- name
- receipt-tracker
- description
- Распознает фотографии чеков, разбивает расходы по категориям (продукты, заправка, аптека, такси, животные и др.) и сохраняет их в базу (expenses.csv). Генерирует ежемесячные отчеты по затратам. Использует быструю и дешевую модель gemini-2.5-flash для извлечения и анализа данных.
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:
- Продукты (Groceries)
- Заправка (Gas/Fuel)
- Аптека/Медицина (Pharmacy/Medical)
- Такси/Транспорт (Taxi/Transport)
- Животные (Pets)
- Дом/Быт (Household)
- Развлечения (Entertainment)
- Одежда (Clothing)
- Прочее (Other - для всего, что не подошло)
Workflow (Алгоритм работы)
1. Получение и распознавание чека (OCR & Analysis)
Когда пользователь присылает фото чека:
- Возьмите путь к присланному файлу (например,
/opt/.openclaw/.../file_XX.jpg). - 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":
- Прочитайте файл
expenses.csv(например, черезexec(cat expenses.csv)илиread). - Сгруппируйте расходы по категориям за запрошенный месяц.
- Посчитайте общую сумму затрат.
- 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-flashдля 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.