▍寫在最前

轉(zhuǎn)眼又到年底，去年的年度征文獲獎仿佛還在昨天。那段時間網(wǎng)站的訪問量激增，GitHub 星標數(shù)的跳動也讓一度我興奮得徹夜難眠。

然而那個項目的推進卻陷入了漫長的停滯：我已經(jīng)解決了第一時間遇到的痛點——把支付寶賬單可視化。但下一步該往哪里走？

如何讓賬單不僅僅是數(shù)字的堆砌，而是更敏銳地反映消費習慣、挖掘出自己都未曾察覺的「月之背面」？這個問題讓我犯了難。恰逢項目在發(fā)文后代碼量膨脹到了一個微妙的臨界點，舊有的 AI 輔助編程模式開始顯得力不從心——改動一個功能往往引發(fā)數(shù)十個連鎖錯誤。于是這個項目便擱置至今。

直到年末，各大 App 紛紛推出年度盤點，又提醒了我還有這樣一個未完成的任務(wù)。但不同的是，這一次 Google Gemini 推出的新 IDE —— AntiGravity，給了我重啟項目的能力與底氣。

▍微信賬單的支持

在之前的評論區(qū)和公眾號后臺，「支持微信賬單」的呼聲從未斷絕。其實在項目伊始，我便考慮過兼容性，但支付寶和微信的體驗天差地別：支付寶支持按年導出，格式規(guī)整；微信最多僅支持 3 個月，單是導出就要付出 4 倍的工作量。

更致命的是，微信賬單的分類信息非常有限，只有「商戶消費」、「紅包」這類標簽，無法針對消費進行分類。基于此前項目推進的經(jīng)驗，賬單格式分析需要自己來完成，并且寫成一長串文字喂給 AI，如何做好兩種異構(gòu)數(shù)據(jù)的有機融合也是一道難題。

然而，隨著大模型能力的躍升，一切似乎又變得舉重若輕：我原本只是試著讓 AntiGravity 讀取一下微信賬單的文件結(jié)構(gòu)，詢問處理思路，結(jié)果它「自作主張」完成了幾乎所有工作。在不超過 20 輪的對話后，微信賬單便水靈靈地顯示在網(wǎng)頁中——數(shù)據(jù)切分、自動標簽化、混合分析，一氣呵成。技術(shù)壁壘的消融，讓我的創(chuàng)作激情得以重燃。針對雙平臺賬單，我最終確立了分離上傳、并行分析的架構(gòu)。

誠然，從技術(shù)上限來看，引入大模型 API 對微信那語焉不詳?shù)牧魉鸸P分類，進而與支付寶分類體系實現(xiàn)「融合」，無疑才是更優(yōu)解。但作為一個堅持輕量化、本地化的工具項目，我不希望引入沉重的 API 調(diào)用成本或復雜的配置門檻。

因此目前的思路是克制的：在保持兩者數(shù)據(jù)源獨立的前提下，通過視覺與交互層面的優(yōu)化，實現(xiàn)邏輯上的統(tǒng)一分析。

項目介紹

為了方便大家體驗，項目倉庫現(xiàn)已更新至 GitHub，線上演示站也已同步部署在 pythonanywhere 上，地址與原先一致。以下是本次更新的核心亮點。

https://github.com/Hessel2333/payment_record_analysis

線上演示站：https://hessel.pythonanywhere.com/

全局交互優(yōu)化

總之，有了彈窗和篩選這兩個交互，我可以在任意界面元素點開我感興趣的內(nèi)容，并分離大額和小額交易來進行分析，這帶來的體驗和功能提升讓我回顧數(shù)據(jù)和分析消費行為的效率大大增加。

為了讓數(shù)據(jù)分析更具顆粒度，本次更新針對彈窗和篩選的交互邏輯，做了全局的適配和優(yōu)化。

全局金額篩選：現(xiàn)在的「全部/大額/小額」交易篩選按鈕已全局適配。你可以在任何頁面（包括下文提到的消費洞察），一鍵剝離干擾項。例如剔除大額的數(shù)碼產(chǎn)品消費后，你可能會發(fā)現(xiàn)看似溫和的日常餐飲支出，才是每月「月光」的元兇。

深層穿透彈窗：絕大多數(shù)圖表元素，現(xiàn)在支持點擊展開。你看到某個月份柱狀圖異常高，點它，彈窗會直接列出該月明細；看到某個分類占比過大，點開它，直接看看到底是哪幾筆交易在作祟。針對消費洞察新增的部分圖表，則以圖表中標簽的形式進行數(shù)據(jù)展示。

首頁

為了解決部分朋友擔心隱私或嫌上傳麻煩的顧慮，首頁新增了「查看示例數(shù)據(jù)」按鈕。點擊即可進入全功能的演示模式，上方會有醒目的黃色提示框。

在這里你可以體驗所有頁面的交互邏輯、圖表聯(lián)動和分析深度，確認這個工具是否趁手，再決定是否上傳自己的數(shù)據(jù)或本地部署。

首頁-新增【查看示例數(shù)據(jù)】

演示模式-右上方退出

設(shè)置頁面

微信賬單的加入讓文件管理稍微復雜了一些，因此設(shè)置頁面進行了分區(qū)。目前微信導出的賬單有.xlsx和.csv兩種格式（從導出體驗上來看.xlsx文件更為便捷），本項目已做全格式兼容，且支持多文件同時上傳。由于微信賬單自帶月份區(qū)間信息，你甚至不需要像處理支付寶那樣重命名文件，直接丟進去、點擊「開始分析」即可。

設(shè)置頁面-新增微信賬單支持

設(shè)置頁面-上傳后文件分開管理

年度&月度分析頁面

為了解決支付寶與微信分類邏輯的差異，在年度和月度分析的餅圖中，我采用了分列展示的設(shè)計。右側(cè)圖例清晰地標示了數(shù)據(jù)來源，配合鼠標懸浮的高亮聯(lián)動，你既能看到總覽，也能快速厘清某一類支出究竟是來自支付寶還是微信。

年度總覽-支出分類

分類分析頁面的分類選擇器同樣做了分區(qū)處理。另外分類排序引入了「金額×頻次」的協(xié)同權(quán)重排序——你花錢最多、頻率最高的分類，會自動排在最顯眼的位置。

分類分析-分類選擇器

此外，時間分析頁面的每日消費熱力圖更新為 GitHub 風格，支持在支出、收入、交易筆數(shù)之間切換。借助深淺不一的綠色方塊，你仿佛能看到自己一年生活消費的「commit 記錄」。也可以給我一個錯覺——只看消費記錄的話，我也是全年筆耕不輟的骨灰級程序員了。

時間頁面-熱力圖

消費洞察

這是本次更新的重頭戲。

如果說之前的頁面是「統(tǒng)計」，那么這個頁面就是「敘事」。我引入了許多實驗性的 fancy 圖表，試圖講述數(shù)據(jù)背后的故事。

消費洞察頁面

資金流向全景圖

錢到底去哪了？桑基圖是最好的答案。我構(gòu)建了「總支出 -> 分類 -> TOP 商家」的三級結(jié)構(gòu)。一眼望去，你就能看到資金如水流般，是如何從總盤子分流到「餐飲美食」，最后匯入「瑞幸咖啡」或「麥當勞」的口袋里的。

資金流向全景——展示支出-分類-商家三級結(jié)構(gòu)

年度消費故事

蹭個年底的熱度，我也做了一個點擊彈窗的年度消費回顧。雖然簡單，但儀式感不能少。

年度消費故事

年度消費故事

消費畫像、最常光顧、消費場景、消費習慣等與之前保持一致，進行了部分細節(jié)優(yōu)化，也支持大額/小額交易的篩選。

消費畫像&最常光顧

消費場景&消費習慣

增加了幾個有趣的小指標。

消費指標

消費趨勢河流

用于展示主要分類在年度時間軸上的流動占比。不同于折線圖的剛硬，河流圖的起伏更能體現(xiàn)出消費重心的推移——比如年初的河流主干是「置辦年貨」，到了暑期則變成了「旅游出行」。

消費趨勢河流

消費關(guān)聯(lián)和弦

和弦圖是一個非常有趣的視角，展示了分類消費與一周七天的相關(guān)性。消費金額漏斗則顯示各個金額區(qū)間下的占比。

消費關(guān)聯(lián)和弦與消費金額漏斗

交互體驗：鼠標懸浮在「周六」上，與之關(guān)聯(lián)的分類連線會高亮變粗，反之亦然。

消費習慣挖掘：例如，我發(fā)現(xiàn)我的「餐飲美食」與「周六/周日」的連接線顯著粗于周中，這印證了周末是我的「大餐日」，周一則要勒緊褲腰帶。同樣的，我周六與各個分類的連接線也可以看出，周六與餐飲美食的連接線是明顯更粗的，這也說明周末的總花費中，餐飲美食占了大頭。同樣的，消費關(guān)聯(lián)和弦可以進行大小額交易篩選，可以看到大額以及小額交易分別的相關(guān)性。

消費關(guān)聯(lián)和弦

消費生物鐘熱力圖

將一周七天與 24 小時映射為頻次熱力圖，然后發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)出賣了我：我在周三晚上 9 點的消費頻次最高。這可能是周中工作壓力大，回家后的「報復性下單」。更有可能是因為我每周三晚上去打球，9 點結(jié)束后的夜宵最為規(guī)律。

這就是數(shù)據(jù)的魅力，它在不經(jīng)意間記錄了你的生活節(jié)律。

季度消費結(jié)構(gòu)則展示了每年四個季度下各個分類消費金額的占比變化：

消費生物鐘 & 季度消費結(jié)構(gòu)

核心支出來源

基于帕累托法則（80/20 法則），我繪制了占比柱狀圖與累積占比 80% 的虛線。 結(jié)合篩選功能，這幅圖變得極具洞察力：

小額視角：我的日常主要由「餐飲美食」、「日用百貨」等構(gòu)成，充滿了煙火氣。

大額視角：80% 的大額支出集中在「服飾裝扮」和「生活服務(wù)」，非常典型的悅己型消費。

核心支出來源-小額交易

核心支出來源-大額交易

消費象限

針對商家標簽，我畫出了頻次(X軸) vs 均價(Y軸)的二維分布圖（雙對數(shù)坐標防止堆積）。

• 第一象限（高頻高價）：幸好這里幾乎是空的。

• 第四象限（高頻低價）： 「美團」「瑞幸咖啡」「打車」在這里一騎絕塵。

• 第二象限（低頻高價）： 「得物」「海底撈」等占據(jù)了這里。 通過色塊的大?。ù砜偨痤~）和顏色（代表消費分類），你可以清晰地看到哪些分類的哪些商家在你的生活中占據(jù)了「統(tǒng)治地位」。

消費象限（頻次 vs 均價）消費分布云圖

將 TOP8 分類的每一筆消費打散成點，投射在坐標軸上。點擊某個分類可以展開細節(jié)，左側(cè)懸浮可展示數(shù)據(jù)概況（最大值、最小值、均值、中位數(shù)），右側(cè)則為每筆消費的點圖。你可以直觀地看到「餐飲美食」雖然點多，但密集分布在 10-50 元區(qū)間；而「數(shù)碼產(chǎn)品」的點雖然稀疏，卻個個位置極高。

消費分布云圖

另外也增加了消費熱詞云展示。

消費熱詞云（示例數(shù)據(jù)）

小結(jié)：讓隱性趨勢「顯影」

誠然，消費洞察頁面所呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)，或許你在年度或分類視圖中，通過繁瑣的參數(shù)篩選也能拼湊出來。但這個頁面的核心價值在于「顯影」——它將那些潛伏在日常流水之下、不易察覺的行為慣性，直觀地拉出水面。

這恰恰回歸了本項目的初衷。如我反復提及的：我們分析的不僅僅是賬單，而是生活的切片。在這個算法與消費主義合謀裹挾的時代，我希望這個趁手的工具能成為一面「數(shù)字棱鏡」，幫你折射出真實的習慣；在看清賬單的同時，也能透過那些數(shù)字，看清自己的內(nèi)心。

這一年是大模型「大爆發(fā)」的一年。從半年一個新王，到現(xiàn)在一周一個新王，多模態(tài)、視頻生成讓人眼花繚亂。然而對于開發(fā)者而言，實際體驗往往是「雷聲大，雨點小」。

年初我還是 Cursor 的忠實擁躉，但在經(jīng)歷了它制度改革、Token 限制收緊的拉鋸戰(zhàn)后，我不得不面對一個現(xiàn)實：當項目涉及到 10 多個文件、數(shù)萬行代碼時，它超出了當時大模型的上下文邊界。

我曾嘗試在廢墟上重建——加功能、優(yōu)架構(gòu)，甚至想用 React 重寫，但最終都以失敗告終。往往費盡心機告訴 AI 修改一個點，它卻刪掉了我大段的邏輯；好不容易修好了 A 功能，B 功能又莫名崩壞。

Vibe Coding的弊端在此刻展露無遺：我失去了對項目的掌控。

直到 11 月下旬，Google Gemini 3 Pro 發(fā)布，伴隨而來的新 IDE AntiGravity 給了我新的希望。起初我以為它只是又一個 VSCode 的套殼，但試用之后，我找回了久違的掌控感。

不知道是 Gemini 3 Pro 的推理能力過強，還是 AntiGravity 針對 Vibe Coding 的理念更先進，我終于不用再像教小學生一樣，截圖、畫圈、解釋控件。它仿佛有了記憶，讀懂了我的心思。

在之前的留言區(qū)，很多朋友對大模型編程感到好奇。因此，我將本次使用 AntiGravity 進行 Vibe Coding 的部分過程記錄了下來，并同步在了 GitHub 上。

或許，關(guān)于 AntiGravity 如何拯救一個項目，值得我再寫一篇文章來好好聊聊。但現(xiàn)在，請先享受你的賬單分析之旅吧。

AntiGravity-增加微信賬單支持時的任務(wù)清單

https://sspai.com/post/104232?utm_source=wechat&utm_medium=social

作者：Hessel

責編：克萊德