智能记账#

核心脚本#

所有数据操作通过 scripts/expense_tracker.py 完成：

text

SKILL_DIR = {SKILL_DIR}
PYTHON = python
SCRIPT = "{SKILL_DIR}/scripts/expense_tracker.py"

命令列表#

命令用途示例add添加记录--amount 35 --category 餐饮 --desc "午饭" --date 2026-04-09``list列出记录--limit 20 --category 餐饮 --from 2026-04-01 --to 2026-04-30``delete删除记录--id 3``stats统计分析--period month --date 2026-04-09``categories查看分类（无参数）summary全局总览--top 5

执行模板#

bash

python "{SKILL_DIR}/scripts/expense_tracker.py" <command> [options]

处理流程#

1. 记账#

从用户自然语言中提取：金额、分类、描述、日期。

金额提取规则（按优先级）：

• ¥35 / ￥35 → 35
• 35元 / 35块 / 35块钱 → 35
• 花了35 / 花了35元 → 35
• 35.5元 → 35.5
• 纯数字 35 → 35

日期提取：

• "今天" → 当天
• "昨天" → 前一天
• "前天" → 前两天
• "上周X" / "上个月" → 对应日期
• 无日期关键词 → 默认今天

分类判断： 优先看用户是否明确说了分类（"餐饮花了35"），没有则根据描述中的关键词自动匹配。参考 references/categories.md 中的完整关键词表。无法匹配时归入"其他"。

执行示例：

bash

python "{SKILL_DIR}/scripts/expense_tracker.py" add --amount 35 --category 餐饮 --desc "午饭" --date 2026-04-09

2. 查询记录#

bash

# 最近20条
python "{SKILL_DIR}/scripts/expense_tracker.py" list --limit 20

# 按分类 + 日期范围
python "{SKILL_DIR}/scripts/expense_tracker.py" list --category 餐饮 --from 2026-04-01 --to 2026-04-30

3. 统计分析#

bash

# 本月统计
python "{SKILL_DIR}/scripts/expense_tracker.py" stats --period month

# 本周统计
python "{SKILL_DIR}/scripts/expense_tracker.py" stats --period week

# 某天统计
python "{SKILL_DIR}/scripts/expense_tracker.py" stats --period day --date 2026-04-09

stats 返回 by_category（按分类金额）和 daily（按日期金额），用来生成人类可读的报告。

4. 删除记录#

先 list 找到要删除的记录 id，确认后执行：

bash

python "{SKILL_DIR}/scripts/expense_tracker.py" delete --id 3

5. 全局总览#

bash

python "{SKILL_DIR}/scripts/expense_tracker.py" summary --top 5

输出格式#

记账成功后回复格式：

text

✅ 已记录：餐饮 ¥35.00 — 午饭 (2026-04-09)

查询/统计回复要求简洁，用列表而非表格（适配移动端）：

text

📊 本月支出统计
💰 总计：¥1,280.50（23笔）

📂 分类排行：
  餐饮 ¥580.00 (45.3%)
  交通 ¥320.00 (25.0%)
  购物 ¥200.00 (15.6%)
  其他 ¥180.50 (14.1%)

数据存储#

数据存储在 ~/.qclaw/workspace/expense-tracker-data/expenses.json，纯本地，不联网。