数组
  • 每条交易:{ date: YYYY-MM-DD, description: str, amount: float, type: debit|credit, original_category: str|null }
  • 支出为正数;收入(退款/入账)为负数
  • 处理多种日期格式:MM/DD/YYYY、YYYY-MM-DD、MM/DD/YY
  • 跳过缺少日期或金额的行;将警告记录到stderr

如果用户的银行格式无法自动检测,请查看 references/csv-formats.md 了解列映射,并使用带有适当标志的 --format generic 参数,或添加新格式。

第二步:分类交易

bash
python3 scripts/categorize.py transactions.json [--budget assets/sample-budget.json] [--output categorized.json]

  • - 输出一个JSON文件,其中每条交易都根据描述关键词匹配被标记了一个建议的 category
  • LLM(你)应在生成报告前审查输出并调整分类
  • 默认分类:住房、餐饮、交通、公用事业、娱乐、购物、健康、订阅、收入、其他
  • 调整方法:直接编辑JSON,或告知用户哪些交易看起来分类错误并确认更正
  • 关键词匹配逻辑及自定义方法请参阅 references/categories.md

LLM审查步骤: 运行 categorize.py 后,扫描输出中所有归类为其他或使用低置信度关键词的条目。在继续之前,要求用户确认或更正这些条目。

第三步:生成报告

bash
python3 scripts/report.py categorized.json [--budget assets/sample-budget.json] [--output report.md]

  • - 生成包含以下内容的Markdown报告:
- 月度摘要(总流入/流出) - 按分类的支出与预算对比 - 按支出排名的前10大商户 - 如果数据包含多个月份,则显示环比趋势 - 超出预算的分类的预警提示
  • - 如果省略 --budget 参数,报告仅显示实际值(无预算对比)
  • 输出为兼容Obsidian的Markdown格式,包含frontmatter

预算配置

预算在JSON文件中定义。请参阅 assets/sample-budget.json 查看实际示例。

json
{
monthly_budgets: {
Housing: 1800,
Food & Dining: 600
}
}

常见任务

分析我的Chase导出文件
→ parsecsv.py chaseexport.csv --format chase --output tx.json
→ categorize.py tx.json --output cat.json
→ 审查分类,然后 report.py cat.json --budget assets/sample-budget.json

显示我三月份的支出
→ 解析并分类CSV文件,然后在 report.py 中按月筛选(它会自动按月分组)

我的餐饮支出超预算了
→ 运行完整流程;report.py 会用 ⚠️ 标记超预算的分类

添加新的银行格式
→ 查看 references/csv-formats.md 了解列映射规范

自定义分类
→ 查看 references/categories.md 编辑关键词列表或添加新分类

文件位置

将CSV和JSON输出存储在用户偏好的任何位置。默认工作目录是运行命令的目录。建议将导出文件保存在专用文件夹中,例如 ~/finances/exports/。

报告可以直接保存到Obsidian仓库:
bash
python3 scripts/report.py categorized.json --output ~/path/to/vault/finance/2024-03-budget.md

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 local-budget-1776012482 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 local-budget-1776012482 技能

通过命令行安装

skillhub install local-budget-1776012482

下载

⬇ 下载 local-budget v1.0.0(免费)

文件大小: 18.21 KB | 发布时间: 2026-4-13 10:53

v1.0.0 最新 2026-4-13 10:53
Initial release: Fully local bank/credit card CSV analysis. LLM-powered categorization, budget comparison, markdown reports. No third-party APIs, complete privacy.

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