Finance Skill 是一款专注于隐私保护的个人财务管理技能，通过本地化的数据存储和解析能力，帮助用户建立完全私有的财务记忆层。
核心用法：该技能主要提供三大功能模块。首先是智能解析，支持用户上传银行对账单（PDF 或图片格式），利用 pypdf 提取全部页面文本（特别注意解决 Telegram 等平台的 PDF 预览截断问题），自动识别交易日期、商户名称、金额和类别，生成结构化 JSON 数据。其次是手动记账，允许用户通过自然语言快速添加单笔交易（如"我在超市花了50美元"），自动补全元数据并持久化存储。最后是智能查询，支持按时间范围、消费类别、金额大小等多维度筛选和聚合数据，回答诸如"上月餐饮支出多少"或"最大单笔消费是什么"等问题。
显著优点：最突出的优势是极致的隐私保护，所有数据严格存储于用户本地的 ~/.openclaw/workspace/finance/ 目录，明确宣称"No cloud. No sync"，彻底杜绝数据上传和第三方泄露风险。功能设计务实高效，内置9大消费类别（餐饮、交通、购物等）自动分类，并具备总额校验机制，确保提取的交易金额与对账单总计匹配，防止漏页或识别错误。技术实现简洁透明，依赖 jq 和 pypdf 等成熟开源工具，脚本逻辑清晰，便于技术用户审计和理解。
潜在缺点与局限性：自动化程度有限，目前不支持 Plaid 等银行 API 自动同步（虽然路线图中有规划），每次都需要手动上传对账单。多设备体验受限，由于数据 purely local，用户在多台设备间无法自动同步财务数据，且不适合多用户共享环境。对非技术用户有一定门槛，需要自行安装 jq 和 pypdf 依赖，且 JSON 格式的数据存储不如专业财务软件直观。此外，作为个人开发者（T3）维护的项目，长期更新和支持的持续性需要观察。
适合的目标群体：特别适合对财务隐私极度敏感、不愿意将银行数据上传至云端服务的用户；适合希望轻量级管理个人账目、不需要复杂投资分析功能的技术从业者；也适合作为临时性的支出追踪工具，帮助用户在换用正式财务管理软件前快速整理历史账单。
使用风险：主要风险集中在数据管理责任完全由用户承担，需要定期手动备份 transactions.json 文件以防本地磁盘损坏；依赖项版本兼容性可能带来维护成本；PDF 解析准确率虽经校验，但仍需人工确认关键交易；无加密机制，物理设备被入侵时数据以明文存储。