Una skill inteligente de análisis de solo lectura diseñada para extraer métricas financieras, identificar problemas de cumplimiento y proporcionar resúmenes contables profesionales para documentos individuales.
Instalar y Descargar
1. ClawHub CLI
La forma más rápida de instalar una habilidad directamente desde el registro.
npx clawhub@latest install analyse-piece-comptable
2. Instalación manual
Copia la carpeta de la habilidad a una de estas ubicaciones
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Prioridad: Espacio de trabajo > Local > Integrado
3. Instalación del prompt
Copia este prompt en OpenClaw para instalarlo automáticamente.
Ayúdame a instalar analyse-piece-comptable usando Clawhub. Si Clawhub no está instalado, instálalo primero (npm i -g clawhub).
¿Prefieres descargar?
Obtén los archivos originales de la habilidad en un archivo ZIP.
¿Qué es Analyse Pièce Comptable?
La skill analyse-piece-comptable es una herramienta esencial adaptada para los flujos de trabajo financieros dentro de Openclaw Skills. Al actuar estrictamente en calidad de solo lectura, permite a los desarrolladores y agentes contables inspeccionar rápidamente documentos financieros individuales —como facturas, extractos bancarios o recibos de gastos— sin modificar, mover, renombrar o archivar los archivos de origen.
Al procesar los documentos a través de un pipeline de parsing determinista, la skill extrae datos monetarios críticos, evaluaciones fiscales, fechas de transacciones e identidades de las partes interesadas. Luego realiza comprobaciones de consistencia en múltiples puntos para detectar anomalías como cálculos incorrectos, fechas fraudulentas o identificadores mal formados, transformando los datos brutos del documento en información estructurada.
Casos de uso de Analyse Pièce Comptable
- Evaluar una sola factura para verificar la exactitud del IVA (TVA) y los importes totales antes del asiento contable.
- Escanear un extracto bancario para validar los cálculos del saldo de cierre y verificar los parámetros del IBAN.
- Revisar un informe de gastos aislado (note de frais) para garantizar que coincidan los valores de reembolso del empleador al empleado.
- Preseleccionar un archivo adjunto de correo electrónico recién llegado en busca de anomalías contables antes de cualquier clasificación formal.
Cómo funciona Analyse Pièce Comptable
- El contable o el flujo de trabajo automatizado activa la skill pasando un documento financiero aislado al script subyacente.
- El sistema invoca
scripts\/analyse.pyjunto con un parámetro de fecha de referencia para evaluar el documento de forma determinista. - El script extrae campos críticos y ejecuta evaluaciones de consistencia programáticas para construir una matriz de metadados de errores y alertas.
- Se devuelve a stdout un payload JSON estructurado que contiene la taxonomía del documento, las puntuaciones de confianza, los campos extraídos y las categorías de comprobación.
- El agente de IA traduce esta salida JSON bruta en un resumen contable natural y profesional, omitiendo todo el argot técnico.
Configuración de Analyse Pièce Comptable
Para implementar y utilizar esta skill de análisis, asegúrese de que su espacio de trabajo local contenga el entorno python y las dependencias requeridos. Ejecute el script de análisis contra un documento aislado utilizando la interfaz de línea de comandos:
python3 scripts\/analyse.py <path_to_document_file> --date-ref <YYYY-MM-DD>
El parámetro --date-ref debe coincidir con la fecha actual para detectar con precisión entradas posfechadas o anomalías aguas abajo.
Esquema de datos y taxonomía de Analyse Pièce Comptable
El analizador subyacente evalúa las capas de texto para completar un esquema estandarizado. Cuando text_found devuelve falso, indica que se trata de una imagen escaneada o una foto que requiere un manejo visual de fallback.
Taxonomía de los Campos de Salida
| Clave | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
kind |
String | Tipo de documento: invoice, bank-statement, note-de-frais o other |
text_found |
Boolean | True si hay una capa de texto presente; False si es un escaneo plano o una foto |
confidence |
String | Índice de certeza de la extracción: haute, moyenne o faible |
fields |
Object | Diccionario de metadados extraídos que contiene IDs, fechas, totales, IVA y partes |
checks |
Array | Colección de objetos de anomalía que contienen códigos de validación, gravedad y detalles |
Códigos de Validación de Integridad
champ_manquant: Faltan campos de seguimiento esenciales en el diseño del documento.tva_incoherente: El IVA declarado se desvía en más de un 5% de los cálculos de la tasa estándar.montant_aberrant: Fallo matemático general donde el Neto + IVA no es igual al Total Bruto.date_future: La fecha de emisión está configurada en un punto futuro imposible en relación con la fecha de referencia.echeance_anterieure: La fecha límite de pago cae antes de la fecha de emisión inicial.iban_invalide: Los dígitos de enrutamiento del extracto bancario fallan en la validación de la clave de checksum estándar.solde_incoherent: El saldo de apertura del extracto combinado con el desvío de la transacción no coincide con el saldo de cierre.releve_non_parseable: El formato de texto del extracto bancario impide un parsing estructural limpio.sans_texte: El documento carece de una capa de texto accesible.
Funciones avanzadas de Analyse Pièce Comptable
- Pipeline de Fallback Determinista: Dirige automáticamente a un flujo de trabajo de parsing visual de estilo human-in-the-loop con advertencias integradas cuando faltan las estructuras de texto digital.
- Jerarquía de Comprobación de Múltiple Gravedad: Categoriza las discrepancias de validación en niveles de error ejecutables:
bloquant(crítico/no confiable),alerte(requiere revisión humana) yinfo(anotación menor). - Capa de Traducción a Lenguaje de Negocios: Formatea payloads JSON programáticos complejos en resúmenes en francés nítidos y profesionales que omiten los detalles del script o los flags del sistema, optimizando la interfaz para contables capacitados.
- Medidas de Aislamiento de Alcance: Impone un diseño estricto de solo lectura, lo que evita la modificación accidental de datos y permite que esta capacidad sea segura para su implementación junto con módulos de clasificación especializados en los ecosistemas de Openclaw Skills.
SKILL.md
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