蜜蜂记账
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正式版为github版本,谷歌版为play版本
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new_releases 更新日志
新功能:
首页长按复制交易:长按支出、收入或转账,选择「复制」,自动带入金额、分类、账户、备注、标签、币种和统计/预算标记。日期默认为当前时间,可在保存前修改;保存后生成独立新交易,原记录不变。
复制时不带入原记录的图片附件;新交易可以重新添加自己的凭证。取消编辑不会创建记录。
修复:
分类同步保留稳定的父子关联,避免父分类改名后子分类丢失。
已有附件的显示顺序与信息更新正确同步,与 Web 端修改保持一致。
补全新建分类图标分组的英文显示。
Cloud 配套升级:
使用自建云时,建议先备份并升级 BeeCount Cloud 1.7.0,再升级 App 3.8.6,以获得完整的 Web/MCP 附件能力及同步修复。首页复制交易可在本地账本使用。
变更记录:
fix(skills): 发版先打标签并在构建期间编写日志 (#542) (ab8b474) @TNT-Likely
feat(skills): 将发布与隔离验收迁为项目级技能 (#539) (bb4104e) @TNT-Likely
test(qa): 增加 MCP 小票附件双端隔离验收 (#538) (19d0009) @TNT-Likely
fix(sync): 同步已有附件的顺序与元数据 (#537) (3ae5a0e) @TNT-Likely
fix(sync): 拉取分类时保留稳定父子关联 (1c30cd2) @TNT-Likely
feat(transaction): 支持首页长按复制交易与双端隔离验收 (91d187d) @TNT-Likely
fix(l10n): 补全新建分类图标分组英文 (#532) (087bfc1) @TNT-Likely
description 应用介绍
【应用简介】
一款轻量、开源、隐私可控的个人财务管理和支出追踪 App。内置完整的账本管理、收支记录、OCR 图片识别、拍照记账、语音记账、截图自动记账、账户转账、二级分类、分类统计、图表分析、数据导入导出功能。
适合注重隐私的个人和家庭进行日常费用记录和收支管理。
【核心优势】
支持 iCloud / 自建 Supabase / WebDAV / S3 协议服务器,数据完全掌控在你手中。
【为什么选择蜜蜂记账?】
与传统记账应用相比,BeeCount 解决了以下痛点:
√ 自建服务器,数据完全自主(拒绝数据存储在第三方)
√ 开源透明,代码可审计(拒绝闭源软件)
√ 离线优先,无网也能用
√ 个人免费,无广告无付费墙(拒绝强制广告和理财推荐)
√ 隐私保护,开发者无法访问你的数据
√ 源代码公开,代码可审计
【核心特性:自建云服务】
这是蜜蜂记账最大的特色:数据完全由你掌控!支持以下同步方案:
* iCloud(推荐 iOS 用户):零配置、原生集成、Apple 生态无缝同步。
* Supabase(推荐新手):免费额度充足、配置简单、云端托管。
* WebDAV(推荐 NAS 用户):数据完全本地化、支持群晖/绿联云/Nextcloud。
* S3 协议(追求灵活性):支持 Cloudflare R2 / AWS S3 / MinIO,免费额度大。
【功能亮点:AI 智能记账】
● AI 小助手:支持自然语言交互,智能理解记账意图,有上下文记忆,可一键确认记账。
● OCR 图片识别 / 拍照记账:支持拍照或从相册选择支付截图,AI 自动识别金额、商家、分类等信息(支持本地 TFLite 模型 + GLM 云端模型)。
● 语音记账:按住说话,松手即完成记账,支持口语化表达(如“今天买菜花了 50 块”)。
● 截图自动记账:
(Android) 无障碍服务自动监听截图,支付后自动记账。
(iOS) 快捷指令集成,支持双击背部触发。
【基础记账功能】
● 全面的记录:支持手动记账、多账本管理(生活/工作/投资)、独立账户管理(现金/银行卡/信用卡)。
● 细致的分类:支持二级分类系统(父子分类层级)、多标签管理。
● 财务管理:支持账户转账、预算管理(月度/分类预算)、周期记账(适合房租/工资等固定收支)。
● 数据分析:提供月度报表、分类排行、趋势分析图表。
● 导入导出:支持 CSV 格式导入导出,兼容主流应用。
● 桌面小组件:iOS / Android 桌面小组件,快速查看收支情况。
【个性化与国际化】
● 暗黑模式:纯黑背景 + 主题色点缀,极简高级感,OLED 友好。
● 主题装扮:多种主题色彩,打造专属风格。
● 多语言支持:简体中文、繁体中文、English(支持 CSV 导入自动识别多语言分类)。
【隐私承诺】
● 离线优先:基于本地 SQLite,无网也能用。
● 零追踪:无统计、无广告、无数据收集。
● 开发者无法访问你的任何数据。
项目地址:https://github.com/TNT-Likely/BeeCount