每到月末，财务人员都需要将本地 Excel 中的月度付款数据，逐条录入到公司共享的在线表格中。这项工作看似简单，实则繁琐：

一个月10条数据可能还好，但如果某月有30-40条，手动录入不仅耗时，更容易出错。于是，我尝试用 AI 编程助手 WorkBuddy 来自动化这个过程。

你只需要用自然语言描述需求，它会自动完成从读取、分析到写入的全流程

我直接把本地 Excel 文件和腾讯文档的在线表格发给它，说：

这是最关键也最容易出错的环节。它需要根据每条记录的摘要和备注，判断：

——比如摘要中出现了"XX大学"，需要匹配到完整的项目全称"XX大学（一期）建设项目施工总承包Ⅲ标段项目装饰工程"。十几个项目，每个全称都在20字以上，手动输入极易出错。

——比如备注中写"工人工资"归入"付工人工资"列，"工程款"归入"付分包款"列，"材料款"归入"付材料及机械款"列，"报销发放"归入"付报销"列，"薪酬"归入"付员工薪酬及劳派"列。这些分类规则并不直观（比如"工程款"对应的是"分包款"而非字面上的"工程款"列），需要行业经验才能正确判断。

AI 助手根据我之前几月已有的数据，自动学习到了这些映射规则，并逐一处理每条记录。

它将数据按付款日期从早到晚排列，然后批量写入在线表格，包括：

在线表格的标题行和合计行有特殊格式（标题行蓝色背景白字加粗，合计行橙色背景加粗居中）。AI 助手通过腾讯文档的样式接口，自动为这两行设置了对应的格式。

写入完成后，它还会读取写入区域的数据进行验证，确认内容和格式无误。

从读取 Excel 到数据写入完成，大约3-5分钟

第一轮使用时，AI 助手需要通过分析已有数据来推断分类规则。但它推断的结果可能不完全准确——比如"工程款"到底归"分包款"还是"材料款"，需要人工确认。

：第一次使用后，把确认过的分类规则保存为"技能"（Skill），下次直接复用，既准确又省 token。

在线表格的格式（标题行颜色、合计行样式、日期格式等）在 AI 看来并不直观。

，而是明确告诉它"参考上月的格式"，或者直接指定具体的颜色值和字体参数。

原始 Excel 中的数据顺序可能是乱的，写入前必须按日期排序。这个需求要明确提出来，AI 不会自动假设你需要排序。

WorkBuddy 支持将完整的工作流程保存为"技能"。我这次就把整个流程保存了下来，包括：

下次再做同样的任务，AI 助手会自动加载这个技能，

，执行速度更快，准确率更高。

使用 AI 工具处理财务数据时，需注意敏感信息的保护。建议：

AI 编程助手在财务数据录入这类

的工作中，优势非常明显。关键是：

从"手动搬砖"到"AI 代劳"，省下的时间可以去做更有价值的事情。这不是替代，而是赋能。

用 AI 编程助手自动化月度财务数据录入：从 Excel 到在线表格的实践

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用 AI 编程助手自动化月度财务数据录入：从 Excel 到在线表格的实践

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