expense-analyzer

name	expense-analyzer
description	PDF banka dökümlerinden gider kategorize etme. Otomatik kalıp tanıma. Kategorizasyon kuralları. Gider trend analizi. Bütçe karşılaştırması.
triggers	{"keywords":["gider analizi","banka dökümü","harcama kategorisi","bütçe karşılaştırma","expense","bank statement","spending analysis"]}
auto_load_when	Kullanıcı banka dökümü analizi, gider kategorize etme veya bütçe karşılaştırma taleplerinde bulunduğunda
agent	researcher
tools	["Read","Write","Bash","WebFetch","Grep"]

Gider Analizör (Expense Analyzer)

Odak Alanı: PDF banka dökümlerinden gider kategorize etme, otomatik kalıp tanıma, trend analiz.

---

Pattern 1: Banka Dökümü Okuma ve Ayıklama

Veri Çıkarma Süreci

Döküm İşleme Akışı
    │
    ├── Dosya Girişi
    │   ├── PDF formatı
    │   ├── CSV/Excel export
    │   └── Online banka verisi (API)
    │
    ├── OCR/Parse İşlemi
    │   ├── Metin tanıma (OCR)
    │   ├── Tablo yapısı çıkarma
    │   ├── Tarih/sayi/metin ayrıştırma
    │   └── Hata düzeltme
    │
    ├── Veri Temizleme
    │   ├── Tekrarlanan kayıtlar
    │   ├── Geçersiz karakterler
    │   ├── Tarih formatı standardizasyonu
    │   └── Para birimi normalizasyonu
    │
    └── Yapısal Veri
        ├── Tarih
        ├── Açıklama
        ├── Tutar (Borç/Alacak)
        └── Kategori (tahmini)

Adım Adım Uygulama

1. Dosyayı oku: PDF, CSV veya API'den veri al
2. Metni çıkar: OCR ile görüntüden metin
3. Alanları ayır: Tarih, açıklama, tutar
4. Verileri temizle: Format standardize et
5. İşleme hazırla: Veritabanına aktar

---

Pattern 2: Otomatik Kalıp Tanıma

Kategorizasyon Kuralları

Kalıp Eşleştirme Sistemi
    │
    ├── Maaş/Gelir Kalıpları
    │   ├── "MAAŞ", "SALARY", "ÖDEME"
    │   ├── "HESABA AKTARIM"
    │   └── "ELEKTRONİK TRANSFER"
    │
    ├── Gıda/Harcama Kalıpları
    │   ├── "A101", "BİM", "MİGR", "ŞOK"
    │   ├── "Migros", "Carrefour"
    │   ├── "YEMEK", "RESTORAN"
    │   └── "GETİR", "Yemeksepeti"
    │
    ├── Ulaşım Kalıpları
    │   ├── "İETT", "İstanbulkart"
    │   ├── "TCDD", "Ulaştırma"
    │   ├── "Taksi", "Uber", "Bitaksi"
    │   └── "Akaryakıt", "BP", "Shell"
    │
    ├── Fatura/Abonelik Kalıpları
    │   ├── "Elektrik", "Su", "Doğalgaz"
    │   ├── "Turkcell", "Türk Telekom"
    │   ├── "Netflix", "Spotify"
    │   └── "D-Smart", "Digitürk"
    │
    └── Özel Kalıplar
        ├── Kredi kartı ödemeleri
        ├── Konut kirası
        ├── Sağlık harcamaları
        └── Eğitim harcamaları

Makine Öğrenimi Modeli

• Özellikler: Açıklama metni, tutar aralığı, tarih, saat
• Eğitim: Kullanıcı onayları ile öğrenme
• Sonuç: Otomatik kategori önerisi

---

Pattern 3: Gider Trend Analizi

Zaman Serisi Analizi

Trend Analiz Dönemleri
    │
    ├── Haftalık Analiz
    │   ├── Gün bazlı harcama
    │   ├── Hafta içi vs sonu
    │   └── Dönemsel dalgalanmalar
    │
    ├── Aylık Analiz
    │   ├── Kategori bazlı toplam
    │   ├── Önceki ayla karşılaştırma
    │   ├── Aynı ay geçen yıl
    │   └── Yılbaşı / Bayram etkisi
    │
    ├── Yıllık Analiz
    │   ├── 12 aylık hareketli ortalama
    │   ├── Yıllık büyüme oranı
    │   ├── Enflasyon düzeltmesi
    │   └── En yüksek/düşük dönemler
    │
    └── Anormallik Tespiti
        ├── Ortalamanın üzerinde harcama
        ├── Beklenmeyen büyük kalemler
        ├── Tekrarlayan anormal ödemeler
        └── Kategori dışı kalemler

Görselleştirme

• Çizgi grafik: Aylık trend
• Pasta grafik: Kategori dağılımı
• Bar grafik: Karşılaştırmalı analiz

---

Pattern 4: Bütçe Karşılaştırması

Bütçe Planlama ve Analiz

Bütçe Karşılaştırma Sistemi
    │
    ├── Bütçe Oluşturma
    │   ├── Kategori bazlı limit
    │   ├── Gelir-gider dengesi
    │   ├── Tasarruf hedefi
    │   └── Acil durum fonu
    │
    ├── Fiili Karşılaştırma
    │   ├── Plan vs Fiili
    │   ├── Sapma oranı (%)
    │   ├── Renk kodlaması (Yeşil/Sarı/Kırmızı)
    │   └── Kategori bazlı detay
    │
    ├── Raporlama
    │   ├── Aylık özet
    │   ├── Kategori bazlı detay
    │   ├── Trend açıklaması
    │   └── Öneriler
    │
    └── Uyarı Sistemi
        ├── Limit aşımı
        ├── Anormal harcama
        ├── Dönem sonu beklenti
        └── Kötüleşen trend

---

Key Patterns

Pattern	Açıklama	Kullanım Alanı
OCR/Parse	Görüntüden veri	PDF dökümler
Kalıp Tanıma	Otomatik kategori	Gider sınıflandırma
Trend Analiz	Zaman serisi	Gelişim takibi
Bütçe Karşılaştırma	Plan vs Fiili	Kontrol mekanizması
Anormallik Tespiti	Sapma belirleme	Uyarı sistemleri

---

Anti-Patterns

❌ Yanlış Uygulamalar

// Yanlış: Manuel kategori atama (otomasyon yok)
const islem = {
  aciklama: "A101 Market",
  kategori: el ileAtama("GIDA") // Manuel, zaman alıcı
};

// Yanlış: Bütçe limiti yok
const harcama = toplamHarcanan; // Limit kontrolü yok

// Yanlış: Trend hesaplamada hata
const trend = (buAy / geçenAy) - 1; // Negatif sonuç kontrolü yok

// Yanlış: Kalıp eşleştirme parametresiz
const kategori = esleşKalip(açıklama); // Eşik değeri yok

✅ Doğru Uygulamalar

// Doğru: Otomatik kalıp tanıma
const kurallar = [
  { kalip: /A101|BİM|MİGR/i, kategori: "GIDA" },
  { kalip: /Netflix|Spotify/i, kategori: "ABONELİK" },
  { kalip: /İETT|Metro/i, kategori: "ULAŞIM" },
  { kalip: /Elektrik|Su/i, kategori: "FATURA" }
];

function otomatikKategori(açıklama) {
  for (const kural of kurallar) {
    if (kural.kalip.test(açıklama)) return kural.kategori;
  }
  return "DİĞER";
}

// Doğru: Bütçe kontrolü ve uyarı
function kontrolBütçe(kategori, tutar, bütçe) {
  const kullanılan = harcamalar[kategori] || 0;
  const kalan = bütçe[kategori] - kullanılan;
  
  if (tutar > kalan) {
    return { uyarı: "Limit aşıldı", renk: "kırmızı" };
  } else if (kalan < bütçe[kategori] * 0.1) {
    return { uyarı: "Limit azalıyor", renk: "sarı" };
  }
   { uyarı: , :  };
}


 () {
   n = veriler.;
   xOrtalama = (n - ) / ;
   yOrtalama = veriler.( a + b) / n;
  
   pay = , payda = ;
   ( i = ; i < n; i++) {
    pay += (i - xOrtalama) * (veriler[i] - yOrtalama);
    payda += .(i - xOrtalama, );
  }
  
   eğim = pay / payda;
   { eğim, yö: eğim >  ?  :  };
}

---

Quick Reference

Kategori	Örnek Kalıplar	Ortalama %
GIDA	A101, BİM, Migros, Restaurant	20-30%
ULAŞIM	İstanbulkart, Taksi, Akaryakıt	10-15%
FATURA	Elektrik, Su, İnternet	8-12%
KONUT	Kira, Mortgage	25-35%
ABONELİK	Netflix, Turkcell, D-Smart	3-5%
SAĞLIK	Eczane, Hastane	2-5%
EĞİTİM	Kurs, Kitap	2-5%
GİYİM	Mağaza, Online alışveriş	5-10%
EĞLENCE	Sinema, Konser	3-5%
DİĞER	Belirsiz	5-10%

Metrik	Açıklama	Eşik
Bütçe Sapması	Plan-Fiili farkı	>%10 risk
Tekrarlayan Harcama	Aynı kategori artışı	>%20
Anormal Kalem	Ortalamanın üstü	>2x ortalama
Tasarruf Oranı	Gelir - Gider	>%10 sağlıklı

🌍 Universal Language Support

• Turkish Native: This skill natively supports Turkish. If the user prompt is in Turkish, all analysis, formatting, and output MUST be entirely in Turkish. You do not need explicit "write in Turkish" instructions.