企业报表合并·模板填充·分析报告生成

企业报表合并技能。将多个 Excel/PDF/图片格式的企业报表（财务三大表、部门预算表、业务数据表等）按指定模式合并为统一报表，并将合并结果无缝嵌入 Word 模板生成专业报告。内置三种合并策略：多表纵向堆叠、关键科目映射匹配、合并报表+抵销分录。当用户明确要求生成分析报告（如贷后分析报告）且无模板时可自动构建含财务比率、风险评估与战略建议的完整分析报告。触发词：合并报表、汇总报表、填入Word模板、集团合并报表。

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Enterprise Report Merger — 企业报表合并技能

概述

将多个来源（Excel/PDF）的企业报表合并为统一结果，并将合并数据填入 Word 模板，生成成品文档。

核心能力（默认行为）：

读取 Excel（.xlsx/.xls）和 PDF 文件中的表格数据
三种合并模式：简单拼接 / 按关键字合并 / 合并报表+抵销分录
将合并结果写入格式化 Excel 文件
将合并数据填入 Word（.docx）模板，生成最终报告

按需能力（仅用户明确要求时触发）：

无模板时自动生成完整分析报告（如贷后分析报告），含数据表格+自动分析文字+财务比率+风险评估

优先级原则：技能的基础行为就是「合并报表 → 填入 Word 模板 → 生成成品文档」。自动生成报告等高级功能属于按需扩展，仅当用户明确提出"生成分析报告""生成贷后分析报告""没有模板，帮我生成一份报告"等需求时才启用，不得在用户只要求合并/填模板时主动建议或触发。

触发条件

核心触发（合并 + 填模板）：

"合并报表""合并多个Excel""汇总报表""报表合并"
"子公司报表合并""集团合并报表""合并财务报表"
"把数据填到Word模板里""填充Word模板"
"从PDF提取表格""PDF转Excel"
"多部门数据汇总""汇总各部门数据"

按需触发（仅用户明确要求时）：

"生成报告""自动生成分析报告""生成贷后分析报告""没有模板生成报告"

默认行为是合并+填模板。当用户只说"合并""填模板"时，直接执行合并和/或填充流程，不主动询问是否需要生成分析报告。只有当用户明确提出生成报告的需求，且未提供 Word 模板时，才进入"无模板自动生成报告"流程。

环境准备

Python 依赖

执行脚本前确保以下依赖已安装（在隔离 venv 中安装）：

bash

# 使用 WorkBuddy 管理的 Python 环境
pip install openpyxl pdfplumber python-docx xlrd PyMuPDF

如果用户只使用 Excel 输入输出，只需 openpyxl。如果输入包含旧版 .xls 文件，需要额外安装 xlrd。如果需要 PDF 提取，需要 pdfplumber。如果需要检测图片型 PDF，需要 PyMuPDF（即 fitz）。如果需要 Word 模板填充，需要 python-docx。

图片型 PDF 不自动识别：视觉识别精度有限（数字误读率较高），检测到图片型 PDF 后告知用户谨慎检查或手动合并。如用户明确要求尝试自动识别，可参考 references/image_pdf_guide.md 中的流程，但务必逐项核对。

运行环境

text

Python: python3 (需 3.8+)
脚本路径: <skill_dir>/scripts/merge_reports.py

使用流程

第一步：分析用户需求

确定以下关键信息：

输入文件：用户提供了哪些文件？格式是什么（Excel/PDF）？
合并模式：用户需要哪种合并方式？（参考下方决策指南）
输出格式：用户需要 Excel 结果还是 Word 报告？是否提供了 Word 模板？如提供了模板则直接填充；如未提供模板且用户只要求合并，则输出 Excel 合并结果，不主动建议生成分析报告。仅当用户明确要求"生成分析报告"时，才进入"无模板自动生成报告"流程。
键值列：如果需要按关键字合并或编制合并报表，键值列是什么（如"科目代码""部门名称"）？
抵销分录：如果是集团合并报表，是否有内部交易需要抵销？

第二步：选择合并模式

参考 references/merge_modes.md 中的决策指南：

text

各来源报表的列结构是否一致？
├─ 是 → 是否需要按行匹配（而非简单堆叠）？
│      ├─ 否 → concat（简单拼接）
│      └─ 是 → key（按关键字合并）
└─ 否 → 是否有共同的键值列？
       ├─ 是 → 是否需要处理内部交易抵销？
       │      ├─ 否 → key（按关键字合并）
       │      └─ 是 → consolidation（合并报表+抵销）
       └─ 否 → 需要人工预处理

第三步：执行合并

使用 scripts/merge_reports.py 执行合并操作。所有命令通过 Bash 工具运行。

模式一：简单拼接

bash

<python_path> <skill_dir>/scripts/merge_reports.py merge \
  --input file1.xlsx file2.xlsx file3.xlsx \
  --mode concat \
  --output 合并结果.xlsx \
  [--source-labels "来源1" "来源2" "来源3"] \
  [--header-row 1] \
  [--sheet "工作表名"]

模式二：按关键字合并

bash

<python_path> <skill_dir>/scripts/merge_reports.py merge \
  --input 子公司A.xlsx 子公司B.xlsx \
  --mode key \
  --key-column "科目代码" \
  --output 合并对照表.xlsx \
  [--source-labels "子公司A" "子公司B"]

模式三：合并报表 + 抵销分录

bash

<python_path> <skill_dir>/scripts/merge_reports.py merge \
  --input 母公司.xlsx 子公司A.xlsx 子公司B.xlsx \
  --mode consolidation \
  --key-column "科目代码" \
  --elimination-entries 抵销分录.json \
  --output 合并报表.xlsx \
  [--source-labels "母公司" "子公司A" "子公司B"]

抵销分录 JSON 格式见 references/merge_modes.md。

PDF 表格提取

如果输入包含 PDF 文件，可以先单独提取检查：

bash

<python_path> <skill_dir>/scripts/merge_reports.py extract-pdf \
  --input report.pdf \
  --output extracted.xlsx \
  [--pages "0-5"] \
  [--table-index 0]

PDF 提取的注意事项见 references/pdf_extraction.md。

图片型 PDF 处理（扫描件）

如果 PDF 是扫描件/图片型，pdfplumber 无法提取表格。视觉识别精度有限，可能存在数字误读（如 5↔6、8↔9、首位数字错位等），不建议自动填入。

处理策略：检测到图片型 PDF 后，告知用户该文件为图片型，提示谨慎检查或手动合并。

bash

<python_path> <skill_dir>/scripts/pdf_to_images.py \
  --input report.pdf \
  --output-dir ./pdf_images \
  --detect-only

返回 JSON 中 type 字段：

text：文本型，直接用 pdfplumber 提取
image：图片型，提示用户谨慎检查或手动合并
mixed：混合型，文本页用 pdfplumber，图片页提示用户

推荐方案：如果用户愿意截屏发送，精度远高于自动渲染识别。告知用户可将三表分别截屏发来，由 AI 直接识别截图数据，然后填入模板（详见 references/image_pdf_guide.md 中的"截图识别方案"）。

⚠️ 无论截图还是自动渲染，识别完成后必须执行多维度交叉验证：调用 validate_financial_data() 自动检查全部 10 项勾稽关系（表内 8 项 + 表间 2 项），任何一项不通过必须重读图片修正。详见 references/image_pdf_guide.md 中的"多维度交叉验证框架"。

如果用户仍希望尝试自动渲染识别，可参考 references/image_pdf_guide.md 中的备用流程，但务必逐项核对关键数字。

第四步：填充 Word 模板

如果用户提供了 Word 模板（.docx），使用以下方式填充：

方式一：合并时直接填充

bash

<python_path> <skill_dir>/scripts/merge_reports.py merge \
  --input file1.xlsx file2.xlsx \
  --mode consolidation \
  --key-column "科目代码" \
  --output 合并报表.xlsx \
  --word-template 模板.docx \
  --word-output 最终报告.docx \
  --mapping 映射配置.json

方式二：单独填充（已有合并后的 Excel）

bash

<python_path> <skill_dir>/scripts/merge_reports.py fill-template \
  --input 合并数据.xlsx \
  --template 模板.docx \
  --output 最终报告.docx \
  --mapping 映射配置.json

Word 模板填充策略

脚本支持两种填充策略（可同时使用）：

1. 占位符替换：将文档中的 {{占位符}} 替换为对应值。

模板中文本写法：

text

报告日期：{{报告日期}}
编制单位：{{编制单位}}

映射配置 JSON：

json

{
  "placeholders": {
    "报告日期": "2024年12月31日",
    "编制单位": "XX集团有限公司"
  }
}

如果不提供映射配置，脚本会自动用合并数据第一行的值填充同名占位符。

2. 表格填充：将合并数据填入 Word 文档中的表格。

映射配置 JSON：

json

{
  "table_mapping": {
    "target_table_index": 0,
    "column_map": {
      "模板表格列名": "数据列名"
    },
    "key_column": "科目代码"
  }
}

target_table_index：Word 文档中第几个表格（从 0 开始）
column_map：模板表格表头与数据列名的映射（不指定则按位置匹配）
key_column：如果指定，会按此列的值匹配模板中已有的行（更新而非追加）

第五步：检查并交付结果

读取输出 Excel 文件，检查合并结果是否正确
如果填充了 Word 模板，读取输出 Word 文件检查格式
将最终文件交付给用户

无模板自动生成报告（按需功能，仅用户明确要求时启用）

此功能为按需扩展，不是默认行为。只有当用户明确提出"生成分析报告""生成贷后分析报告""没有模板帮我生成一份报告"等需求时才启用。用户只要求合并报表或填模板时，不主动进入此流程。

当用户提供了财务报表但没有 Word 模板，且明确要求生成分析报告时，可使用 scripts/generate_report.py 自动生成一份完整的分析报告（如贷后分析报告）。

使用场景（仅以下情况触发，不主动建议）

用户明确说"帮我生成一份贷后分析报告""没有模板，直接生成""生成分析报告"
用户提供 Excel/PDF 报表并明确要求生成分析报告，但未提供 Word 模板

工作流程

从源文件（Excel/PDF）提取财务数据，整理为三个字典：bs_data（资产负债表）、is_data（利润表）、cf_data（现金流量表）
询问用户：企业名称、报告期间（如"2025年12月"）、贷款信息（可选）
将数据写入 JSON 文件（或直接在 Python 脚本中调用）
运行 generate_report.py 生成 Word 文档

CLI 用法

bash

<python_path> <skill_dir>/scripts/generate_report.py \
  --company "XX公司" \
  --period "2025年12月" \
  --bs-data bs.json \
  --is-data is.json \
  [--cf-data cf.json] \
  --output 贷后分析报告.docx \
  [--prev-bs-data prev_bs.json] \
  [--prev-is-data prev_is.json] \
  [--prev-cf-data prev_cf.json] \
  [--loan-amount 50000000] \
  [--loan-type "流动资金贷款"] \
  [--guarantor "保证担保"] \
  [--report-type "贷后分析报告"] \
  [--establish-date "2005年"] \
  [--registered-capital "6000"] \
  [--main-business "包装材料生产"] \
  [--industry "制造业"] \
  [--loan-period "2024.01-2027.01"] \
  [--collateral "厂房及设备"]

模块调用用法

python

from generate_report import generate_report

generate_report(
    company="XX公司",
    period="2025年12月",
    bs_data={"货币资金": "35677380.72", "资产总计": "623198671.81", ...},
    is_data={"营业收入": "645841626.73", "净利润": "42820418.29", ...},
    cf_data={"经营活动产生的现金流量净额": "35000000.00", ...},
    output_path="贷后分析报告.docx",
    loan_amount=50000000,
    loan_type="流动资金贷款",
)

JSON 数据格式

每个 JSON 文件是一个字典，key 为科目名称（中文），value 为金额字符串（元为单位）：

json

{
  "货币资金": "35677380.72",
  "应收账款": "219143915.18",
  "资产总计": "623198671.81",
  "负债合计": "237117278.05",
  "所有者权益合计": "386081393.76"
}

生成的报告结构

标准贷后分析报告模板（详见 references/standard_report_template.md）：

章节	内容
标题页	企业名称 + 报告类型 + 报告期间 + 编制日期
一、企业基本情况	（一）企业概况（名称/成立日期/注册资本/主营/行业）+（二）贷款情况（类型/金额/期限/担保/抵押物）
二、财务状况分析	（一）资产负债分析（表格+资产/负债/权益三段文字）+（二）利润分析（表格+文字）+（三）现金流量分析（表格+文字）
三、主要财务指标分析	4 类 18 项财务比率表格（偿债能力/营运效率/盈利能力/发展能力分表，含参考值与评估列）+ 四类分析文字
四、贷款风险评估	风险评估文字 + 风险评级表格（4维度+综合评级）
五、结论与建议	综合结论 + 编号贷后管理建议（3-5条，基于数据自动生成）

企业信息参数（均可选，未提供则省略对应内容）： --establish-date、--registered-capital、--main-business、--industry、--loan-period、--collateral

自动分析文字示例

脚本会根据实际数据自动生成分析文字，例如：

截至2025年12月末，公司资产总额为80,000万元，其中流动资产56,000万元，占资产总额的70.00%；非流动资产24,000万元，占资产总额的30.00%。流动资产中，货币资金6,000万元，应收账款30,000万元，存货20,000万元，是流动资产的主要构成部分。

如提供上期数据，还会自动生成同比变动分析：

与上期末相比，资产总额增加了1,234万元，增幅2.0%。

标蓝规则

所有自动生成的文字和表格数据均标为蓝色（RGBColor(0, 0, 255)），与"填模板"模式保持一致，便于审阅时识别。使用 --no-blue 参数可关闭标蓝。

v2 增强功能（实测改进）

以下功能已在实际贷后分析报告填充中验证通过，处理 PDF 集团报表 → Word 模板的场景。

1. 四舍五入精确到万元

使用 to_wan_rounded() 将元转换为万元并四舍五入到整数：

python

from merge_reports import to_wan_rounded
# 837,023,674.68 元 → "83,702" 万元
# -307,361.88 元 → "-31" 万元
# 884.77 元 → "0" 万元

适用场景：PDF 报表以"元"为单位，Word 模板以"万元"为单位时自动转换。

2. 科目名模糊匹配

使用 find_account_match() 自动匹配不同来源的科目名称：

python

from merge_reports import find_account_match
# "固定资产净额" → 匹配 PDF 中的 "固定资产" [alias]
# "营业税金及附加" → 匹配 PDF 中的 "税金及附加" [alias]
# "所有者权益合计" → 匹配 PDF 中的 "股东权益合计" [alias]
# "实收资本（股本）" → 匹配 PDF 中的 "股本" [alias]

匹配策略（按优先级）：

精确匹配：名称完全一致
别名匹配：通过内置别名表（ACCOUNT_ALIASES）查找已知同义科目
归一化匹配：去除"其中：""合计""小计""净额"等后缀后比较
子串匹配：名称包含关系（仅≥3字符）
相似度匹配：difflib 相似度 ≥ 0.7

冲突检测：自动拒绝"应收"↔"应付"、"资产"↔"负债"等方向相反的误匹配。

3. 财务分析文字更新

使用 set_paragraph_blue() 更新 Word 文档中的财务分析段落：

python

from merge_reports import set_paragraph_blue
# 将 "截至2026年2月末，总资产80,499万元..."
# 更新为 "截至2026年6月末，总资产83,702万元..."
# 更新后的文字自动标蓝

4. 财务比率计算（4 类 18 项，v1.1）

使用 calculate_financial_ratios(bs_data, is_data, cf_data=None, prev_bs_data=None, prev_is_data=None, prev_cf_data=None) 自动计算。签名支持现金流量表与上期数据（上期用于平均余额与增长率）。返回固定 18 个 key 的字典，数据缺失时对应项为 -（表格保留指标行）。

1. 偿债能力（7 项）

子类	比率	公式
短期	流动比率	流动资产合计 / 流动负债合计
短期	速动比率	(流动资产合计 - 存货) / 流动负债合计
长期	资产负债率	负债合计 / 资产总计 × 100%
长期	权益乘数	资产总计 / 所有者权益合计
长期	利息保障倍数	(利润总额 + 利息支出) / 利息支出（利息缺失 → `-`）
长期	现金流量负债率	经营活动现金流量净额 / 负债合计 × 100%（需现金流量表）
长期	负债权益比	负债合计 / 所有者权益合计 × 100%

2. 营运效率（3 项，平均余额口径，需上期数据）

比率	公式
存货周转率	营业成本 / 平均存货
应收账款周转率	营业收入 / 平均应收账款
总资产周转率	营业收入 / 平均总资产

3. 盈利能力（5 项）

比率	公式
净资产收益率（ROE）	净利润 / 所有者权益合计 × 100%
毛利率	(营业收入 - 营业成本) / 营业收入 × 100%
营业净利率	净利润 / 营业收入 × 100%
总资产收益率	净利润 / 平均总资产 × 100%
总资产报酬率	(利润总额 + 利息支出) / 平均总资产 × 100%；利息不可得时退化为 (利润总额或净利润) / 平均总资产

4. 发展能力（3 项，需上期数据）

比率	公式
销售增长率	(本期营业收入 - 上期营业收入) / \|上期营业收入\| × 100%
净利润增长率	(本期净利润 - 上期净利润) / \|上期净利润\| × 100%
每股收益增长率	(本期基本每股收益 - 上期基本每股收益) / \|上期基本每股收益\| × 100%

平均余额 = (期初 + 期末) / 2，期初即上期期末；上期数据缺失时对应指标为 -
增长率分母取绝对值，上期缺失或为 0 时显示 -
报告展示：按 4 类分 5 个表格（偿债能力拆短期/长期），每表列 [指标, 本期值, 上期值, 参考值, 评估]；周转率/增长率行业差异大，参考值与评估列显示 -

⚠️ 重要规则：若 Word 模板中没有自带的财务比率板块/表格，在添加财务比率内容前必须先询问用户是否需要添加，不得自动添加。只有在模板已有对应板块时才直接填充。

5. 标蓝标记

使用 set_cell_blue() 和 set_paragraph_blue() 将所有填写或改动的文字标为蓝色（RGBColor(0, 0, 255)），便于审阅时快速识别新增内容。

PDF 双栏资产负债表提取

PDF 资产负债表通常为双栏布局（左资产右负债），表格结构为 8 列： [资产项目, 行次, 期末数, 年初数, 负债项目, 行次, 期末数, 年初数]

提取时需使用正确的列索引：

资产类：col 0 = 名称, col 2 = 期末数
负债/权益类：col 4 = 名称, col 6 = 期末数

利润表通常为 4 列：[项目, 行次, 本月数, 本年累计数]

col 0 = 名称, col 3 = 本年累计数

使用 clean_item_name() 清理 PDF 提取的科目名称（去除"一、""减：""加："等前缀）。

关键注意事项

PDF 提取不保证 100% 准确：文本型 PDF 用 pdfplumber 提取效果较好；图片型/扫描件 PDF 视觉识别精度有限，检测到图片型 PDF 后应提示用户谨慎检查或手动合并。详见 references/pdf_extraction.md 和 references/image_pdf_guide.md。
抵销分录方向：借方减少资产/费用类科目金额，贷方增加。这与会计准则一致，但在配置时需仔细确认方向。
模糊匹配：键值列名支持模糊匹配。指定 --key-column "科目" 可匹配到"科目代码""科目名称"等列。抵销分录中的"科目"字段也支持模糊匹配。
Word 模板占位符：占位符格式为 {{字段名}}，字段名只能包含字母、数字和下划线。中文占位符需要在映射配置中显式指定。
数据类型处理：脚本自动识别数值列进行加总。包含逗号的数字（如 1,234,567）会自动清洗。非数值列（如科目名称、备注）不做加总，取第一个非空值。
大文件处理：如果输入文件很大（超过 10MB），建议先拆分或筛选数据，避免内存不足。
PDF 双栏布局：资产负债表 PDF 通常为左右双栏（资产|负债），提取时需注意列索引。资产期末数在 col 2，负债期末数在 col 6。详见上方"PDF 双栏资产负债表提取"。
科目名差异：不同来源的报表科目名可能不一致（如"固定资产"vs"固定资产净额"、"税金及附加"vs"营业税金及附加"）。使用 find_account_match() 自动匹配，避免手工映射。
单位转换（以模板为准）：源数据单位向 Word 模板对齐，而非反过来。填充前先读模板判断单位（看表头"单位：万元/元/亿元"标注，或看已有数据列的量级推断），然后按模板单位转换源数据：
- 模板用元 → 源数据（通常也是元）直接填入，不转换
- 模板用万元 → 用 to_wan_rounded() 将元转为万元并四舍五入到整数
- 模板用亿元 → 除以 1 亿，保留两位小数
- 模板用千元 → 除以 1000
- 填入后抽查关键科目（如资产总计、净利润），确认量级与模板已有列一致，防止单位搞反。
标蓝审阅：填充 Word 模板时，建议使用 set_cell_blue() 和 set_paragraph_blue() 将所有新增/修改内容标蓝，便于审阅。
.xls 格式支持：旧版 .xls 文件（非 .xlsx）需要 xlrd 库。read_excel() 会自动检测文件后缀并选择对应库。安装：pip install xlrd。
中文全角引号：Excel/PDF 中的科目名可能含中文全角引号（如 所有者权益（或股东权益）合计），与代码中的直引号不匹配。使用 find_in_data() 代替直接 .get()，内部调用 normalize_quotes() 自动转换。
子串匹配误匹配：查找"负债合计"时，直接子串匹配会命中"流动负债合计"。find_in_data() 使用四级查找（精确→归一化→排除前缀修饰词→兜底），避免此类问题。前缀修饰词包括：流动、非流动、其他、一年内到期。
财务比率规则：若 Word 模板中没有自带的财务比率板块/表格，在添加财务比率内容前必须先询问用户是否需要添加，不得自动添加。只有在模板已有对应板块时才直接填充。
图片型 PDF 必须多维度验证：截图或渲染识别后，必须调用 validate_financial_data() 进行 10 项勾稽关系验证（表内 8 项 + 表间 2 项）。任何合计项偏差 > 0 必须重读图片修正，不得直接填入模板。

脚本文件说明

文件	说明
`scripts/merge_reports.py`	核心脚本，包含数据读取、合并、输出、Word 填充、PDF 类型检测、多维度交叉验证（`validate_financial_data()`）全部功能
`scripts/generate_report.py`	无模板自动生成报告脚本，从财务数据字典生成完整的贷后分析报告（含企业概况+表格+分析文字+财务比率+风险评估表+编号建议）
`scripts/pdf_to_images.py`	PDF 类型检测工具，可检测文本型/图片型/混合型，并支持转图片功能（检测到图片型后提示用户谨慎检查或手动合并）
`references/merge_modes.md`	三种合并模式的详细说明、参数配置、示例
`references/pdf_extraction.md`	PDF 表格提取的注意事项、常见问题和处理策略
`references/image_pdf_guide.md`	图片型/扫描件 PDF 的检测方法、转换流程和视觉识别指南
`references/standard_report_template.md`	标准贷后分析报告模板规范（基于4份实际模板提炼）

企业报表合并·模板填充·分析报告生成

Install

Enterprise Report Merger — 企业报表合并技能

概述

触发条件

环境准备

Python 依赖

运行环境

使用流程

第一步：分析用户需求

第二步：选择合并模式

第三步：执行合并

模式一：简单拼接

模式二：按关键字合并

模式三：合并报表 + 抵销分录

PDF 表格提取

图片型 PDF 处理（扫描件）

第四步：填充 Word 模板

方式一：合并时直接填充

方式二：单独填充（已有合并后的 Excel）

Word 模板填充策略

第五步：检查并交付结果

无模板自动生成报告（按需功能，仅用户明确要求时启用）

使用场景（仅以下情况触发，不主动建议）

工作流程

CLI 用法

模块调用用法

JSON 数据格式

生成的报告结构

自动分析文字示例

标蓝规则

v2 增强功能（实测改进）

1. 四舍五入精确到万元

2. 科目名模糊匹配

3. 财务分析文字更新

4. 财务比率计算（4 类 18 项，v1.1）

5. 标蓝标记

PDF 双栏资产负债表提取

关键注意事项

脚本文件说明

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