技能介绍

短剧分发后的“回款黑盒”

短剧在多平台分发后，财务最头疼的不是利润核算，而是资金的实际到账情况。各平台后台账单口径不一，银行流水更是几十条混杂在一起。哪笔钱对应哪一期账？谁少结了、谁逾期了、哪笔来路不明？靠人肉对账不仅耗时，还极易漏账。本技能专为解决这一“回款黑盒”问题而生，将平台账单、银行流水与合同条款收口为一条确定性的本地对账工具链。

核心能力与关键步骤

工具链基于纯 Python 标准库构建，全程离线运行，无需任何第三方依赖。其核心在于三向贪心匹配算法，能够自动处理一对一结算、合并打款及部分到账等复杂场景。
工作流程分为三个确定性脚本步骤：

数据归集：运行 scripts/settle_ingest.py，将多平台账单、银行流水及合同条款统一归一化为内部表示 _settle_ir.json。
规则对账：执行 scripts/settle_audit.py，依据 T1-T8 八条确定性规则（漏账、少账、延迟、费率暗扣等）进行判定与扣分，并输出 _settle.json，内置评分门禁触发 ESCALATE 或 CHASE。
报告生成：通过 scripts/settle_report.py 产出自包含的 HTML 对账看板、可直接复制的追款函 Markdown，以及 utf-8-sig 编码的台账 CSV。

适用边界与注意点

该工具是确定性的审计与排版引擎，不调用任何平台 API，也不真实发起催收动作。内置的合同条款仅为参考模板，实际使用前必须将真实分账比例、账期天数和起结门槛录入 contracts.json。此外，追款函属于格式模板，不能替代法务出具的正式催收文书；系统统一以人民币元为计算单位，不做汇率换算。