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Open-source personal finance app with an AI financial advisor: track your net worth, investments, ETFs, cash and debts on your own computer.
Aurelio 是一款运行在自己电脑上的开源个人理财应用，内置 AI 理财顾问，可以追踪净资产、投资、ETF、现金与负债。本文介绍它的演示模式（demo mode）：一条--demo命令即可生成一个虚构家庭的完整模拟数据，让你在录入真实资产之前，先安全地把净资产、组合、现金流、目标与 AI 聊天等全部功能玩个遍。
为什么建议先用演示模式上手
刚拿到一套理财工具时，最没效率的用法是：先对着空白的表单填半天真实数据，结果发现连"组合里某只 ETF 穿透成什么国家分布"这种功能都没见过，录入方向全靠猜。
Aurelio 的做法是把"试玩"和"真实账本"物理隔开：
- 演示数据写入独立文件
backend/demo.db，真实数据在backend/data.db； - 两者互不相通——启动脚本带
--demo时，你的data.db根本不会被打开； - 演示数据可以整个删除重来，永远不会在真实记录里留下一行残留。
这个隔离设计直接写在 backend/app/demo.py 的模块注释里，值得一读：
a demo you can delete whole is one that can never leave a stray row in your records.（一个可以整体删除的演示，才是一个永远不会在你的记录里留下杂行的演示。）
快速开始：准备环境
开始前需要安装三个工具，都是免费开源软件：
| 工具 | 用途 | 要求 |
|---|---|---|
| Git | 拉取代码仓库 | 任意版本 |
| Node.js | 构建前端界面 | 22 或更高版本 |
| uv | 运行后端 Python 服务 | 最新版即可 |
拿到代码并启动（macOS / Linux 用 start.sh，Windows 用 start.ps1）：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/au/aurelio-finance cd aurelio-finance ./start.sh --demo # macOS 和 Linux./start.ps1 -Demo # Windows，在 PowerShell 中运行如果 PowerShell 提示脚本被禁用，改用：
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\start.ps1 -Demo首次启动会自动完成三件事：构建前端 → 生成演示数据库 → 打开浏览器访问 http://localhost:8000。全程只需要一个终端窗口，因为后端会把构建好的前端直接托管在同一个端口上，没有跨域（CORS）问题。
💡小贴士：加上--no-browser参数可以启动但不弹浏览器，方便你在自己的浏览器里打开该地址。
演示家庭长什么样：一个可删除的整体
演示数据不是几条孤立的记录，而是构造了一个完整的虚构家庭，所有名字都是虚构的（Demo Bank、Demo Broker），所有日期都从建库当天往回推算，因此演示场景永远"发生在今天"，历史曲线自然连续。具体包含：
- 两个机构：一家银行 + 一家券商，各带两个时间点的现金快照，净资产走势图因此有历史可看；
- 两组持仓快照：约 10 个月前与 3 个月前各一张，涵盖两只全球宽基 ETF（MSCI World、新兴市场）、德国股票 SAP 和一只债券基金；其中债券基金故意只录入总额、不录代码，用来演示"市场无法定价的持仓"与可定价持仓并存的场景；
- 收入与支出：每月工资 3400 欧，房贷、 groceries、水电、交通、休闲、年度保险等六项固定开销；
- 一笔划转 + 一笔买入 + 一个定投计划：银行向券商补款 1000 欧、买入 4 股 SAP、一个下个月才启动的月定投（因此"还没买过"，不会当天请求行情）；
- 房产与房贷：一套带估值的公寓和一笔关联的按揭贷款，展示净资产如何计入实物资产与负债；
- 三个理财目标：应急基金、60 岁退休、三年后凑够 18000 欧换车；
- 一份已填好的个人资料问卷：年龄、风险偏好、居住城市，还有一段"用你自己的话描述财务状况"的自由文本。
全部数据都是欧元计价，所以建库过程完全不需要联网、不需要任何汇率转换；生成代码集中在 backend/app/demo.py 的populate函数中，想看懂每一行模拟数据是怎么来的，对照着页面看一遍就懂了。
玩什么：建议的游览路线
数据就位后，按这个顺序点一遍，就能覆盖全部核心功能：
- Dashboard（仪表盘）：看净资产数字和近一年的走势曲线——演示数据特意把整段历史压缩在一年之内，避免图表横轴出现两个同名月份；
- Portfolio（组合）：每个持仓的市场价、成本、盈亏与股息；债券基金那行会显示"无法市价定价"，这正是真实使用中的常见情况；
- Look-through（穿透）：两只 ETF 的 ISIN 是真实基金的，所以能看到它们"实际持有的国家、行业、公司、币种"分布；
- Cash flow（现金流）：收入减支出后的储蓄率，以及那个即将启动的定投计划；
- Goals（目标）：三个目标各自"还差多少、需要多少收益率"；
- Ask Aurelio（AI 聊天，可选）：用你自己的 OpenRouter Key 之后，可以问 AI 基于这些数据的问题，它还会把每次改动做成"卡片"让你确认后才写入。
不想装 AI Key 也没关系，演示模式和上面的功能都不依赖它，AI 是纯可选项。
演示模式的安全细节
--demo背后的防御逻辑写得相当"较真"（见 backend/app/demo.py 的_refusal与build函数），了解它们会更放心：
- 拒绝写进真实库：如果目标文件名是
data.db，直接报错拒绝，并解释原因； - 拒绝覆盖已有文件：
demo.db已存在时保持原样（--if-missing），想重建造演示，删掉旧文件即可； - 半途失败自动清理：生成过程任何一步被 API 拒绝，半成品数据库文件会被自动删除，避免留下"半截家庭"。
而且演示数据是通过应用自己的 HTTP API一条一条写入的——也就是说，演示里出现的每一行数据，都和你将来手填表单走的是同一套校验规则，你在演示里学到的录入方式，就是真实录入的方式。
玩完之后：切换到真实数据
确认界面、流程都顺手了，去掉--demo参数重新启动即可进入自己的账本：
./start.sh # macOS 和 Linux./start.ps1 # Windows此时应用打开的是全新的backend/data.db，演示库里的一切都不会被带入。另外，start.sh 的注释里提到：每次版本更新要改变数据库格式之前，应用会先在旁边存一份副本，真实数据有这道保险。
关于界面里每个数字究竟怎么算出来的，项目还配有完整的指南文档，例如 docs/how-aurelio-reasons.md 解释了底层思路，wiki/目录下有净资产计算、ETF 重叠度、应急基金月数等专题文章，遇到不懂的数字可以按需查阅。
常见问题
Q：演示数据和我的数据会混在一起吗？不会。两者是两个完全独立的 SQLite 文件，启动脚本通过DATABASE_URL决定打开哪一个，--demo时真实库根本不会被打开。
Q：想清空演示数据重新生成怎么办？删除backend/demo.db后再跑一次--demo即可。
Q：演示模式需要联网吗？建库不需要联网；启动后组合页面拉取真实行情需要网络，这是正常功能而非演示必需。
Q：可以用演示数据试 AI 聊天吗？可以。配置好 OpenRouter Key 后，AI 读到的就是这个虚构家庭的数据，聊天的每个回答都能对照演示库验证，比拿真实账本做实验更安心。
一句话总结：./start.sh --demo生成的是"一个可以整体删除的家庭"，这正是它的设计初衷——先在模拟世界里把 Aurelio 的每个功能玩透，再带着确定的路径录入真实资产。
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