【开发者自荐】生财有迹 | 您专属的资产跟踪与分析工具

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应用名称

生财有迹（Wealth Tracker）。

应用平台

浏览器（支持基于 Docker 或 pm2 自部署）。

应用简介

生财有迹（Wealth Tracker）是一款专注于个人资产分析的应用程序。其核心功能是：全面记录并展示用户的资产状况，帮助用户轻松了解财务现状；运用 AI 能力，结合每种资产的特性和当前环境，提供适宜的财务建议。

官方地址

https://github.com/nicejade/wealth-tracker。

在线体验

为了让您更直观地了解 生财有迹 的功能和特性，已在服务器上使用 pm2 部署了一个演示版本。该演示环境填充了模拟数据，方便您全面体验各项功能。无论您是想评估工具的实用性，还是出于好奇想一探究竟，欢迎访问以下链接进行体验：

https://fund.lovejade.cn/

请注意，这是一个公共演示环境，因此请勿在其中输入任何真实的个人财务信息。建议您在体验后，考虑按照本文档的指导，在自己的环境中部署和使用”生财有迹”，以确保您的财务数据的隐私和安全。

应用截图

生财有迹 - 应用截图

如果您在使用过程中遇到任何问题或有反馈意见，欢迎通过项目的 GitHub 页面与我们联系。您的宝贵意见将帮助我们不断改进这一工具，以更好地满足用户的需求。

项目愿景

在当今多元化的经济环境中，个人资产管理变得日益重要。它往往分散于各类金融账户和服务中，例如银行存款与理财产品、移动支付平台（如微信支付、支付宝）、公积金、医保账户、货币基金（例如余额宝）、债券、各种股票及基金产品、房地产、贵金属、外部借款（尽量不做此配置:shushing_face:）以及其他投资等等（对于部分朋友，或许还有贷款、欠款等负债）。这些账户中的数额在不断变动，使得快速准确地了解个人总资产状况成为一项挑战。

本项目旨在提供一个高效、直观的解决方案，以应对个人资产管理中的分散性和复杂性。生财有迹专注于账户余额及整体数额，避免深陷于单笔收支的琐碎细节。其目标是通过简化操作流程，帮助用户揭示个人资产的整体变化趋势，并通过友好的用户界面，使用户能够轻松记录和洞悉自己的财务信息。如欲了解更多，可移步至博文：生财有迹 | 您专属的资产跟踪与分析工具。

核心特性

  • 简洁易用的操作界面：用户可以通过几个简单的步骤快速上手，无需任何复杂的财务知识。
  • 丰富的数据可视化：通过图表和图形，直观展示资产变化，帮助用户轻松掌握财务状况。
  • 本地部署的灵活性：部署在哪里由用户决定，确保数据的私密性、安全性，以及可扩展性。
  • 开源的代码架构：项目的源代码完全开放，欢迎参与贡献，以不断改进和完善工具的功能。

通过这些特性，希望建立一个用户友好、透明且可信赖的个人财分析工具，帮助用户更全面地掌握自己的财务状况。

使用技术

本项目的开发过程中，依赖并受益于以下优秀的开源技术和工具（未包含全部）。它们不仅提供了强大的功能，还促进了项目的高效开发和稳定运行。

  • Svelte: 作为一种新兴的前端框架，Svelte 通过其创新的编译时技术，让我们的 Web 应用更加轻量和高效。它减少了我们需要编写的样板代码，同时提高了运行时的性能。
  • TailwindCSS: 通过提供实用主义的 CSS 类，TailwindCSS 极大地简化了样式设计的过程。它使得我们能够快速构建美观且响应式的用户界面，同时保持代码的清晰和维护性。
  • Vite: 作为一个现代化的前端构建工具，Vite 通过其快速的冷启动和即时的模块热更新，极大地提高了我们的开发效率。它利用了原生 ES 模块特性，使得项目构建更加高效。
  • Flowbite: 提供了一系列预构建的组件和模板，Flowbite 极大地加快了我们的开发流程。它帮助我们快速实现了复杂的用户界面元素，同时保持了代码的可定制性和可维护性。
  • Axios: 作为一个基于 Promise 的 HTTP 客户端，Axios 简化了我们的 Web 应用中与 API 的交互。它的易用性和广泛的功能集使得我们能够轻松处理 HTTP 请求和响应。
  • Day.js: 作为一个轻量级的 JavaScript 日期库，Day.js 提供了直观的 API 来处理日期和时间。它使得我们在应用中处理复杂的日期计算变得简单且可靠。
  • Node.js: 作为一个高效的 JavaScript 运行环境，Node.js 使得服务器端开发变得前所未有的简单和快速。它的事件驱动和非阻塞 I/O 模型极大地提高了我们的应用性能和响应速度。
  • Fastify: 这个高性能的 Node.js Web 框架为我们提供了一个简单且强大的接口来构建 RESTful API。它的低开销和高度可扩展性使得我们的后端服务既快速又稳定。
  • SQLite3: 作为一个轻量级的数据库引擎，SQLite3 为我们提供了一个无需配置的本地存储解决方案。它的简单性和高效性使得开发者在本地部署应用时能够轻松管理数据。
  • Sequelize: 作为一个强大的 ORM 框架，Sequelize 为我们提供了一种简单且直观的方式来管理数据库关系。它的灵活性和功能丰富性使得我们能够轻松实现复杂的数据操作和查询。

在此，对上述技术和工具的开发者和社区，致以崇高的敬意和衷心的感谢:heart:。正是得益于他们的卓越贡献，生财有迹才能得以成功构建并持续优化。同时，也要感谢如 Cursor、Codeium Windsurf、 ChatGPT、Github Copilot、Poe、Kimi 等 AI 工具在开发过程中提供的宝贵支持，它们显著提高了工作效率和体验。

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定期停下来，审视下自己所处的位置和环境，才能更好地规划前路。「生财有迹」旨在为您提供一个清晰的财务视角，让每一步前行都更加笃定。简单的记录，让复杂的资产一目了然；智能的分析，让未来的选择更有方向。

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分享笔者使用「生财有迹」的实践心得：

作为开发者，选择了如下方式来追踪个人财务：

  • 通过 Docker 部署，确保环境稳定且易于迁移；
  • 用 Git 版本管理 SQLite 数据，防止数据丢失；
  • 保持两周一次的更新频率，重大资产变动时及时记录；
  • 借助可视化报表，让复杂的资产状况清晰明了；

这种轻量化的记录方式，既不会让记账成为负担，又能让我随时掌握个人财务全貌。通过定期的数据更新，我能够更理性地观察资产变化，也更从容地做出投资决策。

当然这并不是使用「生财有迹」的唯一方式；您可以根据源代码，按需进行修改，已带到定制的目的。如果有任何意见或建议，欢迎留言评论或通过 Github Issues 进行反馈。

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本地AI？

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嗯嗯。是这样的，资产是个人非常私密的信息，不宜做成服务。基于这个考虑，本项目的使用，也是需要自部署或克隆源码来使用。至于让 AI 提供建议，亦是同理。

当然，这样设计，也有吸取教训的成分（先前有因部署 GPT 服务，从而导致整个域名被不可用）；还望理解 :handshake:。期待您的更多建议或意见 :heart:。

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比较好奇，现在什么ai模型，能够在金融理财方面给用户提供建议？建议的质量如何？是如何训练出来的？

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这边使用 OpenAI 的 gpt-4o 以及 xAI grok-beta 通用模型做测试，它们给出的建议，在我这没有大量理财知识的人看来，还可以，也很合理。

这近两年来，有基于 AI 帮着编码，尤其现在的 Cursor 和 Codeium Windsurf 等工具，使用极度优化的 RAG、多元代理、工具使用等等，生成的提示词交给大模型，所产生的整个结果远超预期；因此，对于 AI 通用化能力这块儿，拥有较为乐观的预期。

目前，「生财有迹」的提示词让 Claude 3.5 Sonnet 生成和优化，详见 获取 AI 建议；相比编码和知识问答，金融理财没有相对精确的答案（而且每个人对其看法不一），因此在组合提示词，需要人为填充更多信息，譬如个人期望、所处地域、风险承受能力等等，因此我认为尚有很大提升空间；如果要达到私人订制的程度，就目前看来注入代理（Agent）是更好的方案。

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以下内容仅为我个人对目前AI大模型的一些看法，正好说到这里了，就借贵宝地简单聊聊，不代表我对本帖推荐软件的任何看法哈，请楼主以及其他路过大佬明晰。

gpt系列的ai大模型，从生成原理上来看，本质上是一个统计软件，不知道各位是都同意这个看法。其本质上是根据输入的材料，经过与所训练材料的关联，来输出统计学上最恰当最可能的“字符”。
所以从这个角度上说，一般生活日常中使用ai，一般都会得到一个效果还不错的答案，毕竟通过海量材料的训练，是有可能基本覆盖生活常识部分的场景。
但是在理财方面，其中可能包含较多的数理逻辑和运算，众所周知目前的gpt类型的ai不是十分擅长，例如经常会计算错误极其简单的数学题等。
所以ai到底能对用户的理财提供哪些建议，以及这些建议的合理性，我是存疑的。

好了，以上我是对ai的一些看法，但其实ai可能只是楼主所推荐软件中的一个技术创新点，算是众多创新中的“之一”，即使不看ai，其他地方应该也有很多优秀的地方。

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非常感谢您的分享，以及对「生财有迹」项目的肯定；对于 AI，目前我得认识尚有不足（虽然工作中离不开它帮我写代码、分析问题、提供灵感）；因而，我可能没办法很好表达我的看法。于是有请 AI 帮我写了一份回复，有手动对部分缺省数据做了补充（即括弧内部数据）；详细内容如下：

感谢您分享这么深刻的见解。确实，从当前技术角度来看，GPT 等大模型是基于统计学原理工作的。不过，从更宏观的角度来看，人脑某种程度上也是一个"统计机器"，我们的决策和判断往往也是基于过往经验（数据）的积累（人类大脑有近 860 亿个神经元，每个神经元有多达 10000 个突触，形成了一个庞大的互连网络，构成了行为和认知的基础。）。

关于 AI 的能力限制，我认为这是一个时间维度的问题。就像计算能力，1997 年深蓝战胜国际象棋冠军卡斯帕罗夫时，很多人也质疑机器只是在"暴力计算"。但到了 2016 年，AlphaGo 在围棋领域的突破，展示了 AI 在复杂策略和直觉方面的惊人进步。

数据显示，AI 的进步速度远超人类预期：GPT-3 有 1750 亿参数，而 GPT-4 的参数规模据估计已达到数万亿（据悉是 1.76 万亿参数）。更重要的是，AI 具备几个人类无法比拟的优势：

  1. 不知疲倦的学习能力；
  2. 完美的记忆力；
  3. 指数级的迭代速度；
  4. 可并行处理的计算能力；

正如 Elon Musk 所说，AI 终将能够完成任何人类可以做的事情，甚至做得更好。在金融领域也是如此，虽然当前的 AI 在某些数学计算上可能出现失误，但这更多是模型训练和优化的问题，而非能力上的根本局限。事实上，已经有不少对冲基金在使用 AI 进行交易决策，比如 Renaissance Technologies 等。

所以从长远来看，我认为 AI 在包括理财在内的各个领域都将展现出越来越强的能力。关键在于如何正确地利用这个工具，将其作为决策的辅助，而不是完全依赖。毕竟，AI 的建议再好，最终的决策权和风险承担还是在于使用者本身。