行业场景：面向电信运营商内部审计4A（账号、认证、授权、审计）与金库审批每天产生大量登录日志、操作日志和审批记录，是内审里最常做、也最耗人力的活。
本项目要解决的三个产品问题：
一是数据源难认，同一业务概念在不同台账里列名不一（op_time／操作时间／登录时间戳），人工要先花时间猜这份表是什么；
二是判定标准飘，一条命令是否越权取决于用哪条规则、哪个人来看，规则写在文档里而不在程序里；
三是报告要手写，取数结果与能交出去的底稿之间还差一段。
项目定位于在真实数据不出本机的前提下，把这三段固定流程做成一条可复跑的自助分析管道，而不是用AI替审计师下结论。
功能介绍： 通过分析输入的数据内容，匹配到对应审计场景，并调用skill进行分析，最终得出审计判断
项目由五个模块组成。
一是数据探查与识别模块：上传Excel、CSV台账后自动验证编码、兼容数字表头，输出字段字典、维度与关联关系。
二是审计场景匹配模块：按7类数据源指纹（4A登录日志、4A操作日志、金库审批日志、主从账号绑定、纳管资源清单、敏感数据表清单、主机操作日志）识别文件并匹配13个可执行审计点，界面共列21条场景，其中8条尚无对应执行程序的标灰不可选。
三是执行模块：必需表与上传文件逐份配对，缺表即拦停，由规则引擎子进程全量扫描并解析结构化输出。
四是结果与报告模块：六步进度、风险定级、证据行号与未评估原因透传，产出可归档的批次报告并留痕。
五是知识库与工程规范模块：制度原文、台账清单、提炼卡片，加一致性校验、部署闸门与回归测试。
项目实现：
我的参与
一、知识库构建： 通过管理规范+通报案件进行梳理，确认项目审计场景、审计依据、数据要求、建模与数据处理规范、输出方案等环节的具体要求
二、样例数据梳理： 整理各环节样例数据
三、功能模块设计、UI交互方案设计
技术栈与架构：整体是单机离线的本地前后端分离结构，不依赖云服务、向量库或在线大模型。后端用Python3加Flask，本地监听本机端口，核心是一个约两千行的接口与编排模块串起六步流程（识别文件类型、提取维度与关联、统计、匹配审计点、执行分析、生成报告），配套识别匹配引擎、数据探查模块、执行器与输入配对模块。
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