--- name: audit-report-checker description: 检查审计报告(财务报表 + 附注),发现勾稽错误、加总错误、文本格式问题。用于"检查审计报告/勾稽验证/报表核对/报告核查/数字核对/加总核对/报表平衡/审计报告复核/报告校对"。即使用户只说"帮我检查这份审计报告""看看这个报告有没有错""核对下报表数字"也应触发。支持分体式(报告+附注分文件)与合体式(单文件)报告,支持 Word/PDF/扫描件/图片报表,覆盖 50-150 页合体大报告,输出 7 sheet Excel + Markdown 复核报告。算术 100% 走代码计算,AI 负责语义定位与结构判断。 metadata: author: nigo version: "1.0.0" slug: nigo-audit-report-checker displayName: 审计报告复核工具 summary: 检查审计报告(财务报表+附注),发现勾稽错误、加总错误、文本格式问题,支持 Word/PDF/扫描件,输出 7 sheet Excel + Markdown 复核报告。 license: MIT --- # 审计报告核查 > 作者:nigo(公众号:逆行的狗) > 版本:1.0.0 检查审计报告(财务报表 + 附注),发现勾稽错误、加总错误、文本格式问题。Claude 是主控——负责语义理解(定位报表、理解附注章节、判断列含义、标注表格结构),代码负责确定性算术(求和、核对、reconcile)。两者分工,消除旧工具"硬拆分 + 关键词匹配"导致的系统性误报。 ## 最重要的一条原则:算术绝不手算 LLM 直接做数值加减会算错,且无法复现——审计核查中算错等于致命。所有数值计算,哪怕只是三个数相加,都调用 `scripts/calculator.py`。AI 只决定"传哪些数""哪个等于哪个",代码算出结果。 正确做法: ``` # 从报表/附注提取出数字后,调 calculator 验算 python3 scripts/calculator.py check "113,157,711.68" "113,157,711.68" # 核对相等 python3 scripts/calculator.py sum "1,234.56 5,678.90 100.00" # 求和 python3 scripts/calculator.py reconcile "100" "50" "30" "120" # 期初+增-减=期末 ``` 错误做法: ``` # 心算"流动资产合计 = 货币资金 + 应收账款 + ..." ← 会算错,且别人无法核验 ``` calculator 支持千分位逗号、括号负数、横线(=0)、全角字符、万元单位,容差默认 0.01,用 `round(diff, 6)` 避免浮点边界误判。这是上一版已验证有效的原则,保留。 --- ## 工作流 ### Step 0 — 选检查深度(scope) 开始前用 `question` 工具问用户两件事:检查深度(单选)+ 检查类型(多选,可空则按深度档执行)。 **三档深度**: | 档位 | 覆盖范围 | 耗时 | 适用 | |---|---|---|---| | 快速检查 | 四表间勾稽 + 格式(公司名/页码/页眉) | 几分钟 | 初筛、只关心报表平衡 | | 标准检查(默认) | 快速 + 表内横加竖加 + 高频表注勾稽 + 文本(错别字/病句) | 十几分钟 | 日常复核,覆盖常见错误 | | 深度检查 | 标准 + 附注所有变动表 reconcile + 跨科目勾稽 + AI 结构标注全表 | 半小时以上,token 消耗大 | 重大报告、终稿复核 | 用户不选就默认标准。选深度检查时先提示 token 消耗较大让用户确认(128 页报告深度检查可能消耗很多)。 **检查类型多选**:勾稽 / 横加竖加 / 表注 / 文本 / 格式。用户可自由组合覆盖深度档(多选全部 ≈ 深度检查)。 为什么要分档:审计师多数时候只需快速验证勾稽,无差别深度检查既慢又费 token。scope 让用户知情选择,按需触发。 **附注-only 自动调整**:若识别到文档只有附注、无四表(如盛屯/博达新材的纯附注 Word),自动跳过报表间/表注勾稽,聚焦附注内勾稽 + 横加竖加 + 文本格式,并告知用户调整了范围。详见后文"附注-only"。 **DeepSeek 模型选择(启用 AI 时执行)**:标准/深度检查默认启用 DeepSeek 加速(文本错别字、附注表结构标注、warning 二次复核)。涉及 AI 时,问完深度+类型后先选模型,避免 reasoning 模型拖垮批处理: 1. 检查 key 有效性:`python3 scripts/ai_worker.py --test-check-key`(读 ~/.deepseek/config.json;无 key 则全程走 `--no-ai` 纯代码) 2. 查可用模型:`python3 scripts/ai_worker.py --test-list-models`(DeepSeek 503 服务繁忙时可能查不到,可跳过用默认) 3. 用 `question` 让用户选模型,**默认推荐 flash 类模型**(非 reasoning,单请求延迟低,适合大批量并发;reasoning 类如 v4-flash 单请求 25s+ 会拖垮批处理)。用户无偏好直接用 flash。 4. 选定后 run_check 加 `--model <选定>` 传入,或写入 ~/.deepseek/config.json 的 model 字段持久化。 **降级原则**:DeepSeek API 服务繁忙(503)/限流属外部问题。多次失败时降级 `--no-ai`(纯代码 L1+scan+词库),文本/标注/warning 复核由 Claude 终审兜底(Step 5 本就要求 Claude 复核,不完全依赖 API)。 ### Step 1 — 解析文档 ```bash python3 scripts/parse_report.py "<文件或目录>" -o <输出目录> ``` 脚本四路自动分流,按文档类型和内容特征选最佳提取路径: - PDF 文本型(首页文本 > 50 字)→ pdfplumber,数字 100% 精确 - PDF 扫描型 → mineru 云端 API(`extract --model vlm`),数字需人工复核 - Word 文本表格为主 → python-docx,精确 - Word 图片报表(inline_shapes 偏多)→ mineru 云端 API **Word/PDF 双路(重要)**:实际场景大部分是 Word 报告。parse 对同 basename 的 .docx/.pdf **优先 .docx**(去重,Word 表格精确无断字);无 Word 才用 PDF。两路分开处理: - **Word 路(.docx)**:python-docx 提取 table 对象→markdown(实测金星90/博达87表全成功)+ 段落文本;**章节定位**(附注五-N 科目,Word 无固定页码);table 自动归属 chapter(Heading1 大章节 + Heading2/短文本明细)。伪表格(非 table 对象的制表位排版,少数)AI 兜底。 - **PDF 路(.pdf)**:pdfplumber + **页码定位**(page=N,超链接可点击)。 定位差异:Word 用章节("附注五-3 应收账款"),PDF 用页码("第N页")。result 的 chapter(Word)/ page(PDF)字段区分,export 自动适配。 输出两个文件: - `report.md`:全文 markdown,每段用 `` 标注来源页码和提取路径 - `extracted_tables.json`:原始二维表格(headers + rows),不做列映射、不做报表分类、不做续表合并 解析层只输出原始数据,报表定位、附注识别、列含义判断全部由 Claude 在后续步骤用语义完成。这是消除旧工具"拆分匹配错误"的核心——parse 层不越界做本该人做的事。提取策略原理见 `references/extraction.md`。 mineru 是云端 API,数据会上传 mineru.net。审计报告含敏感财务数据,首次走 mineru 路径前要告知用户并获得知情同意。详见 `references/mineru_usage.md`。 ### Step 2 — 理解文档结构(语义,不靠关键词) 读 `report.md`,理解整体结构: - 编制单位、会计期间 - 报告类型:合并报告(含合并 + 母公司共 8 张表)还是单体(4 张)?通过看是否有"母公司"字样和报表数量判断,不靠硬编码关键词字典 - 四张报表的位置(合并资产负债表/利润表/现金流量表/所有者权益变动表,及母公司版本)及其页码范围 - **合并报告同名报表会重复**:合并报告里"资产负债表""所有者权益变动表"等标题通常**出现两次**——第一次是合并口径、第二次是母公司口径,表头往往**都不带"合并"/"母公司"前缀**,靠出现顺序(先合并后母公司)和编制单位行区分。**两套都要提取**,漏掉母公司 4 张表会让母公司层面的勾稽完全缺失。判断方法:同名报表在 report.md 中出现 ≥2 次 → 合并报告,按顺序分别归为合并/母公司。 - 附注章节结构——每章讲哪个科目(如"附注三、货币资金"讲货币资金) - 是否附注-only(无四表)→ 走附注-only 分支 - **图片报表页检测(重要)**:读 report.md 时留意是否有**连续多页文本为空白**。审计报告中四表(资产负债表等)常被做成图片嵌入 PDF,pdfplumber 对这些页提取为空白(实测盛屯 page 7-16 共10页空白=四表全是图片)。若 parse_report 的 report.md 已标注 ``,直接据此处理;否则自己扫描各页文本量。发现四表区域空白时: 1. 对该页范围用 mineru 云端 OCR 重新提取:`mineru-open-api extract "<报告.pdf>" --pages 7-16 -o <目录> --model vlm --language ch`(需先 `mineru-open-api auth` 配 token,见 references/mineru_usage.md,含数据上传云端隐私提示) 2. OCR 结果(md)合并回 statements 提取 3. mineru 不可用时,在报告中明确标注"四表为图片,pdfplumber 未能提取,本次未执行报表间勾稽,建议人工复核或配 mineru token 重跑"——**不要假装做了** 识别同义科目变体靠语义理解,不做映射表:股东权益 = 所有者权益、股本 = 实收资本、股东权益变动表 = 所有者权益变动表。为什么用语义而不是关键词字典:每遇到一个新报告格式就要加规则,关键词爆炸不可持续;Claude 一次调用就能理解,且能处理变体。 **生成 note_map.json(表注勾稽的定位基石,Step 2 必做)**:理解附注结构时,一次性生成「科目→附注明细表」精确映射 `note_map.json`(写入 parse 输出目录)。这是三层分工架构的**定位层**——Claude 语义定位(准、只做一次、低 token),取数/算术交给代码(DeepSeek locate + calculator)。 为什么定位必须 Claude 做:旧工具靠正则匹配标题 + 页码邻近定位,在①标题格式多样 ②同页多科目 ③续表跨页 上系统性失败(详见 `旧报告检查工具_定位研究.md` 的 4 大根因)。Claude 一次语义理解就能准确定位到表级别。 格式(`{科目: {...}}`): ```json {"货币资金": {"table_ids": [220], "pages": [16], "field": "期末余额", "formula": "期末余额", "note": "报表数=附注期末余额"}, "应收账款": {"table_ids": [221,222], "pages": [18,19], "field": "账面价值", "formula": "账面余额-坏账准备=账面价值", "note": "报表数=附注账面价值"}} ``` - `table_ids`:该科目附注明细涉及的表 id(附注文件范围,**绝不混入资产负债表/利润表等报表表**,否则表注勾稽会"自己比自己") - `field`:报表数等于附注哪个字段(直接取,如"账面价值"/"期末余额") - `formula`:取数口径公式(field 取不到时按此运算,如"账面余额-坏账准备") - 定位方法(表 name 常为空,靠多重交叉):科目章节 page 区间 + 该区间内表 page + headers 内容 + 章节实际文字 - 最低覆盖:标准检查至少 8 科目(货币资金/应收账款/应收票据/预付款项/存货/固定资产/营业收入/应付账款),深度检查覆盖全部报表列示科目。`subjects_index.json`(scan 生成的科目→候选表粗索引)可作为定位参考/校验,但精确定位以 Claude 生成的 note_map 为准 **生成 manifest.json(四表提取的结构契约,Step 2 必做)**:理解四表在文件里的位置/列布局后,写成 `manifest.json`(写入 parse 输出目录)。这是三层分工架构的**结构契约层**——Claude 语义识别结构(准、只做一次),抽数交给 apply_manifest 纯机械执行(零猜测、新格式改 JSON 不改代码)。 **自动生成优先**:`run_check --auto-manifest --auto-note-map` 时 DeepSeek 并发自动生成 manifest.json 和 note_map.json(看 sheet 表头/附注表内容判断列布局/科目归属),代码做结构性校验 + 回原文核对降错。自动生成失败或校验大量不过→回退 Claude 手写(有模板库)。 为什么用 manifest 不靠代码猜:天邑列布局(B/E/F) vs Macko(A/C/D) 不同、Macko 母公司 BS 主表/续表列布局不同、续表项目名带空格("负 债 合 计")、非标准名("股东权益合计")——每遇到一个新格式,代码猜列/猜 sheet/硬编码 ALIAS 都会崩。manifest 把这些差异声明在 JSON 里,apply_manifest 按声明抽数。 格式(详见 `references/manifest_template.md`,含 4 份报告的 manifest 样例): ```json { "report_format": "merged_docx | split_xlsx | split_docx | split_pdf", "company": "...", "period": "...", "files": {"文件名": {"role": "statements|notes|opinion|cover", "loader": "xlsx|docx|pdf|doc"}}, "statements_map": { "合并资产负债表": { "source": "文件名", "loader": "xlsx|docx|pdf", "sheets": ["sheet名"], "source_table": "表名(docx/pdf按此在extracted_tables定位)", "kind": "linear | matrix", "item_col": 0, "current_col": 2, "prior_col": 3, "field_aliases": {"股东权益合计": "所有者权益合计"}, "merge_into": null } } } ``` - `files.role`+`loader`:分体式文件角色(报表/附注/正文/封面)+ 读取器(xlsx=openpyxl / docx,pdf=读extracted_tables / doc=textutil转) - `item_col/current_col/prior_col`:列布局(看 dump 确定,不猜) - `sheets`+`merge_into`:BS 续表/分段合并(同表不同列布局时分两段,merge_into 合并) - `source_table`:docx/pdf 时按表名/内容在 extracted_tables 定位四表(表 name 常为空,靠内容匹配"资产总计"+"流动资产合计"=BS) - `field_aliases`:项目名标准化("股东权益合计"→"所有者权益合计") - `kind: linear|matrix`:权益变动表矩阵结构(sheets_main/sheets_prior + value_col) 生成方法:Claude 看每个报表文件的 dump(xlsx 的 sheet 名+表头+前3行 / docx 的 extracted_tables 四表名+列)后手写 manifest(3-5 分钟)。Macko/天邑/巨东/清研的 manifest 已在各自 parse_output 目录,可作为模板。 ### Step 3 — 提取 statements.json(apply_manifest 机械执行) 用 Step 2 的 manifest.json,调 apply_manifest 纯机械抽数: ```bash python3 scripts/apply_manifest.py /manifest.json -o statements.json ``` apply_manifest 读 manifest 的 statements_map,按声明的 `source`+`loader`(xlsx 读 sheet / docx,pdf 读 extracted_tables 按 source_table 定位)+ `item_col/current_col/prior_col` 抽数,套 `field_aliases` 标准化项目名,处理 `merge_into` 分段合并,产出 statements.json。**零猜测、零改代码**——所有格式差异已在 manifest 声明。 产物格式(与 calculator_rules 匹配): ```json { "合并资产负债表": {"流动资产合计": {"current": "113,157,711.68", "prior": "..."}, "资产总计": {"current": "...", "prior": "..."}}, "合并利润表": {...}, "合并现金流量表": {...}, "合并所有者权益变动表": {...}, "母公司资产负债表": {...}, ... } ``` **字段名必须精确**:`calculator_rules` 按字段名匹配(如 `"期末现金及现金等价物余额"`),字段名不一致会导致 L1 检查报"缺少必要项目"。提取前先查必需字段清单: ```bash python3 scripts/calculator_rules.py ``` 报表原文项目名与清单不一致时,**在 manifest 的 field_aliases 里声明映射**(如"股东权益合计"→"所有者权益合计"、"负债和股东权益总计"→"负债和所有者权益总计"),不要改代码。 ### Step 4 — 代码侧检查(含 scan 代码验算) ```bash python3 scripts/run_check.py \ --statements /statements.json \ --note-map /note_map.json \ --scope --scan --use-ai -o /results.json ``` 说明: - `--statements` 和 `--note-map` 支持相对路径,脚本会优先相对于 `` 解析;如果找不到会给出明确报错。 - 建议命令中写绝对路径或 `` 前缀,避免不同工作目录下的路径歧义。 可选参数(用于提速/跳过已跑过的慢步骤): - `--max-workers N`:DeepSeek 并发数(默认 60) - `--skip-annotation`:跳过 AI 结构标注(复用本地 `annotations_cache.json`) - `--skip-text-ai`:跳过 AI 文本错别字/病句检查 - `--skip-ai-review`:跳过 DeepSeek 对 warning/error 的预复核(默认执行,最终终审仍由 Claude Step5 完成) 脚本执行确定性检查(不依赖 LLM),**`--scan` 必加**——它让代码分担横加竖加的粗活,大幅减轻你在 Step 5 的负担: **`--use-ai` 说明(默认启用)**: - **默认 `--use-ai`**:启用 DeepSeek 并发(**4 场景**:①文本错别字 ②附注表结构标注 ③**表注勾稽+附注reconcile**(按 Step2 的 note_map 定位→locate 取数→calculator 比较)④warning 预复核;均批量化 + 并发默认 60)。需 DeepSeek API key + 选定 flash 类模型(见 Step 0)。文本检查(错别字/病句)和表注勾稽取数只有 --use-ai 能自动执行,纯代码扫描覆盖不到。`--note-map` 不传时默认读 `/note_map.json`(Step2 生成)。 - **可选 `--no-ai`**:纯代码扫描(无文本 AI 检查),DeepSeek 服务繁忙/无 key 时降级用。此时文本检查只走内置词库,结构标注/warning 复核由 Claude 在 Step 5 手动完成。 - 代码自动降级点:`run_check.py` 在 AI 结构标注(`run_check.py:2368-2400`)、表注勾稽(`run_check.py:2533-2562`)、文本错别字(`run_check.py:2473-2510`)、warning 二次复核(`run_check.py:2640-2670`)四个场景均捕获 API/取数异常,失败时跳过该场景并在 `results.json` 中生成降级提示,不会中断主流程。 - **模型选择**:`--model ` 传入;不传则用 ~/.deepseek/config.json 的 model 字段。优先 flash 类(非 reasoning),详见 Step 0。 **执行的检查**(按 scope): - **L1 报表间勾稽**:调 `calculator_rules.py` 四函数,验资产=负债+权益等恒等式 - **页码连续性**、**公司名一致性**、**金额单位**、**错别字词库粗筛** - **scan 代码验算**(`--scan`): - **竖加验算**:含"合计/小计"行的附注表,代码 sum 明细=合计(排除所有合计/小计/总计行和"其中:"子项)。金星 301 张表能代码验算 64 张,通过的直接记 info(你不用再做这些表) - **横加验算**:列名匹配已知模式(账面余额-坏账准备=账面价值、期初+增加-减少=期末、原价-折旧-减值=价值) - **通过记 info(减负)**,不平记 **warning**(可能特殊表结构,需你在 Step 5 用 AI 结构标注复核,区分真错 vs 特殊结构) - 额外输出 `candidates.json`(代码无法判断的变动表/复杂横加表清单,留给你在 Step 5 做 AI 结构标注)和 `subjects_index.json`(41 科目→附注候选表粗索引,**供你在 Step 2 生成 note_map.json 时参考/校验**,精确定位以 Claude 生成的 note_map 为准) 输出 `results.json`,每条结果含:check_type / rule_name / severity / passed / description / expected / actual / difference / source_location / target_location / evidence / **page** / **context** / **source_file**。 **定位字段(审计师核对原文用,必填)**: - `page`:页码(纯数字,如 `45`)。从 report.md 的 `` 注释或附注章节位置获取。 - `context`:原文摘录(约50字,被检查的那行原文片段),审计师在 Excel 里直接看到原文,不用翻 PDF。 - `source_file`:由 run_check 自动回填原始报告路径,你写语义检查结果时无需手动填。 - `rule_name`:用有意义的科目名(如 `货币资金年末竖加`、`存货-原材料横加`),**不要带 `id=N` 前缀**(id 是解析时的表格序号,对审计师无意义)。 ### Step 5 — 语义检查(必须执行,skill 的核心价值) `run_check.py` 只是**代码侧的确定性粗筛**(L1 报表间恒等式 + 页码/单位/错别字词库)。以下四类语义检查是本 skill 区别于普通脚本的核心能力,**必须执行,不可跳过**——跳过等于只做了 20% 的工作。 **Agent 终审输出习惯(D2.4)**: - Agent 在 Step 5 回原文核对时,**不必把每一条思考过程都输出给用户**。可在内部快速按表分组、批量判断、直接修正 `results.json`。 - 修正完成后直接执行 Step 6 导出,最后一次性告知用户报告保存路径和核心结论(几个错误、几个存疑、分别是什么)。仅在需要用户决策或确认存疑时才展开细节。 **⚠️ Claude 终审强制(D2.1 核心,最重要)** - **所有 error/warning 必须经 Claude 整体语义复核**才能输出 - **终审必须回原文核对,不能只看 results.json 的字段**: - 横加竖加 warning:读 extracted_tables.json 里该表的完整 headers+rows(用 source_location 的表格ID定位),**整体看这张表**判断:①这列是不是百分比列(不该加金额)②这几行是不是"其中"子项(重复加)③是不是两期混算(明细和≈合计的整数倍)④明细是否真漏加/多加(真错)。**禁止只看 expected/actual/ratio 数字猜**——ratio 相同的可能是真错也可能是跨列,只有看表原文才能区分。 - 表注勾稽 warning:按 note_map 的 table_ids 去 extracted_tables 看那张表的实际内容,**确认 table_id 指对了附注表**(不是别的科目表/风险汇总表/坏账表)。subjects_index 的粗匹配常指错表,note_map 必须回原文核对定位。取数差异时看附注表合计行 vs 报表值。 - 错别字 error:**grep report.md + 解压 docx XML 全文搜索该词**,确认原文确实存在(AI 会编造原文没有的词,如"先讲先出"幻觉)。不存在→删除(幻觉)。 - 复核规则: - **确认真错**(回原文确认加总不平/勾稽对不上/错别字确实存在)→ 保留 error - **特殊结构**(百分比列、子项重复、减项、不同口径、note_map 指错表)→ 降为存疑或删除 - **误报**(AI幻觉、PDF空格断词、DeepSeek过度报告)→ 删除不显示 - **evidence 必须含"Agent复核:确认/存疑/删除 + 回原文核对依据"**,无标记视为未复核必须补做 **表注勾稽**(check_type="表注"):**run_check --use-ai 已自动执行**(三层分工:Step2 的 note_map 定位 → DeepSeek locate 取数 → calculator 比较"报表数 vs 附注数")。你只需做 Claude 终审 + 兜底: 1. **抽查 note_map 定位准确性**:随机几个科目对照附注原文,确认 table_ids 指对了附注明细表(不是报表行) 2. **终审 results.json 里 check_type=表注 的 warning**(报表数≠附注数 / 取数失败),区分:①真错(数值确实对不上)②口径差异(附注按账龄/类别拆分,口径不同属正常)③locate 取数失败(→手动补)。按"确认真错/存疑/删除"复核,evidence 加"Agent复核"标记 3. **--no-ai 或取数失败的科目降级为 Claude 手动**:按 note_map 定位去附注原文提数,调 `calculator check` 比较(算术绝不手算,全走 calculator) - **最低工作量(硬性门槛)**:note_map 覆盖的科目每科目一条结果(标准≥8、深度全覆盖报表列示科目)。附注-only 无四表→跳过,记一条 info 说明原因 **横加竖加**(check_type="横加"/"竖加"):Step 4 的 scan 已对含合计行的表做了代码验算,你在这里做 scan 做不了的部分: **按表分组复核(效率关键,禁止逐条)**:同一张表的多个竖加/横加 warning(如某账龄表4列各报1条=4条warning)**合并成一次复核**——读该表完整原文一次,批量判断该表所有 warning。用 source_location(表格ID)分组: ```python # 按表分组 warning,一张表一次复核 from collections import defaultdict by_table = defaultdict(list) for w in warnings: by_table[w.get("source_location")].append(w) for table_loc, table_warns in by_table.items(): # 读这张表的完整 headers+rows(一次),批量判断该表所有 warning ``` **判断标准(必须给明确结论,禁止骑墙存疑)**: - **删除(确认误报)**:百分比列误参与竖加 / "其中"子项重复 / 两期混算(明细和≈合计整数倍)/ 跨列对比(数量级悬殊)/ note_map 指错表 / 合计行空值 - **确认错误(真错)**:calculator 确认明细和≠合计,且排除了上述结构原因(同一张表同一列,明细确实漏加/多加) - **通过(确认无误)**:差异<0.5%且能判断是四舍五入(calculator 确认差几分钱) - **存疑(仅当回原文仍无法判断)**:附注口径与报表口径确实不同(如附注按账龄拆分、报表是净值),需审计师判断口径——**这是唯一允许存疑的情况**。看不懂表结构不是存疑理由,要继续读到懂或标删除。 为什么必须明确结论:审计师拿到报告要能直接行动(改/不改/人工核),"存疑"过多等于没核查。DeepSeek 会误报,但你回原文后应能判断,判断不了说明原文读得不够。 **附注内变动表 reconcile**(check_type="附注内"):调 `calculator reconcile` 验证期初 + 增加 − 减少 = 期末(固定资产、应付职工薪酬、应交税费等,见 rules.md C1)。凡识别为四列变动结构的表都做。 **文本复核**(check_type="文本"):通读 `report.md`,找错别字、病句、前后矛盾、数据口径不一致。这是 LLM 擅长而脚本词库只是粗筛的部分。 执行完以上四类才能进 Step 6。若某类确实无目标(如附注-only 文档无四表→无表注勾稽对象),在 results 里记一条 info 说明"未执行表注勾稽(原因:附注-only 无四表)",**不要静默跳过**——让用户知道哪些检查做了、哪些没做、为什么。 **每条语义检查结果必须填定位信息**(审计师要回原文核对):从 report.md 找到被检查内容的 `` 标记,填入 `page`;把被检查的那行原文摘录(约50字)填入 `context`。这样审计师在 Excel 里点页码能打开原报告、看原文摘录能直接核对,不用逐页翻 PDF。 把补充结果按统一格式追加到 `results.json`(字段同 Step 4)。 ### Step 6 — 输出报告 ```bash python3 scripts/export_report.py results.json -o <输出目录> ``` 生成两个文件: - **7 sheet Excel**:按审计师友好分类,通过项不进详细 sheet(只在摘要统计): - **摘要**:检查范围 / 通过 / 问题 / 存疑统计 + 按类别统计 + 严重程度说明 - **报表内勾稽**:资产负债表平衡、利润表推导、现金流量表、权益变动表(L1恒等式 + 表内竖加) - **表注勾稽**:报表数 vs 附注数(应收账款=账面余额-坏账准备等41科目) - **附注内勾稽**:附注变动表 reconcile(期初+增加-减少=期末)、跨附注表关系 - **横加竖加**:附注明细表的横向纵向加总(账面余额-坏账=账面价值、明细之和=合计) - **文本格式**:错别字、页眉、页码、公司名、单位、编号 - **检查项**:所有检查项列表(包括通过项) - **Markdown 复核报告**:按问题/存疑分章,给人读 **Severity 二元化**: - **问题**:确认错误需修改(Agent复核确认) - **存疑**:可疑需人工核实(Agent复核存疑) - **通过**:通过项不在详细 sheet 显示,仅在摘要统计 输出只读不改源报告(audit-only)。 ### Step 7 — 解读结果 向用户解释发现的问题,按严重程度说明,**保持简洁**: - **错误(红)**:calculator 算出确定差异,如资产 ≠ 负债 + 权益。给出应为值、实际值、差异、页码定位、修复建议。 - **异常(黄)**:AI + 代码双验证不一致,如报表数 vs 附注数对不上。提示人工复核。 - **提示(蓝)**:AI 发现可疑但无法量化,如营业外收入为负。避免漏报但不制造噪音。 对标记"异常"的项做二次判断,排除规则误触(如附注口径不同导致的正常差异)后再呈现给用户。 **输出习惯**:完成 Step 5 终审和 Step 6 导出后,直接告诉用户报告保存路径(Excel + Markdown),并给出核心统计(问题数/存疑数/主要问题)。不必逐项展开,除非用户要求。 --- ## 关键指引 细节在各 reference 文件,这里只给骨架和读取时机。 **定位四表**:看编制单位、会计期间、项目结构,语义识别合并 + 母公司 8 张或单体 4 张。识别变体(股东权益 = 所有者权益)。读 `references/rules.md` 了解科目覆盖范围。 **附注语义索引**:理解"附注三、货币资金"讲货币资金、"(三)应收账款"讲应收账款,不穷举正则匹配标题。按科目索引后按需取数,不全量加载。 **列含义判断**:看表头和内容判断期末/期初/附注编号/项目名列,不硬编码列数。3 列、4 列、8 列左右两栏都能处理。 **AI 结构标注**:读 `references/structure_annotation.md`,用里面的 prompt 模板标注行 type/op、列 type、横加关系,批量标注提效。标注失败降级为仅合计行验证。 **附注-only**:无四表 → 跳过报表间/表注勾稽,做附注内勾稽 + 横加竖加 + 文本格式。报告中明确标注"本文档为附注-only,未执行报表间/表注勾稽"。 --- ## 算术纪律 + 大报告分批 50-150 页合体大报告(如盛屯 128 页)容易上下文爆炸。分批策略: 1. 先读四表(通常在报告前部,页数少)→ 执行报表间/表内检查 2. 按科目逐个去附注找明细(用语义索引定位,不全量加载附注) 3. 分批处理避免上下文爆炸 算术纪律全程不变:任何数值加减都调 calculator,AI 只决定传哪些数。 --- ## 跨平台依赖安装 + mineru 隐私 **Python 依赖**(mac/Windows 通用): ```bash pip install pdfplumber python-docx openpyxl openai ``` **mineru**(仅扫描件/图片报表才需要): ```bash npm install -g mineru-open-api mineru-open-api auth # 配置免费 token ``` 脚本纯 Python 跨平台(pathlib、无平台特定命令),mac/Windows 双平台、中文路径、含空格路径均支持。 **mineru 数据隐私**:审计报告含敏感财务数据,上传云端前必须告知用户并获得知情同意。上市公司公开报告无隐私问题;未公开/保密报告建议优先用文本路径(pdfplumber/python-docx,数据不出本机)。详见 `references/mineru_usage.md`。 --- ## references 索引 | 文件 | 何时读 | |---|---| | `references/rules.md` | 做表注勾稽时查 41 科目对照表;做变动表时查 reconcile 规则;用户问覆盖哪些科目时 | | `references/structure_annotation.md` | 做横加竖加时用 prompt 模板标注附注表格;标注失败查降级策略;批量标注查提效建议 | | `references/extraction.md` | 看到 report.md 中 mineru 来源标记时判断数字置信度;用户问为什么分四路/为什么文本优先时 | | `references/mineru_usage.md` | 首次遇扫描件/图片报表需引导安装配置 mineru;mineru 调用失败排查;用户问数据安全时 | | `references/user_rules.md` | 每次检查时加载用户自定义规则并执行;用户描述新需求时写入 | --- ## 用户自定义规则 读 `references/user_rules.md`。用户可在对话中描述特殊检查需求(如"我们事务所要求核对关联方披露完整性""金融行业客户重点查贷款五级分类"),你理解后整理成"自然语言描述 + 适用场景 + 期望结果"格式写入该文件的"## 我的规则"章节。规则跟着 skill 走(不绑定具体报告目录),所有报告共用。检查时一并执行这些规则。规则失效或需修改时,用户在对话里说即可,你更新文件。