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金大哥
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分类: 数据与分析无需 API Key

花开福来·资产导入助手

把用户提供的任意资产信息（金融 App 截图、文字描述、表格、记忆口述等）通过「对话式采集」整理成「花开福来」小程序标准 5-Sheet 导入 Excel。支持两种模式：全新录入（从零建表）与增量导入（先读用户从小程序导出的已有数据，原样复用已有 account_id / asset_id / holding_id / liability_id，再整理新截图，绝不搞错已有 ID）。核心原则：不限制来源平台、提取后缺什么问什么、绝不杜撰、确认后再填、循环到用户说"没了"再出最终表。当用户发来资产/持仓/账户截图或文字、要求"整理成 Excel / 做成可导入数据 / 把截图转表格 / 新增一批资产导入"时使用。不依赖外部 OCR，直接用多模态读图能力提取。

person作者: user_c0782da5hubcommunity
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Asset Data → Import Excel（对话式资产整理助手）

这个 skill 是什么 / 不是什么

是：一个交互式的数据整理助手。输入可以是截图、文字、表格、甚至口述；它提取可读信息，对不清楚的字段直接问用户，全部确认后填入标准 5-Sheet Excel，循环到用户说"没有要导入的了"才生成最终文件。

不是：一个"按平台硬编码识别规则"的自动 OCR 工具。它不预设你必须用哪个银行/券商 App——光大、招行、支付宝、建行、理财通只是我们验证时用过的例子，新增任何来源都只需在对话里告诉它即可。扩展新类型 = 在枚举里加一项，无需改流程。

设计哲学（五条铁律）

  1. 不杜撰：截图/文字里没有的数字、类别、日期，绝不臆测补全。识别不清 → 留空并询问；问不到 → 留空 + 进待确认清单。
  2. 不确定的就问：平台归属、账户类型、资产分类、币种、日期、代码——任何无法从输入可靠判断的，用带选项的提问或直接问用户确认。一次问清，问题尽量合并。
  3. 骨头固定，肉灵活：输出的 5-Sheet 结构、列名、枚举（asset_class / product_type / account_type / liability_type / holding_type / source_type）是小程序导入的硬契约，必须遵守；除此之外（识别什么、怎么问、怎么扩展类型）全部灵活。
  4. 【分类按三维模型最严】（V2，2026-08 起）：资产分类 = asset_class（风险大类：cash/fixed_income/equity/gold/alternative/other/restricted_asset）× market（china/overseas/global/other/none）× product_type（持有工具）+ strategy_tags（可选）。权益不再分中国/海外大类，地域一律写 market；底层为准（债基必归 fixed_income）；港股通中国企业主题按方案归 equity+china；market 判断不了就问用户。细则见 references/classification_guide.md。分类错误的代价：直接破坏小程序统计口径与下游分析——债基误归 A 股会同时扭曲大类配置与市场分布，且错误会随快照长期累积，修复需要逐行重导。
  5. 【ID 对齐最严】（增量导入时）：已有实体的 ID 以用户导出的数据为唯一权威来源，原样复用，绝不重新哈希、绝不改一个字符。小程序导入端对空 ID 会随机生成新 ID（importService.js 的 idGen.genId）→ 同一账户/资产被重复创建。对不上号的实体 → 问用户，不猜。更新已有实体时可用稀疏行（带原 ID 只填要改的列，空白不覆盖既有数据）。

触发场景

  • 用户发来任意金融 App 截图（银行/券商/基金/第三方平台/公积金/信用卡），说"整理成 Excel / 做成可导入数据 / 把截图转成表格"。
  • 用户用文字描述自己的资产（"我有 10 万放余额宝，5 万招行朝朝宝…"），要落成表格。
  • 用户已有小程序，想批量录入/更新资产快照。
  • 增量导入：用户同时给「小程序导出的已有数据（Excel 或 JSON 备份）」+「新截图」，要求对齐已有 ID 整理出增量导入表。

工作流（对话式采集循环）

核心是一个循环：采集 → 澄清 → 确认 → 填入 → 问"还有吗" → … → 用户说没了 → 出最终表。

0. 准备工作区（仅首次）

  • 在用户工作区创建一个累计工作文件，例如 <workspace>/asset_import_working.json（完整 JSON 结构见 references/incremental_import_sop.md 第三节：meta + accounts / assets / holdings / snapshots / liabilities 五个数组）。后续每确认一批就追加进去。
  • 读取用户提供的截图（Read 多模态）；文字/表格直接解析。

1. 提取草稿

从输入中提取所有可读的结构化信息，映射到 5 张表（Accounts/Assets/Holdings/Snapshots/Liabilities）。能确定的先填；不能确定的一律标记为「待问」。

2. 澄清提问（铁律 2）

把这一批所有不确定的点合并成一组问题问用户（优先用带选项的提问方式，选项来自标准枚举）。提问模板与边界处理（外币/无代码/不完整截图/汇总行）见 references/interaction_playbook.md。绝不替用户拍板分类或金额；用户没回前不写入最终数据。

3. 确认并填入

用户回答后，把确认的行写入 asset_import_working.json。ID 用确定性哈希派生（见 references/excel_schema.md 的 ID 约定），保证跨批次/跨来源同一产品 ID 恒定、可被小程序 upsert。

4. 继续 or 收尾

  • 问用户："还有要导入的吗？"
  • 有 → 回到 Step 1。
  • 没有 → 进入 Step 5。

5. 生成最终 Excel

# 英文表头版：
python scripts/build_excel.py asset_import_working.json final_import.xlsx --verify
# 中文表头版（用户模板为中文时，推荐）：
python scripts/build_excel_cn.py asset_import_working.json final_import_cn.xlsx

--verify 会做结构自检（必填、枚举、引用、金额、日期）。有 error 必须修复再交付；warning（如平台汇总差额）写入待确认清单交用户。

交付前必跑校验（中文模板、英文值导出文件都能查，防枚举错位）：

python scripts/check_value_aliases.py final_import_cn.xlsx
# 也可直接校验用户给的小程序导出备份（英文枚举值）：
python scripts/check_value_aliases.py 用户的导出备份.xlsx

check_value_aliases.py 的合法集合 = constants.js 的「中文别名 ∪ 英文规范值」，所以两种文件都能通过；非合法值立即报「行号+字段+当前值+建议」。在仓库外运行时自动回退到技能内置快照 assets/enums.json；也可用 --constants <路径> 显式指定 constants.js。

运行环境：用带 openpyxl 的 Python（macOS/Linux 用 python3，Windows 下若 python3 不可用改用 python）。没有 openpyxl 时可用 uv run scripts/build_excel.py ...——所有 Python 脚本均已内联声明依赖（PEP 723），uv 会自动解析。

6. 交付

  • 交付 final_import.xlsx。
  • 附待确认清单：仅包含「真正未解决」的项（识别不清、缺失汇率/日期、汇总差额、平台未展开等）——不是猜测清单。
  • 提示导入方式：小程序「导入 Excel」→ 二次校验 → 入库。

增量导入模式

用户已用过小程序、库里已有数据时，新增一批资产要对齐已有 ID（铁律 5）。完整流程——导入端硬契约、导出文件格式解码、ID 注册表提取、逐实体对齐规则、增量文件只含新行、工作文件 JSON 结构——见 references/incremental_import_sop.md。第一步固定是 python scripts/extract_ids.py 导出文件.xlsx -o id_registry.json。

Resources

  • references/excel_schema.md — 硬契约：5-Sheet 列名/类型/必填/枚举，与小程序 constants.js 的 SHEET_SCHEMAS 一字不差。改这个文件前必须先核对 constants.js。
  • references/enum_reference.md — 枚举权威参考（自动生成，请勿手改）：由 scripts/gen_enum_reference.js 直接读取 constants.js 生成，含每个枚举字段的「英文规范值 ↔ 中文标签 ↔ 导入中文别名」完整对照，以及「小程序导出文件 = 中文表头 + 英文值」的格式解密表。这是枚举的唯一权威来源；生成任何 Excel 前先查这里，避免英文字段搞混。枚举新增/改名后重跑生成脚本即可同步。
  • references/classification_guide.md — 标准枚举与分类启发式（关键词→类别）。枚举以 excel_schema.md / enum_reference.md 为准；不确定就问用户。
  • references/recognition_hints.md — 可选参考，非必读。常见 App 截图布局提示，帮提取更快；但永远不能替代"问用户"，更不是强制规则。
  • references/interaction_playbook.md — 交互协议细节：怎么分批提问、怎么维护工作文件、怎么处理负债/外币/无代码产品/不完整截图等边界。
  • references/incremental_import_sop.md — 增量导入完整 SOP：导入端硬契约、导出文件格式解码、ID 注册表提取、逐实体对齐规则、增量文件只含新行、工作文件 JSON 结构。增量导入时整本照做。
  • references/value_aliases.md — 中文化易翻车 4 个真实例子：补充 enum_reference.md 的实战坑（现金类≠现金、第三方平台≠第三方、场内基金≠ETF、受限资产≠受限）。枚举完整合法取值以 enum_reference.md 为准；本表专门记"看着像但非法"的陷阱。
  • scripts/build_excel.py — 把累计 JSON 封装为标准 5-Sheet xlsx（英文表头，含结构自检与默认值补全）。
  • scripts/build_excel_cn.py — 同上但中文表头 + 中文枚举值（对齐 constants.js 别名，用户中文模板用这个）。
  • scripts/check_value_aliases.py — 交付前必跑：校对输出 Excel 的全部枚举字段。合法值优先实时读 constants.js（仓库内运行时自动回溯查找，也可 --constants 指定）；脱离仓库运行时自动使用技能内置快照 assets/enums.json。非合法值立即报错并点名行号+字段+当前值+建议。
  • scripts/extract_ids.py — 增量导入第一步：从小程序导出的 Excel/JSON 提取已有 account/asset/holding/liability 的 ID 注册表，防止空 ID 被导入端随机生成新 ID 造成重复实体。
  • scripts/inspect_xlsx.py — 排查辅助：打印任意 xlsx 的 Sheet/表头/枚举实际取值，诊断格式问题用。
  • scripts/gen_enum_reference.js — 维护用（需本仓库）：从 constants.js 自动生成 references/enum_reference.md。项目枚举有变动时重跑即可，勿手改 md。
  • scripts/verify_schema_headers.js — 维护用（需本仓库）：比对 excel_schema.md 的「列名/中文表头/列顺序/Sheet名」与 constants.js 的 SHEET_SCHEMAS 是否一字不差。改了 excel_schema.md 或 constants.js 后必跑。
  • assets/enums.json — 枚举合法值内置快照（由 check_value_aliases.py --dump-snapshot 在仓库内生成）：技能脱离仓库分发时 check_value_aliases.py 的回退数据源。小程序枚举变更后需在仓库内重新生成。