logo
  • 环境
  • 企业版
  • 价格
BusinessJul 26, 2025

从 CSV 银行数据生成第二季度报告

EigentEigent
从 CSV 银行数据生成第二季度报告
Automate Everything with
AI Workforce on Desktop
Download Eigent

将原始银行数据转化为适合投资人查看的财务报告

每个财务团队在季度末都有同样的例行工作:从银行导出交易记录,在电子表格中整理,制作图表,排版报告,然后祈祷数字与演示文稿中的内容一致。Eigent 将这一整套流程压缩成一个提示词——从原始 CSV 到精美的 HTML 报告,随时可与投资人分享。

1准备你的银行数据文件

将你的银行交易记录导出为 CSV 文件并保存到桌面。本工作流中使用的文件名为 bank_transacation.csv——Eigent 会根据文件名从你的桌面中识别它,因此请确保文件名与你在提示词中引用的一致,或者在描述中明确说明。

CSV 不需要提前清洗。Eigent 可以处理大多数主要银行和会计工具导出的原始格式。

2将报告任务交给 Eigent

提示词很直接:

请帮我根据桌面上的银行转账记录文件 bank_transacation.csv 制作一份第二季度财务报表。生成一份带图表的 HTML 报告,向投资人展示我们花了多少钱。

你可以扩展提示词来指定分类(薪资、基础设施、营销)、日期范围,或者你希望如何对数据分组。你提供的上下文越多,输出就会越有结构、越有用。

3Eigent 解析并分析数据

Eigent 会读取 CSV 文件并处理交易数据——解析日期、金额和分类。它会识别第二季度交易(4 月到 6 月),计算总额,并根据交易描述将支出分组为有意义的类别。

如果你的 CSV 有自定义列或分类,请在提示词中说明,这样 Eigent 就知道如何解读这些数据。

4报告和图表生成

在分析完数据后,Eigent 会生成一份 HTML 报告,其中包含支出摘要、分类拆分和交互式图表。该报告专为投资人阅读而设计——有清晰的标题、摘要部分,以及整个季度资金流向的可视化呈现。

HTML 文件会保存到你的桌面,并可直接在任何浏览器中打开。

5审阅并优化

打开 HTML 报告,检查数字和图表。如果你想调整展示方式——更改配色方案、添加特定部分,或者拆分某个具体支出类别——可以继续向 Eigent 提出:

添加一个部分,展示第二季度按月变化的支出趋势。

按供应商拆分 “基础设施” 类别。

6这为什么重要

手动准备财务报告——导出数据、清洗数据、制作数据透视表、设计图表、调整版式——通常要花半天时间,而且往往是在截止日期压力下完成的。Eigent 将这一切压缩到几分钟。而且由于输出的是 HTML 文件,它可以跨平台、通过链接分享,而且打开时不需要任何特定软件。

7接下来可以尝试什么

生成第一季度的相同报告,并与第二季度并排对比。

创建一个按部门而不是按类别分组的报告版本。

将这份支出摘要导出为 PDF,用于董事会会议。

从这个 CSV 中识别前 10 笔最大交易,并标记任何看起来异常的项目。

8提升结果的技巧

  • 在提示词中清晰命名你的文件。 当提示词中的文件名与桌面上的实际文件名一致时,Eigent 的效果最好。如果有多个 CSV 文件,请指定准确名称。

  • 包含日期范围上下文。 如果你的 CSV 覆盖整整一年,请告诉 Eigent“聚焦第二季度——4 月到 6 月”,以确保它筛选到正确的交易。

  • 要求生成叙述性摘要。 像“在顶部添加一段两段式执行摘要”这样的提示词,会让报告对不会逐行阅读数据的投资人更有用。

Other use cases

收据和发票的自动化 VAT 申报

收据和发票的自动化 VAT 申报

请处理“VAT”文件夹中的所有收据和发票,包括照片、扫描的 PDF 和电子发票。最终输出应只包含两个文件:(1) vat_return.xlsx——Excel 文件应为每张收据或发票包含一行,列出所有提取字段,显示每一项是否符合 VAT 追回资格,显示每个符合条件项目的可追回 VAT 金额,包含不可追回项目的排除原因,清晰标记需要人工复核的项目,并包含一个显示可追回 VAT 总金额的汇总工作表。(2) vat_return.html——创建一个可直接打开并与财务团队共享的独立 HTML 文件。HTML 文件应显示所有 VAT 追回项目、每个项目的可追回 VAT 金额、被排除的项目及其排除原因、需要人工复核的项目,以及可追回 VAT 总金额。不要猜测任何不确定的信息。

长程任务:Eigent 单智能体 Harness 中的 GLM-5.1 vs GLM-5.2

长程任务:Eigent 单智能体 Harness 中的 GLM-5.1 vs GLM-5.2

对 AI 基础设施生态系统中的 26 家公司进行深入研究——这是整个 AI 价值链中最确定的主线。覆盖以下 6 个子行业(每个子行业选择具有代表性的公司,从大型龙头到较小参与者):AI 数据中心(算力基础设施 / 建设扩张);GPU / AI 芯片(训练与推理硅片、ASIC、IP);服务器、网络与光模块(交换机、NIC、光互连);电力、液冷与储能(电源、散热、能源管理);AI 云 / 计算平台(超大规模云厂商、GPU 云、算力租赁平台);支撑生态(HBM / 先进封装、晶圆代工、连接器及其他关键组件)。对于每家公司,研究:公司名称、子行业、总部 / 国家;核心产品及其在 AI 链中的具体角色;上市或非上市(若上市,注明股票代码 + 交易所;若非上市,注明最新估值 / 融资轮次);市值或估值规模(用于排序);在生态中的定位与护城河(1–2 句);主要客户 / 竞争对手。排序方式:在每个子行业内按从大到小排序(按市值 / 估值)。整体结构采用自上而下:从完整的硬件生态全景 → 到每一家单独公司。输出要求:首先生成结构化数据文件 ai_infra_data.json——包含全部 26 家公司及上述字段、6 个子行业分类、上市/非上市标记,以及跨公司比较矩阵(子行业 × 关键维度)。然后基于该 JSON 生成一份精美的 HTML 报告:包含生态全景 / 分层图、行业分区、公司卡片、清晰的上市与非上市视觉区分(标签或颜色编码)、市值排名图表,以及可排序 / 可筛选的比较表。设计应专业、信息密集且具交互性。请先验证研究数据的准确性(上市状态、股票代码、估值——使用最新数据并引用来源),然后再生成报告。以单智能体模式提交该任务。

使用 Eigent 同时构建 10 款中国新年 HTML5 游戏

使用 Eigent 同时构建 10 款中国新年 HTML5 游戏

使用 HTML、CSS 和 JS(不使用任何库)构建 10 款彼此独立且完整的游戏,主题均与 2026 年春节(马年)相关。游戏必须有趣、原创、打磨完善、适配移动端。包含计分、难度递增、重玩按钮和流畅视觉效果。覆盖:街机、解谜、无尽跑酷、反应、策略、记忆、双人本地、放置、复古像素,以及 1 款实验性游戏。

Automate everything with AI workforce on desktop
Download Eigent

立即体验 Eigent

下载开源桌面应用,在本地用 AI 工作团队开始自动化。

下载 Eigent
Eigent

获取关于 AI 员工自动化的最新更新和教程。

产品Eigent环境定价企业版
探索解决方案使用场景技能插件博客
开发者文档GitHubCAMEL-AI开源基金合作伙伴
下载开源版
公司关于我们品牌加入我们使用条款隐私政策安全与信任Cookie 政策退款与试用政策

保留所有权利 © 2026 EIGENT UK LTD

Eigent 1.0 新版本发布!download