虚构「智擎集团」（参考智谱商业模式），从零生成的集团财务 Excel package。 数据与逻辑分离：所有数字住在一张 Meta 宽表里（390 行 × 9 字段），引擎只认 Meta 接口—— 换一家公司 = 换一份数据；进公司接真实 ERP = 往 Meta 按期灌数，三表引擎零改动。
财务建模的三个老大难：做错不知道（勾稽靠肉眼）、改不动（硬编码数字一改就乱）、讲不清（只有成品没有思路）。 再加上 FP&A 的真日常：换数据源就重做。这个项目用一套工程化方法把四个问题一起解掉—— Anaplan/Pigment 这类 planning 工具的内核（一张维度化宽表驱动一切），在 Excel + Python 里手搓出来。
flowchart TD
M[Meta 宽表 · 数据层<br/>390行×9字段 唯一取数源<br/>主体/业务线/地区/期间/场景/指标/值/来源]
A[Assumptions 指标视图层<br/>全部 SUMIFS 取自 Meta] --> B[Capex_Dep<br/>GPU批次折旧引擎]
M --> A
B --> C[单体引擎 4 主体<br/>研究院全量三表 / 云·行业·互联 IS+BS_CF]
A --> C
C --> D[FactTable 长表<br/>主体×业务线×地区×期间×科目]
C --> E[IC_Register → IC_Recon<br/>关联交易登记·双边对账·cut-off调节]
E --> F[Eliminations<br/>E0长投×权益 E1关联对冲 E2往来 E3少数股东]
C --> F
F --> G[合并三表<br/>Consol IS/BS/CF]
D --> H[Dashboard 四下拉<br/>SUMIFS 全联动]
G --> I[UE 单位经济 · ProjectEval NPV/IRR]
G --> J[Checks 勾稽自检面板<br/>8 组断言 · 22 灯全绿]
C -.影子引擎双算.-> J
数据与逻辑分离（roundtrip 可运行证明）：
$ python tests/test_meta_roundtrip.py
从 xlsx 读回 Meta：390 行
对比 840 格 → ✅ 全部一致
结论：换数据源（xlsx 灌数）→ 引擎零改动 → 三表输出完全一致验证闭环（本项目的灵魂）：同一套财务逻辑算两遍——
flowchart LR
S[影子引擎 engine.py<br/>Python 纯算 · 17 项断言] -- 每格期望值 --> R[recompute.py]
X[finengine.xlsx<br/>全公式生成] -- formulas 重算 --> R
R --> V{逐格对比 1746 格}
V -- 全部一致 --> P[✅ 才允许说完成]
| 支柱 | 一句话 | 解决什么 |
|---|---|---|
| Meta 数据契约 | 所有数字住一张宽表（含 scenario 数据血缘） | 换公司/换数据源引擎零改动；FP&A 日常=设计指标字典+按期灌数 |
| 行业=指标字典 | 收入逃不出三种模式：量×价/客户×留存/项目×合同 | 行业适配变成填表，不是改代码 |
| 知识与逻辑分离 | 行业参数不许凭 AI 记忆硬编，走数据源降级链（招股书→tsdata 可比年报→…→诚实标"低置信度假设"） | 参数可审计、冷门行业不空转、宁可标"猜的"不冒充"查的" |
| 倒挤现金法 | BS 现金 = 负债+权益−非现金资产 | 资产负债表结构性平衡，免循环引用 |
| 影子引擎双算 | Python 算一遍 + Excel 公式算一遍，逐格对比 | 做错了一定知道（实战抓出 9 个 bug） |
| Layout 坐标注册器 | 坐标↔语义key↔期望值 一处真相 | 多 agent 并行写 sheet 不冲突 |
| 分层 DAG + Gate | 地基→单体→合并→分析→检查，每层验证后放行 | 复杂度可控，坏了知道坏在哪层 |
- 集团视角：研究院（关联收入方）+ 智擎云 MaaS + 智擎行业（私有化+解决方案）+ 智擎互联 C 端（80% 持股→少数股东）
- 关联交易全家桶：T1 license / T2 定制研发 / T3 算力转售 / 60 天往来挂账 / E0-E3 合并抵消
- 一笔活的 cut-off：IC_Recon 埋了 220 万在途（互联已确认、云未开票）→ 对账矩阵亮差异 → 调节表归零——模拟真实月末关账
- 四下拉看板：主体/业务线/地区/期间 任意切换，SUMIFS 实时联动
- UE 模型：MaaS 单 token 剪刀差、LTV/CAC、C 端单用户回本周期
- 项目评估：3 个私有化项目 NPV/IRR + 16 格敏感性矩阵（结论反直觉：小合同+短交付+高运维利润率 胜过大合同）
git clone <this-repo> && cd finengine
python3 -m venv .venv && .venv/bin/pip install openpyxl formulas
.venv/bin/python src/engine.py # 影子引擎 17 项断言
.venv/bin/python src/build.py # 重建 dist/finengine.xlsx（24 sheets）
.venv/bin/python src/recompute.py # 双引擎重算 1746 格对比
.venv/bin/python tests/test_meta_roundtrip.py # 数据与逻辑分离的 roundtrip 证明打开 dist/finengine.xlsx：Cover 导航 → Checks 看 22 绿灯 → Dashboard 玩四下拉 →
去 Meta 表改一个 G 列数字（比如 2026E 的 token 量），回来看全模型联动、Checks 不亮红灯。
skill/finmodel-builder/SKILL.md ← 给 Agent 的可复用方法论（四层架构+行业适配）
src/metric_dict.py ← 指标字典（行业实例化：45 个指标×三种收入模式归类）
src/meta.py ← Meta 数据层（build/get/bind/load_from_xlsx）
src/assumptions.py ← 行业配置（大模型公司实例，换行业改这份）
src/engine.py ← 影子引擎（只认 Meta 接口，行业无关）
src/layout.py + recompute.py ← 坐标注册器 + 双引擎验证器（可复用骨架）
src/gen_*.py ← 各 sheet 生成器（M4 三张由 subagent 并行交付）
tests/test_meta_roundtrip.py ← 数据与逻辑分离的可运行证明
dist/finengine.xlsx ← 成品模型（Meta 表在第一张）
examples/coffee/——用同一套 skill 从零搓的 volume_price 模式实例（门店×杯量×客单价），
12 sheets，与本项目（大模型公司）共享全部行业无关骨架（style/layout/gen_meta/recompute 零改动拷入）。
亮点是 Step 1b 参数校准管道：模型先验给的假设经 tsdata 拉 A 股连锁餐饮 4 家可比年报校准—— 原假设 2027 净利率 25%，真实可比中位仅 7.3%/上限 13%，据此修正 3 个参数并落 Calibration 表（参数|原假设|真实区间|校准值|来源|偏差解释），Meta source 列标注真实出处。 行业结构差异（现制咖啡 vs 堂食餐饮）允许取区间外，但偏差解释必须写明。
安装 skill（Claude Code）：
git clone <this-repo> && cp -r <this-repo>/skill/finmodel-builder ~/.claude/skills/然后对 Claude 说"手搓一个 XX 公司的全公式财务模型"即可触发。方法论与行业无关——
换 industry_config.py（校准后参数）+ metric_dict.py（指标字典）就是另一家公司，
两个实例（大模型集团 / 连锁咖啡单主体）就是证明。
- 内部 license 当期结转，无未实现利润抵消
- 所得税不结转亏损；财务费用/利息收入不计
- 母公司长投成本法，合并差额进资本公积
- BS/CF 科目无业务线/地区维度（Dashboard 仅 IS 四维联动）
全部明细与踩坑记录见 docs 与各文件头部注释。
数据为虚构（量级参考大模型公司公开信息校准），仅供方法演示。