样机借还台账·去向一眼看清
给产品经理、实验室、样品管理员用。把“翻登记表、追问去向、查历史、手算逾期、整理催还”合并为三步：确认字段与口径 → 只读核对 → 交付待办和草稿。这是操作步骤设计，不承诺节省工时。
交付长这样：一张现状台账、一张流转事件表、一份逐台异常报告，以及可选的催还草稿。已归还不等于已修复，报废不等于销账；所有记录必须能追到交接或审批依据。
1. 接住材料，先排除不能猜的事
只读取用户指定的材料。通用输入是 CSV（也可 .csv.txt）、粘贴表格或文字。Excel 请用户导出 UTF-8 CSV；本技能不直接解析复杂工作簿、不安装依赖、不修改原文件。文字先整理成字段草稿，用户确认映射后再另存。
读 字段与规则。检查：
- 一行是否只代表一台实物；数量大于一或编号重复时，不能把批量数量当单台编号。
- “归还”是借用人还给仓库，还是本方退还来源方；后者不能直接当本技能的归还。
- 明确检查日期、日历日口径、责任人、实际保管人、借用人和应还日期；仅缺非关键备注可留空。
遇到编号无法唯一定位、状态含义不清、借用缺日期/责任人、要求报废或销账却无依据时，停止该设备的结论和变更，一次问完缺项；可继续核对其余设备。不能从聊天称呼猜人名，不能自行补借期。示例见 信息不全时怎么问。
用户只是要空表时，复制 现状表示例 和 事件表示例 的表头，清空数据行后另存用户目录；不要把示例数据当用户数据。
2. 标准化与核对
每台设备一个 asset_id；现状表只留当前一轮借用，历史移入事件表。事件必须从入库开始；旧表没有完整历史时只做现状核对，并在报告写“历史未核验”，不要伪造入库日期或补造事件。
按实际宿主能力查找 Python 3（macOS/Linux 常见 python3，Windows 可探测 py -3 或 python），使用同一个解释器，不固定机器路径。主流程仅用 Python 标准库、无需联网和装包。确定技能实际安装路径后执行，所有路径加引号：
python3 "<技能目录>/scripts/ledger_check.py" "<任务目录>/台账.csv.txt" --events "<任务目录>/事件.csv.txt" --today 2026-10-24 --output "<任务目录>/核对结果.json"
--today改为本次确认的检查日。省略会用本机日期，跨时区请显式指定。- 没有事件表就省略
--events，只能查当前字段矛盾，不能证明历史没有漏登记。 - 默认 UTF-8（兼容 BOM）；明确是中文旧编码时才加
--encoding gb18030。乱码时让用户重导出，不能猜着替换。 - 默认
--soon-days 3，仅为可改的日历日提醒窗口，不是公司制度。应还当日算到期，次日算逾期；损坏但仍在外借的设备继续算。 - 脚本只读输入，
--output另存 JSON 且拒绝覆盖；无该参数则只显示结果。退出码 0=本次范围无异常，1=发现待办（含即将到期），2=输入或输出失败。1 不是程序故障，2 不能报告为“零异常”。
没有 Python 时，按规则人工列出可确认的字段疑点，明确“未执行脚本，未完整核验日期和历史”，不声称检查通过。用户需要完整结果时请其提供可运行环境。
3. 输出能执行的结果
依据脚本 JSON 生成 Markdown 报告，包含：
1. 检查日、文件版本/名称、记录数、是否核验事件链；有输入失败或事件错误的设备先标“待核”，不宣称台账完整。
2. 按设备列出异常代码、现状/事件证据、责任角色、下一步。缺负责人就写“待指定”，不要把借用人推定为所有者。
3. 优先处理无主/去向不明、状态冲突，再处理逾期和即将到期；损坏设备先确认实物与保管责任，再安排维修评估。
4. 修改建议另表列“原值、建议值、依据、待确认人”；未经确认不改输入。仅有审批编号也不代表真实审批已核实。
5. 用户需要时给催还草稿：“截至〔检查日〕，〔编号〕登记应还〔日期〕，已逾期〔脚本天数〕天。请确认当前保管位置及预计归还时间；如已归还，请补交接记录。”日期或借用人不明就只写核实草稿。
不自动发送提醒，不建定时任务，不访问通讯录；不替代实物盘点、财务核销、维修结论或审批签字。“销账”在这里仅指管理台账关闭，财务处理以用户制度及适用官方当期说明为准。
示例和验收
完整虚构演练及期望结果 给出可复制命令、每个埋点和正常对照。自测命令：
python3 "<技能目录>/scripts/ledger_check.py" --selftest
平台与脚本依据见 sources.md。不同宿主导入字段可能不同；此包按 SkillHub 团队发布字段准备，不承诺其他市场免调整上架。
方法来源
路路有为团队成员一线实践总结，示例均为虚构。涉及平台规则的出处见 references/sources.md。
关于路路有为
本技能由路路有为（广州路路有为人工智能科技有限责任公司）出品。我们专注把 AI 接进真实的工作和生意，每个技能发布前都经过脚本自测和实测。想按你们的流程、模板和数据定制，在 SkillHub 搜索「路路有为」进入团队主页联系我们。
