一个智能的只读分析技能，旨在为单个文件提取财务指标、识别合规性问题并提供专业的会计摘要。
安装与下载
1. ClawHub CLI
从源直接安装技能的最快方式。
npx clawhub@latest install analyse-piece-comptable
2. 手动安装
将技能文件夹复制到以下位置之一
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装
将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
请帮我使用 Clawhub 安装 analyse-piece-comptable。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
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什么是 Analyse Pièce Comptable？
analyse-piece-comptable 技能是专为 Openclaw Skills 内的财务工作流量身定制的重要工具。它严格以只读能力运行，使开发人员和会计代理能够快速检查单个财务文件（例如发票、银行对账单或费用收据），而无需修改、移动、重命名或归档源文件。
通过确定性解析流水线处理文件，该技能可以提取关键的货币数据、税务评估、交易日期和利益相关者身份。然后，它执行多点一致性检查以检测诸如计算错误、欺诈性日期或格式错误的标识符之类的异常，从而将原始文件数据转化为结构化的洞察。
Analyse Pièce Comptable 应用场景
- 在入账前评估单张发票，以验证增值税 (TVA) 准确性和总金额。
- 扫描银行对账单以验证期末余额计算并核对 IBAN 参数。
- 审查单独的费用报销单 (note de frais)，以确保雇主与员工的报销金额匹配。
- 在进行任何正式分类之前，预先筛选新收到的邮件附件以查找会计异常。
Analyse Pièce Comptable 工作原理
- 会计师或自动化工作流通过将隔离的财务文件传递给底层脚本来触发该技能。
- 系统调用
scripts\/analyse.py并附带一个参考日期参数，以确定性地评估文件。 - 脚本提取关键字段并运行程序化一致性评估，以构建一个错误与警报元数据数组。
- 包含文件分类学、置信度得分、提取字段和检查类别的结构化 JSON 负载将被返回到 stdout。
- AI 代理将此原始 JSON 输出转化为自然、专业的会计摘要，并跳过所有技术术语。
Analyse Pièce Comptable 配置指南
要部署和使用此分析技能，请确保您的本地工作区包含所需的 python 环境和依赖项。使用命令行界面针对隔离的文件运行分析脚本：
python3 scripts\/analyse.py <path_to_document_file> --date-ref <YYYY-MM-DD>
--date-ref 参数必须与当前日期匹配，以便准确发现远期条目或下游异常。
Analyse Pièce Comptable 数据架构与分类体系
底层分析器评估文本层以填充标准化的模式。当 text_found 返回 false 时，它表示扫描的图像或照片需要视觉降级处理。
输出字段分类学
| 键 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
kind |
String | 文件类型：invoice、bank-statement、note-de-frais 或 other |
text_found |
Boolean | 如果存在文本层则为 True；如果是扁平扫描或照片则为 False |
confidence |
String | 提取确定性索引：haute、moyenne 或 faible |
fields |
Object | 包含 ID、日期、总计、增值税和当事方的提取元数据字典 |
checks |
Array | 包含验证码、严重程度和详细信息的异常对象集合 |
完整性验证码
champ_manquant: 文件布局中缺少基本的追踪字段。tva_incoherente: 声明的增值税与标准税率计算偏差超过 5%。montant_aberrant: 净额 + 增值税不等于总毛额的通用数学错误。date_future: 签发日期设定为相对于参考日期而言不可能的未来时间点。echeance_anterieure: 付款截止日期早于初始签发日期。iban_invalide: 银行对账单路由数字未通过标准校验和密钥验证。solde_incoherent: 对账单期初余额加上交易漂移与期末余额不符。releve_non_parseable: 银行对账单文本格式阻碍了清晰的结构化解析。sans_texte: 文件缺少可访问的文本层。
Analyse Pièce Comptable 高级特性
- 确定性降级流水线：当数字化文本结构缺失时，自动路由到带有内置警告的、需要人工参与的视觉解析工作流。
- 多严重性检查层级：将验证差异分类为可操作的错误层级：
bloquant（关键/不可靠）、alerte（需要人工审查）和info（轻微标注）。 - 业务语言翻译层：将复杂的程序化 JSON 负载格式化为精简、专业的法语摘要，并跳过脚本细节或系统标志，从而为训练有素的会计师优化界面。
- 范围隔离防护栏：强制执行严格的只读设计，防止意外的数据修改，并允许此功能与 Openclaw Skills 生态系统中的专用排序模块一起安全部署。
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