项目背景
客户的日常工作是分析银行流水。一个案子涉及几十个账户，交易从几万行到上百万行，要回答的问题是：钱流到哪里去了？以前这些工作在 Excel 里手工标记，一套穿透可能要做几天，条件一改就得重来。
起初我写了一个 105 行的 Node 脚本，验证「先进先出」的穿透规则能不能算出和人工一致的结果。跑通之后，需求一项项加进来：多家银行的流水格式、案件协作、导出底稿、离线版本。一个脚本就这样变成了案件管理系统。
- 01导入多家银行的 Excel 流水，自动识别表头
- 02清洗多工作表合并、去重，统一成一套字段
- 03穿透按先进先出逐层追踪资金去向
- 04导出资金树、流向图、工作底稿和调证清单
我做了什么
整个项目由我一个人负责：和客户沟通需求、设计方案、开发、部署，以及上线后的维护。系统分四个主要部分：
- 资金分析：交易筛选、资金穿透、生成资金树和流向图，结果可导出为工作底稿和调证清单。
- 数据清洗：解析多家国内银行的流水格式，多工作表合并去重，单次可处理 500 MB 量级的 Excel 文件。
- 案件看板：案件创建、进度跟踪、回复流转、消息提醒。权限按用户角色、部门层级和案件参与关系三层控制，所有操作留审计记录。
- 授权分发：桌面版的离线授权（生成、激活、解绑、停用）与版本分发。
技术细节
穿透算法： 核心是 FIFO（First In First Out）加 BFS（Breadth-First Search）：每笔入账按先进先出匹配到之后的支出，再对每个下游账户做广度遍历，逐层往下追踪。另外还要考虑余额、整进整出、小额交易等特殊规则。
入账
支出
颜色表示入账和支出的 FIFO 对应关系。
表头识别： 各家银行导出的流水表头五花八门，系统维护了 99 个中文表头的别名，导入时自动识别交易日期、账号、收支方向等字段。
大表写入： 数据库存储的流水按月做 PostgreSQL 分区，导入走流式 COPY，每批 10 万行。建分区和 COPY 拆成两个事务，避免大批量导入时的锁冲突。
离线桌面版： Electron 内嵌 PostgreSQL 17，用户双击安装就能用，无需额外安装依赖。安装包体积从 269 MB 压缩至 129 MB。授权用 Ed25519 签名离线校验，不依赖联网。
单元测试： 资金穿透和数据清洗都有测试覆盖，共 40 个测试文件，核心业务逻辑覆盖率 > 93%。