银行流水对账 — 自动核对银行流水、发票台账与系统订单，实现财务三方数据闭环。适用场景：(1) 上传银行流水文件(Excel/CSV)与订单或发票核对 (2) 识别未匹配条目、金额差异、重复流水、日期偏差等异常 (3) 生成对账报告(含匹配明细及异常清单)
银行流水对账虾
功能概述
银行流水对账虾是一项面向实际任务的技能，主要用于自动核对银行流水、系统订单、发票台账，秒级定位差异，对账时间从半天压缩到分钟级；全程本地处理，财务数据不外传；
核心要点
- 数据接收 — 接收用户上传的 Excel/CSV 文件（流水、订单、发票）；
- 字段标准化 — 统一日期格式（YYYY-MM-DD）、金额格式（两位小数）、编号格式；
- 智能匹配 — 精确匹配 + 模糊匹配 + 多对一匹配（见 references/recon。
使用与执行
它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；
结果检查与注意事项
若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
银行流水对账虾
自动核对银行流水、系统订单、发票台账，秒级定位差异，对账时间从半天压缩到分钟级。全程本地处理，财务数据不外传。
工作流程
- 数据接收 — 接收用户上传的 Excel/CSV 文件（流水、订单、发票）
- 字段标准化 — 统一日期格式（YYYY-MM-DD）、金额格式（两位小数）、编号格式
- 智能匹配 — 精确匹配 + 模糊匹配 + 多对一匹配（见
references/reconciliation-rules.md） - 差异识别 — 标记四类异常：🔴未匹配 / 🟡金额差异 / 🟠重复条目 / 🔵日期偏差
- 输出报告 — 生成匹配汇总、明细表、异常清单；可选写入飞书多维表格
使用方式
快速对账（两表）
用户说："帮我核对这份银行流水和订单表"，然后提供文件路径或上传文件。
调用核心脚本：
python3 scripts/reconcile.py reconcile --bank--orders --output report.xlsx
三表全核
python3 scripts/reconcile.py reconcile --bank--orders --invoices --date-tolerance 3 --output report.xlsx
预览数据解析
python3 scripts/reconcile.py preview --file
写入飞书多维表格
python3 scripts/reconcile.py export --report report.xlsx --bitable-url <飞书多维表格URL>
输入要求
| 文件类型 | 必填字段 | 说明 |
|---|---|---|
| 银行流水 | 交易日期、金额、流水号 | 支持主流银行格式，见 field-mapping.md |
| 系统订单 | 支付时间、金额、订单号 | 支持金蝶/用友/SAP 导出格式 |
| 发票台账 | 开票日期、开票金额、发票号 | 增值税发票标准格式 |
- 文件编码建议 UTF-8
- 金额列不含货币符号（脚本会自动清理 ¥ $ ,）
- 单文件建议不超过 50MB（约 10 万行）
参考资料
references/reconciliation-rules.md— 匹配规则、容差配置、异常分级references/field-mapping.md— 各银行/ERP/开票平台字段映射references/desensitization-rules.md— 脱敏规则（账号、姓名等）
依赖
Python 3.8+ pandas openpyxl
安装：pip install pandas openpyxl
与其他虾的协作
- cross-platform-messenger-claw — 对账完成后推送报告摘要到财务群
- auto-data-analysis-claw — 对对账结果做趋势分析、异常归因
- feishu-bitable — 将对账报告写入飞书多维表格供团队协作处理
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