每个月最后一天，最让人头大的不是写周报，是云厂商那张账单。

导出来的 CSV 动辄上万行：几十个产品、三五个账号、币种还混着来。财务要的是"哪个业务线花了多少"，老板要的是"这个月比上个月涨了还是降了"，你自己想看的是"有没有冤枉钱"。可原始账单里全是一行行 

这篇文章就用 WorkBuddy 把这件苦差事变成一句话的事：

每月 1 号自动出一份人话版月度成本报告，直接推到你手机上。

整个链路分成四步，全程不需要你每月手动点：

机器做聚合，AI 做翻译，定时做触发。

，丢进一个目录，每月把账单 CSV 命名为 

import csv, collections, sys
from datetime import datetime

def aggregate(path):
    by_product = collections.defaultdict(float)
    by_tag = collections.defaultdict(float)
    total = 0.0
    with open(path, encoding='utf-8-sig') as f:
        for row in csv.DictReader(f):
            # 字段名各云厂略有差异，按需改 key
            amount = float(row.get('CashAmount') or row.get('金额') or 0)
            product = row.get('ProductName') or row.get('产品') or '未知'
            tag = row.get('ProjectName') or row.get('项目') or '未归类'
            by_product[product] += amount
            by_tag[tag] += amount
            total += amount
    return total, by_product, by_tag

if __name__ == '__main__':
    total, prod, tag = aggregate(sys.argv[1])
    print(f"本月总支出: {total:,.2f}")
    print("--- 按产品 TOP5 ---")
    for k, v in sorted(prod.items(), key=lambda x: -x[1])[:5]:
        print(f"{k}: {v:,.2f}  ({v/total*100:.1f}%)")
    print("--- 按项目 ---")
    for k, v in sorted(tag.items(), key=lambda x: -x[1]):
        print(f"{k}: {v:,.2f}")


本月总支出: 12,840.50
--- 按产品 TOP5 ---
云服务器CVM: 5,210.00  (40.6%)
对象存储COS: 2,330.00  (18.1%)
云数据库MySQL: 1,880.00  (14.6%)
...
--- 按项目 ---
推荐系统: 6,100.00
数据湖: 3,240.00
未归类: 1,200.00


聚合出的数字还是冷冰冰的。在 WorkBuddy 里用这个 Prompt 把 CSV 摘要转成报告：

WorkBuddy 会吐出一份能直接转发的报告，而不是一堆表格。

我上个月这么跑下来，一眼发现"推荐系统"项目下有一台 8 核机器连续三周 CPU 不到 5%，直接降配，当月省了约 18%。这钱本来是看不见的。

在 WorkBuddy 里建一个「每月 1 号 09:00」的定时任务，prompt 就三步：运行上面的脚本 → 把输出喂给报告 Prompt → 推送到企业微信。这样你再也不用月底熬夜对账，月初手机弹一条消息，本月成本一目了然。

导出来的 CSV 动辄上万行：几十个产品、三五个账号、币种还混着来。财务要的是"哪个业务线花了多少"，老板要的是"这个月比上个月涨了还是降了"，你自己想看的是"有没有冤枉钱"。可原始账单里全是一行行 PostPaid、Discount、Refund 的流水，根本对不上号。

用 WorkBuddy 整理云厂商账单生成月度成本报告

每个月最后一天，最让人头大的不是写周报，是云厂商那张账单。 导出来的 CSV 动辄上万行：几十个产品、三五个账号、币种还

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每月1号自动生成云账单分析报告，通过Python脚本聚合数据，AI翻译成易懂结论，企业微信推送。解决多账号混合账单难题，快速发现成本异常，优化云资源使用效率，节省企业IT开支。

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