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refund-radar退款雷达扫描

Scan bank statements to detect recurring charges, flag suspicious transactions, and draft refund requests with interactive HTML reports.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.1
安全检测
已通过
1,990
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概述
安装方式
版本历史

refund-radar

refund-radar

扫描银行对账单以检测重复收费、标记可疑交易、识别重复项和费用、起草退款请求模板,并生成交互式HTML审计报告。

触发词

  • - 扫描我的银行对账单以查找退款
  • 分析我的信用卡交易
  • 查找对账单中的重复收费
  • 检查重复或可疑收费
  • 帮我争议一笔费用
  • 生成退款请求
  • 审计我的订阅

工作流程

1. 获取交易数据

要求用户提供银行/信用卡CSV导出文件或粘贴文本。常见来源:

  • - Apple Card:钱包 → 卡片余额 → 导出
  • Chase:账户 → 下载活动 → CSV
  • Mint:交易 → 导出
  • 任何银行:从交易历史下载CSV

或接受粘贴文本格式:

2026-01-03 Spotify -11.99 USD
2026-01-15 工资 +4500 USD

2. 解析与标准化

对用户数据运行解析器:

bash
python -m refund_radar analyze --csv statement.csv --month 2026-01

或针对粘贴文本:
bash
python -m refund_radar analyze --stdin --month 2026-01 --default-currency USD

解析器自动检测:

  • - 分隔符(逗号、分号、制表符)
  • 日期格式(YYYY-MM-DD、DD/MM/YYYY、MM/DD/YYYY)
  • 金额格式(单列或借方/贷方)
  • 货币

3. 审查重复收费

工具通过以下方式识别重复订阅:

  • - 同一商户在90天内出现 >= 2次
  • 金额相似(在5%或2美元以内)
  • 固定周期(每周、每月、每年)
  • 已知订阅关键词(Netflix、Spotify等)

输出显示:

  • - 商户名称
  • 平均金额和周期
  • 最近一次收费日期
  • 预计下次收费

4. 标记可疑收费

工具自动标记:

标记类型触发条件严重程度
重复项同一商户+金额在2天内
金额异常
> 1.8倍基准线,差额 > 25美元 | 高 |
| 新商户 | 首次出现+金额 > 30美元 | 中 |
| 类似费用 | 关键词(费用、ATM、透支)+ > 3美元 | 低 |
| 货币异常 | 异常货币或DCC | 低 |

5. 与用户确认

针对标记项目,分批询问5-10项:

  • - 这笔收费是否合法?
  • 是否应将此商户标记为预期?
  • 是否需要为此生成退款模板?

根据回答更新状态:
bash
python -m refund_radar mark-expected --merchant Costco
python -m refund_radar mark-recurring --merchant Netflix

6. 生成HTML报告

报告保存至 ~/.refund_radar/reports/YYYY-MM.html

复制 template.html 结构。章节:

  • - 摘要:交易数量、总支出、重复收费数量、标记数量
  • 重复收费:表格包含商户、金额、周期、预计下次
  • 意外收费:标记项目及严重程度和原因
  • 重复项:同日重复收费
  • 类似费用:ATM费用、外汇费用、服务费
  • 退款模板:可复制的邮件/聊天/争议消息

功能:

  • - 隐私切换(模糊商户名称)
  • 深色/浅色模式
  • 可折叠章节
  • 模板上的复制按钮
  • 自动隐藏空章节

7. 起草退款请求

针对每个标记收费,生成三种模板类型:

  • - 邮件:正式退款请求
  • 聊天:用于实时支持的快捷消息
  • 争议:银行争议表单文本

每种三种语气变体:

  • - 简洁(默认)
  • 坚定(果断)
  • 友好(礼貌)

模板包含:

  • - 商户名称和日期
  • 收费金额
  • 基于标记类型的争议原因
  • 卡片后四位、参考编号的占位符

重要:所有生成文本中不得使用撇号。

CLI参考

bash

分析对账单


python -m refund_radar analyze --csv file.csv --month 2026-01

从标准输入分析

python -m refund_radar analyze --stdin --month 2026-01 --default-currency CHF

将商户标记为预期

python -m refund_radar mark-expected --merchant Amazon

将商户标记为重复

python -m refund_radar mark-recurring --merchant Netflix

列出预期商户

python -m refund_radar expected

重置学习状态

python -m refund_radar reset-state

导出月度数据

python -m refund_radar export --month 2026-01 --out data.json

写入文件

路径用途
~/.refundradar/state.json学习偏好、商户历史
~/.refundradar/reports/YYYY-MM.html
交互式审计报告 | | ~/.refund_radar/reports/YYYY-MM.json | 原始分析数据 |

隐私

  • - 无网络调用。 一切在本地运行。
  • 无外部API。 无Plaid、无云服务。
  • 您的数据保留在您的机器上。
  • 报告中的隐私切换。 一键模糊商户名称。

要求

  • - Python 3.9+
  • 无外部依赖

仓库

https://github.com/andreolf/refund-radar

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 refund-radar-1776383287 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 refund-radar-1776383287 技能

通过命令行安装

skillhub install refund-radar-1776383287

下载

⬇ 下载 refund-radar v1.0.1(免费)

文件大小: 11.84 KB | 发布时间: 2026-4-17 14:34

v1.0.1 最新 2026-4-17 14:34
- Added a CHANGELOG.md file for tracking changes.
- Minor update clarifying the skill's description in SKILL.md (now starts with YAML front matter).
- No functional changes to code or features.

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