Experience-First AI Framework for Finance Professionals
SmiaoAI 是一套跑在任何支持 Markdown 指令的 AI 平台上的财务助手框架。它的核心思想是:
引擎不变,你变;你填什么经验,AI 就是什么领域的专家。
它不是又一个财务分析工具,而是一套让 AI "学会"你工作方法的框架——规则、模板、案例、决策记忆都在你手里,AI 只是按你的规矩办事、按你的模板出件、按你的案例参考。
| 原则 | 含义 |
|---|---|
| 1. 数据责任归用户,AI 不越界 | 数据来源、脱敏、安全由你全权负责。引擎不内置脱敏规则、不修改、不存储你的数据。AI 只读取你已脱敏的数据,用完即弃。 |
| 2. 用户自主可控,AI 持续进化 | 你自由增删、配置经验包;使用中的有效经验实时沉淀进你自己的包,AI 对你越用越准。 |
| 3. 核心框架稳定,按规矩办事 | 稳定内核下,AI 严格按规则判断、按模板出件、按案例参考,输出规范一致。 |
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│ 引擎层 core/(不可变 · 领域无关) │
│ 会做什么:处理 → 判断 → 交付 │
└───────────────┬──────────────────┬─────────────┘
│ 引用 [L1-L4] │ 读取
▼ ▼
┌───────────────────────────┐ ┌───────────────────────────┐
│ 配置层 packs/{pack}/ │ │ 数据层 data-buffer/ │
│ L1 规则(强制) │ │ input/ 用户已脱敏数据 │
│ L2 模板(形式) │ │ output/ 产出成果 │
│ L3 案例(参考) │ └───────────────────────────┘
│ L4 决策记录(追溯·记忆) │
└───────────────────────────┘
- 引擎层(你不变):
core/—— 四个文件,定义"怎么做"。 - 配置层(你拥有):
packs/{your-pack}/—— L1 规则 / L2 模板 / L3 案例 / L4 决策记录,定义"按什么规矩做"。 - 数据层(你掌控):
data-buffer/—— 即用即弃,不进版本库。
# 1. 建一个你的经验包
cd packs && cp -r _template my-finance && cd ..
# 2. 激活它(或告诉 AI "用 my-finance 经验包")
echo my-finance > packs/active-pack.txt
# 3. 把已脱敏的数据放进数据入口
# 把文件放入 data-buffer/input/
# 4. 对 AI 说:分析 input/ 里的数据,按 my-finance 经验包出报告完整流程见 docs/getting-started.md。
SmiaoAI/
├── core/ # 引擎层(不可变 · 领域无关)
│ ├── SYSTEM.md # 系统指令
│ ├── PACK_LOADER.md # 配置加载器
│ ├── RULE_SCANNER.md # 规则扫描器
│ └── VERSION.json # 版本信息
├── packs/ # 配置层(用户领域经验 · 可替换·可升级)
│ ├── _template/ # 空白经验包(起点)
│ ├── soe-finance/ # 国企类财务助手(合并包)
│ └── {your-pack}/ # 你的经验包
├── data-buffer/ # 数据层(即用即弃)
│ ├── input/ # 放入已脱敏数据
│ └── output/ # 产出成果
├── skills/ # 技能扩展专区(社区增强)
│ └── financeos-iterate/ # 迭代工作流技能
├── docs/ # 文档
├── tools/ # 工具脚本(Python 标准库)
│ ├── env_check.py # 运行环境检测
│ ├── skill_upgrade_check.py # 技能升级检测
│ └── analyze_budget.py # 预算执行分析
├── README.md
├── SPEC.md # 技术规范
├── CHANGELOG.md
├── CONTRIBUTING.md
├── CODE_OF_CONDUCT.md
├── index.html # 项目概览页
└── LICENSE
| v2.4 | v1.0 |
|---|---|
| 系统内置规则、绑定水务行业 | 你拥有规则,任何领域即插即用 |
| 内置 232 行脱敏规则 | 脱敏归你,引擎不内置 |
| AI "调度不判断" | AI 处理+判断+提示 |
| 单文件巨指令 | 引擎模块化 + 经验包化 |
| 决策日志可选 | L4 决策记录回归核心(记忆) |
设计细节与 ADR 见 docs/architecture.md。
MIT License © 2026 Sun Jun (孙俊) and SmiaoAI Contributors
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