北京
一个每月靠家里转账过活的留学生，最怕的问题不是"这个月花了多少"——银行App早就把答案摆在那儿了。真正没人回答的是另一句：我能撑到发薪日吗？今天还能安全花多少？
Subarna是加尔各答的一名大三学生，也是我的队友。他妈妈每月给他打一次生活费，那就是全部预算：一笔转账，然后撑一个月。每次掏钱之前，他都要掏出手机，在心里算一遍这笔账。算错的代价不是饿几天，而是得开口向家里再要钱。
所以我给他做了个叫 Broke Date 的东西。它在他自己的笔记本上读银行流水，学他真实的消费习惯，然后把剩下的这个月推演500遍，只为回答那个他唯一在乎的问题：这笔钱我花得起吗，代价是什么？
为什么是500遍，而不是一个数字
普通记账软件停在"追踪"这一步，而真正的问题是"如果我这么花，接下来会怎样"。这是个预测问题，需要预测模型。
核心用的是 TabPFN——一个面向小表格的基础模型，把数据行喂进去，它直接给出预测，不需要训练循环。这一点很关键：一个学生只有大约300天的数据，从零训练任何模型都远远不够。
它先预测的不是一个数，而是分布。对未来的每一天，TabPFN 会给出99个分位数，输入只有14个特征：余额（以及距离发薪日每天可用的余额）、过去3天和14天的消费、日历信息（星期几、距上次和下次生活费的天数、节日、考试周、当天到期的账单）。"明天大概花160卢比"这种答案毫无用处，分布才是重点——有些天是20卢比的奶茶日，有些天是600卢比的生日日。
然后从今天的余额出发，每一条未来路径一天一天地从分布里抽样，把新余额再喂回去，一直走到发薪日。钱少的时候他会少花，而因为余额本身就是一个特征，模拟也学会了这一点。一个计划的"价格"用天数衡量：同样的500条路径、同样的随机抽样，只是加上这个计划。在样本数据里，周六那场电影要花掉2.05天的续航。
"今天能安全花多少"是怎么算出来的
仪表盘上那个头条数字，是同一套把戏反过来用。把500条未来路径分别按今天花掉0卢比、100卢比、200卢比……重跑一遍，找出在破产概率低于他舒适线（默认10%，可以自己改）的前提下，他最多能花多少。在样本数据里，这个数字是700卢比。
还有一件几乎没人碰的事：预测时返回完整分布，它的累积分布函数里包含尾部。用常规的99个分位数，任何超过第99百分位的东西看起来都一样，一笔百分之一概率的消费和一笔万分之一概率的消费根本分不出来。有了完整分布，每笔消费都能拿到真实概率，概率低于1/33（且金额超过100卢比）就会被标记。在合成流水上，它标出了一笔699卢比的手机充值——而他这类消费通常在167到400卢比之间。
整个设计只有一条规则贯穿始终：它从不教训他。没有红色的"你超支了"横幅，没有负罪感。它只告诉他一个计划要花掉多少天，选择权留给他自己。
Subarna在自己的笔记本上、用自己的真实银行流水跑了一遍。他说："我想要这样的东西很久了。我在网上试过很多，但它们全都要我的银行信息，所以我从来没用过。我没想到AI居然能在i3上跑起来。我会每天都用它。"
第二句话就是整个设计说明书。他早就放弃了所有索要银行信息的工具。而这个工具从不索要，因为它根本不需要：他的流水、模型和答案全都留在他自己的笔记本上，没有上传给我，也没有上传给任何人。
他用的是一台搭载英特尔酷睿i3的惠普笔记本，所以我就是照着这类机器做的，所有测试都在i3加集成显卡、关掉Wi-Fi的条件下完成。真实版本完全离线运行，演示是一段录屏，录制时Wi-Fi是关着的：导入流水、500条未来路径、向聊天提问、异常消费及其概率、时间机器，以及应用自己统计的对外请求次数——零。
想自己点一点？仓库里能构建一个不发起任何网络请求的样本数据预览：跑完构建命令后打开它，用开发者工具看网络面板，它会一直空着。
关于数据：Subarna在自己的笔记本上用真实银行流水运行了 Broke Date，那些数据从未离开他的电脑，他的任何数字也不在这篇文章里。所以下面每一张图表、截图和结果，用的都是两份合成数据集之一，每个数字都会标明用的是哪一份。
最后，我做了大多数记账应用跳过的那一步：让它给自己打分。我逐日重放了一个模拟学生一整年的生活，问它在多少次"钱花光"之前发出过预警。答案是：五个糟糕的月份里，它提前警告了四次。
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