## 摘要（98字）
不写前端、不调大模型，只用一份结构化 `SKILL.md` + 几段标准库 Python，就能把"审计底稿编制"这类重复劳动交给 AI。本文拆解为五步闭环，附可运行代码与安全红线清单。
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## 一、为什么审计师需要自己的"技能"
每个审计忙季，资深审计员都在重复同一件事：导科目余额表、做试算平衡、勾稽往来、填底稿模板、排版成 Word。这些活不"难"，但极其"耗人"——一个中型年报项目，底稿编制与勾稽复核往往吃掉 30% 以上的有效工时。
通用大模型能聊、能写，但它**不知道你所在事务所的底稿格式、不知道"试算不平衡要先查银行未达账还是凭证漏记、不知道哪些数字碰了保密红线**。把通用 AI 直接丢给一线，结果要么产出不可用，要么踩数据安全雷。
解法不是再训练一个模型，而是给 AI 装上"职业记忆"——这就是 **WorkBuddy 技能（Skill）**。它本质是"把专家的工作方法，固化成 AI 每次都会遵守的说明书 + 工具包"。
## 二、技能不是魔法：它到底是什么
先拆一个误区：**技能 ≠ 又一个小程序**。它不要求你写界面、不要求部署服务。一个最小可用技能通常只有两样东西：
1. **`SKILL.md`**：一份带元信息的 Markdown。告诉 AI"什么时候该触发我、按什么步骤做、调用哪些工具、遵守哪些红线"。
2. **配套脚本/模板**：把易错、重复、需精确计算的部分，用代码而非自然语言实现（比如试算平衡、波动监测）。
一句话：**提示词负责"想清楚怎么做"，代码负责"算得准、不出错"**。两者组合，AI 就从聊天玩具变成可交付的生产力。
## 三、五步从零构建一个"审计底稿生成"技能
下面以"科目余额表 → 可交付底稿 + 试算体检"为例，走完整五步。
### 3.1 第一步：把模糊需求切成可执行的边界
不要写"帮我做审计"。拆成机器能执行的边界：
- **输入**：标准格式的科目余额表（科目编码、名称、借方、贷方）。
- **输出**：Markdown 底稿（含试算平衡结论、异常清单）。
- **不做**：不下审计结论、不接触真实客户文件、不上传任何外部平台。
- **触发词**："生成底稿""试算平衡体检""科目余额表转底稿"。
边界清晰，技能才不会"自作主张"。
### 3.2 第二步：SKILL.md 的骨架
```markdown
---
name: audit-working-paper
description: 由科目余额表自动生成审计底稿并做试算平衡体检。
trigger: 生成底稿 / 试算平衡 / 科目余额表转底稿
---
# 审计底稿生成技能
## 工作流
1. 读取科目余额表（优先用本地文件，禁止外传）。
2. 调用 wp_skill_demo.py 做试算平衡与重分类异常监测。
3. 按事务所模板渲染 Markdown 底稿。
4. AI 仅列示异常，审计结论须由注册会计师人工复核签字。
## 红线
- 本地优先，任何客户数据不得上传云平台。
- 输出含"AI 仅列异常不替结论"声明。
- 全链路留痕（输入来源、生成时间、执行脚本）。
```
注意 `description` 和 `trigger`——这是技能被"自动唤醒"的关键。写清楚，AI 才会在对的场景自动加载。
### 3.3 第三步：把判断逻辑封装成可复用脚本
试算平衡、波动监测这类事，**用代码做比用 AI 生成更稳**。下面是一个纯标准库、零依赖、可直接跑的演示脚本：
```python
#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""审计底稿生成技能 · 演示脚本（纯标准库，零依赖）"""
from datetime import date
# 合成样本：仅用于演示，不含真实数据
TRIAL_BALANCE = [
    {"code": "1001", "name": "库存现金", "debit": 120000,  "credit": 0},
    {"code": "1002", "name": "银行存款", "debit": 3900000, "credit": 0},  # 故意调低24万
    {"code": "1122", "name": "应收账款", "debit": 3260000, "credit": 0},
    {"code": "1601", "name": "固定资产", "debit": 12400000,"credit": 0},
    {"code": "2001", "name": "短期借款", "debit": 0,       "credit": 5000000},
    {"code": "2202", "name": "应付账款", "debit": 0,       "credit": 2180000},
    {"code": "3001", "name": "实收资本", "debit": 0,       "credit": 10000000},
    {"code": "3103", "name": "本年利润", "debit": 0,       "credit": 980000},
    {"code": "3104", "name": "利润分配", "debit": 0,       "credit": 1760000},
]
def build_paper(tb, as_of):
    td = sum(r["debit"] for r in tb)
    tc = sum(r["credit"] for r in tb)
    diff = abs(td - tc)
    lines = [f"# 底稿（试算平衡体检）  基准日：{as_of}"]
    lines.append("| 编码 | 名称 | 借方 | 贷方 |")
    lines.append("| --- | --- | ---: | ---: |")
    for r in tb:
        lines.append(f"| {r['code']} | {r['name']} | {r['debit']:,} | {r['credit']:,} |")
    lines.append(f"| **合计** | | **{td:,}** | **{tc:,}** |")
    if td == tc:
        lines.append("✅ 试算平衡通过")
    else:
        lines.append(f"⚠️ 试算不平衡：差额 {diff:,} 元，请人工核查")
    return "\n".join(lines)
if __name__ == "__main__":
    print(build_paper(TRIAL_BALANCE, date.today().isoformat()))
```
运行它，会立刻抓出"银行存款"那处故意埋下的 24 万元不平——这正是技能的价值：**让 AI 替你盯住枯燥但致命的数字错漏**。
### 3.4 第四步：写入安全与质控红线（审计职业的命门）
审计数据碰不得红线。技能里必须写死的四条：
- **本地优先**：客户文件只在本地读写，绝不丢给外部 API 或云平台。
- **数据脱敏**：对外分享前，企业名、人名一律用占位符。
- **AI 不替结论**：底稿末尾固定声明"最终结论由注册会计师复核签字"。
- **全链路留痕**：记录输入来源、生成时间、所用脚本，满足质控追溯。
这四条，比任何功能都重要。
### 3.5 第五步：用真实样本测试、迭代
拿一份脱敏后的历史项目样本跑一遍，对照人工底稿查三件事：格式对不对、数字准不准、红线守没守。跑通后把"特殊科目处理""模板微调"补回 SKILL.md——技能就这样越用越聪明。
## 四、配图：技能生命周期与工时对比
下面两张图分别说明技能的演进闭环，以及"人工 vs 技能辅助"的工时差异。
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12479937/818881391534b0590e214c4f109e286d.png)
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12479937/d2339525c659af2b69df3550e1428e77.png)

## 五、进阶：让技能"会思考"
基础技能只会填空。要进阶，就把**职业判断规则写进提示词**。例如：
> "应收账款贷方余额超过借方 10% 时，提示是否应重分类至预收款项；银行存款与银行对账单差异超过 5 万元时，强制列入未达账项核查清单。"
规则越具体，技能越像"老师傅"。但记住：**规则是 AI 的建议，不是签字结论**。
## 六、总结：5 条可立即落地的要点
1. **从重复劳动切入口**：先挑底稿编制、勾稽体检这类"高耗时、低判断"的环节做技能，ROI 最高。
2. **SKILL.md 写清触发词与红线**：这是技能能否自动唤醒、能否守住合规的关键。
3. **易错计算交给代码**：试算平衡、波动监测用标准库 Python 实现，比让 AI 生成文本更可靠。
4. **安全红线硬编码进技能**：本地优先、脱敏、AI 不替结论、全留痕，四条缺一不可。
5. **用脱敏样本迭代**：跑通真实样本再上线，技能的可信度来自一次次人工校验。

每个审计忙季，资深审计员都在重复同一件事：导科目余额表、做试算平衡、勾稽往来、填底稿模板、排版成 Word。这些活不"难"，但极其"耗人"——一个中型年报项目，底稿编制与勾稽复核往往吃掉 30% 以上的有效工时。通用大模型能聊、能写，但它不知道你所在事务所的底稿格式、不知道"试算不平衡要先查银行未达账还是凭证漏记、不知道哪些数字碰了保密红线。把通用 AI 直接丢给一线，结果要么产出不可用，要么踩数据安全雷。解法不是再训练一个模型，而是给 AI 装上"职业记忆"——这就是 WorkBuddy 技能（Skill）。它本质是"把专家的工作方法，固化成 AI 每次都会遵守的说明书 + 工具包"。

WorkBuddy技能开发实战：从零造一个会写审计底稿的 AI 助手

每个审计忙季，资深审计员都在重复同一件事：导科目余额表、做试算平衡、勾稽往来、填底稿模板、排版成 Word。这些活不"难"，但极其"耗人"——一个中型年报项目，底稿编制与勾稽复核往往吃掉 30% 以上的有效工时。通用大模型能聊、能写，但它不知道你所在事务所的底稿格式、不知道"试算不平衡要先查银行未达账还是凭证漏记、不知道哪些数字碰了保密红线。把通用 AI 直接丢给一线，结果要么产出不可用，要么踩数

合伙人

人工智能

编程语言

开发工具

不写前端、不调大模型，用SKILL.md+标准库Python将审计底稿编制自动化。五步闭环：拆解需求、定义触发词、代码实现试算平衡、硬编码安全红线、样本迭代。零依赖脚本自动抓取24万不平差额，附可运行代码与四条质控红线清单，ROI最高。

数据安全

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代码解释

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