一个印度程序员发现，妈妈每次转发银行短信过来，问的都是同一句话："ye kya tha？"——这是煤气罐的钱，还是电费？

她用一个纸质本子记家里的账，一半的条目只写了"online"，再没有别的。这个细节，成了Kharcha诞生的起点。

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一个不肯装App的人

最直接的解决方案是装一个记账App，但这是她唯一拒绝的事。而她的拒绝有道理：这类App会读取手机上的每一条短信，然后发往一个你从没听说过的服务器。

银行短信，是一个人能收到的最私密的信息之一。

于是Kharcha（印地语"开销"）被做成了一个小型账本，完全在一台笔记本电脑上运行。你粘贴一条银行或UPI短信，或者直接打出你会说出口的话——比如"aaj sabzi wale ko 80 diye"（今天给卖菜的付了80）——一个40亿参数的开源权重模型会把它变成一行干净的记录：谁、多少钱、哪个账户、哪一天、什么分类。

它会记住你的纠正

这个账本会从修正中学习。把"Sharma Kirana"从"购物"改成"杂货"一次，它就一直是杂货。告诉它Rahul是家人，转给Rahul的钱就不会再落进"其他"里。

它认识HDFC、SBI、ICICI、Axis、Kotak和PNB的短信格式，也认识PhonePe、Google Pay和Paytm的通知，还听得懂夹杂英语的印地语口语数字，比如"dhai hazaar"（两千五）和"baarah sau"（一千二）。

模型通过Ollama在笔记本上离线运行，银行短信从不离开这台机器。Backboard负责记住那些修正——"Sharma Kirana是杂货""Rahul是我儿子"——并回答关于这个月的印地语提问。

演示版的妥协

在线演示挂在Render上，用的是免费档，所以第一次加载大约需要一分钟唤醒，而且每次部署账本都会重置。

演示版调用的是Tinker采样API上同一个微调过的适配器，因为免费档跑不动一个40亿参数的模型。这个取舍本身说明了问题：真正的隐私保护，需要把模型放在本地。

在录屏里，一条银行短信和两条语音笔记变成了账本记录，"Sharma Kirana"从外卖被纠正为杂货一次，应用回了一句"yaad rakh liya"（记住了），一个印地语问题得到了印地语回答。

这个项目是为DEV Hacktoberfest周末挑战赛"Build for a Friend"做的。