Receipt Tracker (Трекер расходов по чекам)

Overview

Этот навык предназначен для автоматического извлечения данных из фотографий кассовых чеков, категоризации покупок и ведения базы данных расходов в формате CSV. Он позволяет пользователю просто отправить фото чека в чат, а агент сделает всю остальную работу: распознает текст, определит категории и запишет результат.

База данных хранится в файле: /opt/.openclaw/.openclaw/workspace/memory/expenses.csv

Категории расходов (Categories)

При анализе чека используйте следующие основные категории: 1. Продукты (Groceries) 2. Заправка (Gas/Fuel) 3. Аптека/Медицина (Pharmacy/Medical) 4. Такси/Транспорт (Taxi/Transport) 5. Животные (Pets) 6. Дом/Быт (Household) 7. Развлечения (Entertainment) 8. Одежда (Clothing) 9. Прочее (Other - для всего, что не подошло)

Workflow (Алгоритм работы)

1. Получение и распознавание чека (OCR & Analysis)

Когда пользователь присылает фото чека: 1. Возьмите путь к присланному файлу (например, /opt/.openclaw/.../file_XX.jpg). 2. Используйте инструмент sessions_spawn (runtime="subagent", mode="run"), чтобы запустить изолированного субагента для анализа картинки. - ВАЖНО: Обязательно укажите параметр model: "google/gemini-2.5-flash" (или gemini-2.5-flash, как указано в запросе пользователя), так как эта модель быстрая, дешевая/бесплатная и отлично справляется с OCR и анализом одновременно. - В attachments передайте путь к фото чека. - В task попросите субагента: "Прочитай чек на фото. Извлеки все позиции, их стоимость и дату покупки. Каждой позиции присвой одну из категорий: Продукты, Заправка, Аптека, Такси, Животные, Дом, Развлечения, Одежда, Прочее. Верни результат строго в формате JSON: [{"date": "YYYY-MM-DD", "item": "Название", "category": "Категория", "price": 100.50}]"

2. Сохранение данных (Database Entry)

Получив JSON от субагента, проверьте корректность данных.
С помощью скрипта или инструмента exec (bash/python) допишите эти данные в файл /opt/.openclaw/.openclaw/workspace/memory/expenses.csv.
Формат CSV: Date,Item,Category,Price
Если файла еще нет, сначала создайте его с заголовком: Date,Item,Category,Price
Убедитесь, что формат цен - это числа (с точкой для копеек).

3. Отчетность (Reporting)

Когда пользователь просит "Отчет за месяц" или "Сколько я потратил": 1. Прочитайте файл expenses.csv (например, через exec(cat expenses.csv) или read). 2. Сгруппируйте расходы по категориям за запрошенный месяц. 3. Посчитайте общую сумму затрат. 4. Выведите пользователю красивый и читаемый отчет (например, в виде Markdown-таблицы или маркированного списка с суммами по категориям и итогом).

Example: Saving to CSV (Пример записи)

Вы можете использовать Python для добавления строк:

import csv
import os

file_path = '/opt/.openclaw/.openclaw/workspace/memory/expenses.csv'
file_exists = os.path.isfile(file_path)

data = [
    {"date": "2026-03-10", "item": "Молоко", "category": "Продукты", "price": 89.90},
    {"date": "2026-03-10", "item": "Корм для кота", "category": "Животные", "price": 450.00}
]

with open(file_path, 'a', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    if not file_exists:
        writer.writerow(['Date', 'Item', 'Category', 'Price'])
    for row in data:
        writer.writerow([row['date'], row['item'], row['category'], row['price']])

Правила (Rules)

Всегда используйте gemini-2.5-flash для чтения чеков (это экономит ресурсы и деньги).
Не запрашивайте подтверждение на каждый товар, если распознавание прошло уверенно. Просто покажите пользователю итог: "Добавил в базу 5 позиций на сумму 1500 руб."
При сомнениях в категории, ставьте "Прочее", но старайтесь быть точным.

receipt-tracker

Installation