LedgerFlow: платформа личных финансов

Проблема

Приложения для бюджета делятся на два лагеря. Облачные сервисы, которые просят доступ к банку и монетизируют ваши привычки, и таблицы, которые умирают на третьей неделе ручного ввода. Владельцу не подходило ни то, ни другое: нужен полный контроль над данными, настоящее прогнозирование и импорт из банка, чей CSV-экспорт использует кодировку Windows-1250, четырнадцать слабо документированных колонок и не содержит стабильных ID транзакций.

Что мы построили

Self-hosted платформа личных финансов: транзакции, бюджеты, распознавание регулярных платежей, правила категорий и прогноз денежного потока. Мультитенантность заложена с первой миграции, поэтому платформа обслуживает семью или небольшую команду без переписывания.

Самое интересное скрывалось в пайплайне:

• Импорт банковских CSV, который выдерживает реальность. В экспорте банка нет уникального ID транзакции, поэтому дедупликация строится на контентном хэше, включающем поле банковского референса. Определение кодировки справляется с CP1250-файлами, которые врут о собственной кодировке.
• AI-категоризация с обратной связью. Новые транзакции проходят категоризацию через LLM-шлюз. Каждое ручное исправление превращается в постоянное правило, поэтому объем работы модели со временем сокращается, вместо того чтобы повторять одни и те же ошибки.
• Прогнозирование. Регулярные транзакции распознаются по истории и проецируются вперед: вместо статичной таблицы бюджета вы получаете скользящую кривую денежного потока.

Архитектура

Backend на FastAPI с row-level security в PostgreSQL для изоляции тенантов, Redis и Celery для задач импорта и категоризации, фронтенд на React SPA. Все поставляется Docker-контейнерами за reverse proxy Traefik с автоматическим TLS. Деплой: git pull и одна команда compose.

LLM-запросы идут через self-hosted шлюз с failover между провайдерами, поэтому категоризация продолжает работать, когда провайдер троттлит, а расходы на бесплатных тарифах держатся около нуля.

Заметки о безопасности

Row-level security работает на уровне базы данных, а не только в API. Секреты живут в env-файлах вне git. Сессии хранятся на сервере. Публичная поверхность: один TLS-эндпоинт за reverse proxy с rate limiting и security-заголовками.

Результат

Закрытие месяца, которое раньше съедало вечер работы с таблицами, теперь занимает одну загрузку CSV. Точность категоризации перешагнула 95 процентов за считанные недели благодаря циклу «исправление становится правилом». Платформа работает на мини-ПК и с момента запуска пережила все причуды банковских экспортов.