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finance-ops

finance-ops

github.com/ericosiu数据与数据库3.7k188 次安装5 周前更新
代码仓库

关于 finance-ops

finance-ops 是一项技能，可从 QuickBooks 导出文件生成财务简报，并估算代码库开发成本。它涵盖 KPI、期间比较与情景预测，也能为利益相关者整理成本和团队估算。

主要功能

  1. 01解析 QuickBooks 导出文件
  2. 02KPI 与月度环比分析
  3. 0312 个月情景预测
  4. 04代码库开发成本估算
  5. 05团队成本与 AI ROI 分析

适用场景

  1. 01为管理层汇总财务期间数据
  2. 02与前期结果进行比较
  3. 03预测基准、乐观和悲观情景
  4. 04估算代码库及完整团队成本

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/ericosiu/ai-marketing-skills --skill finance-ops

安装后在 Claude Code 中输入/finance-ops确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

.env.example
README.md
requirements.txt
references/
claude-roi.md
metrics-guide.md
org-overhead.md
output-template.md
quickbooks-formats.md
rates.md
team-cost.md
scripts/
cfo-analyzer.py
scenario-modeler.py

详细介绍

前言（在技能启动时运行）

# Version check (silent if up to date)
python3 telemetry/version_check.py 2>/dev/null || true

# Telemetry opt-in (first run only, then remembers your choice)
python3 telemetry/telemetry_init.py 2>/dev/null || true

**隐私：**此技能会在本地将使用情况记录到 ~/.ai-marketing-skills/analytics/。只有选择加入后才会启用远程遥测。不会收集任何代码、文件路径或仓库内容。请参阅 telemetry/README.md。

AI 财务运营

两种工具：CFO 简报生成器和代码库成本估算器。

工具 1：CFO 简报生成器

根据 QuickBooks 导出文件生成高管财务摘要。

工作流
1. 导入文件

将 QuickBooks 导出文件（CSV、XLSX、XLS）放入工作目录。可接受的报告类型（任意组合均可，仅 P&L 也足够）：

  • P&L Summary — 收入、COGS、费用、净收入（最重要）
  • P&L by Customer — 按客户划分的收入明细
  • P&L Detail — 交易级别的明细（XLSX）
  • Balance Sheet — 资产、负债、权益
  • General Ledger — 所有账户交易
  • Expenses by Vendor — 按供应商划分的费用明细
  • Transaction List by Vendor — 详细的供应商交易
  • Bill Payments — 应付账款付款历史记录
  • Cash Flow Statement — 经营、投资和融资现金流（XLSX）
  • Account List — 会计科目表
2. 运行分析
python3 scripts/cfo-analyzer.py --input ./data/uploads/ [--period YYYY-MM]

选项：

  • --input DIR — 存放 QB 导出文件的目录
  • --period YYYY-MM — 覆盖期间标签（默认：从文件中自动检测）
  • --history DIR — 用于环比比较的历史记录目录（默认：./data/history/）
  • --no-history — 跳过保存到历史记录

脚本将：

  1. 扫描文件头，自动检测文件类型
  2. 将每个文件解析为结构化数据
  3. 计算所有 KPI（定义和健康范围请参阅 references/metrics-guide.md）
  4. 从历史记录中加载上一期间的数据以进行环比比较
  5. 将当前期间保存到历史记录
  6. 将格式化的高管摘要输出到标准输出
3. 情景建模（可选）

运行 CFO 分析后，可对基准、乐观和悲观情景进行建模：

python3 scripts/scenario-modeler.py --input ./data/financial-latest.json

此操作将生成 12 个月的预测，涵盖：

  • 基准情景 — 延续当前发展趋势
  • 乐观情景 — 达成增长目标（新产品收入 + 新客户）
  • 悲观情景 — 失去主要客户
4. 提供摘要

脚本将输出带有表情符号状态指示（🟢🟡🔴）的格式化简报，适用于 Slack、电子邮件或任何消息平台。

文件格式详情

有关预期的 CSV/XLSX 列格式和检测启发式规则，请参阅 references/quickbooks-formats.md。

指标阈值

有关健康范围、红/黄/绿阈值和基准背景，请参阅 references/metrics-guide.md。请根据企业规模和类型调整阈值。

工具 2：代码库成本估算器

估算代码库的完整开发成本。

工作流
步骤 1：分析代码库

阅读整个代码库。按语言/类型统计代码总行数，并评估架构复杂度、高级功能、测试覆盖率和文档质量。

步骤 2：计算开发工时

应用 references/rates.md 中的生产效率。计算每种代码类型的基础工时，然后应用架构、调试、评审、文档、集成和学习曲线等方面的开销乘数。

步骤 3：调研市场费率

使用网页搜索查找相关专业领域的当前时薪。针对项目的技术栈，构建包含低位数 / 中位数 / 高位数费率的表格。

步骤 4：计算组织开销

使用 references/org-overhead.md 中的效率系数，将原始开发工时换算为日历时间。展示不同公司类型（从个人到企业）的估算。

步骤 5：计算完整团队成本

应用 references/team-cost.md 中的支持岗位比例和团队乘数。展示各岗位的明细，并汇总不同公司发展阶段的成本。

步骤 6：生成成本估算

使用 references/output-template.md 中的模板输出完整估算。包含所有部分：代码库指标、开发工时、日历时间、市场费率、工程成本、完整团队成本、总成本摘要和假设。

步骤 7：AI 投资回报分析（可选）

如果代码库是在 AI 辅助下构建的，请使用 references/claude-roi.md 计算每个 AI 小时带来的价值。通过 Git 历史聚类确定活跃时长，计算相对于人工开发者的速度倍数，并计算成本节省和投资回报率。

核心原则
  • 以专业的方式呈现，适合利益相关方阅读
  • 包含置信度（低／中／高）和关键假设
  • 突出推动成本增长的最高复杂度领域
  • 始终展示范围（低／平均／高），绝不只给出单个数字
  • 搜索当年的市场费率，不要使用过时数据

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