Jak jsem automatizoval reporty o platbách
Metagym potřeboval systematicky analyzovat platby z Stripe exportu, konkrétně tři klíčové sumy: 255 Kč (opakující se), 892 Kč (opakující se) a 209 Kč (jednorázové). Manuální analýza byla časově náročná a chybová.
Cílem bylo vytvořit automatizovaný systém, který vygeneruje kompletní report s počtem plateb, celkovými sumami (s DPH i bez DPH) a celkovým obratem za měsíc.
Problém, který jsem řešil
Metagym potřeboval systematicky analyzovat platby z Stripe exportu. Manuální analýza byla časově náročná (~30 minut) a chybová při výpočtech DPH. Potřeboval jsem vytvořit automatizovaný systém, který vygeneruje kompletní report s počtem plateb, celkovými sumami (s DPH i bez DPH) a celkovým obratem za měsíc.
Systém měl být opakovaně použitelný a organizovaný tak, aby reporty byly automaticky ukládány do složek podle data.
Jak jsem ho vyřešil
Začal jsem jednoduchou požadavkem – analyzovat platby v CSV souboru. Postupně jsem iteroval od jednoduchého skriptu k plně automatizovanému řešení. Vytvořil jsem základní analytický skript s filtrováním plateb, přidal výpočty bez DPH na základě zpětné vazby.
Transformoval jsem skript na autonomního agenta s automatickým hledáním CSV souborů. Reorganizoval jsem projekt do logických složek (data/, scripts/, reports/). Vytvořil jsem dokumentaci a README soubory.
Výsledek: plně funkční automatizovaný agent, který při každém spuštění automaticky najde nejnovější CSV soubor s platbami, vytvoří složku podle aktuálního data, vygeneruje kompletní Markdown report se všemi metrikami a exportuje detailní CSV analýzu.
Jak to funguje v praxi
Snížení času na analýzu z ~30 minut na <1 minutu při každém spuštění, eliminace chyb při manuálních výpočtech DPH. Systém je teď připravený na rozšíření – možná přidat e-mailové notifikace, automatické porovnávání měsíců, nebo integraci s dalšími datovými zdroji.
Co jsem se naučil
Postupné iterování místo big bang přístupu. Místo toho, abychom se snažili vytvořit perfektní řešení najednou, jsme postupovali po malých krocích. Začali jsme jednoduchým skriptem, který řešil okamžitou potřebu, a postupně jsme ho rozšiřovali.
Automatizace jako investice do budoucnosti. Původní požadavek byla jednorázová analýza, ale AI navrhl automatizaci. To se ukázalo jako správné rozhodnutí – místo jednorázového skriptu máme teď systém, který může být používán opakovaně bez další práce.
Organizace je klíčová pro udržitelnost. Reorganizace do logických složek (data/, scripts/, reports/) usnadnila orientaci a zabezpečila, že systém bude udržitelný i v budoucnosti.
Proč to stojí za to
Když máš opakující se proces analýzy dat, nemusíš to dělat manuálně. Můžeš vytvořit automatizovaný systém, který vygeneruje report za méně než 1 minutu.
Automatizace reportů je teď součástí mého workflow. Šetří mi čas, protože nemusím manuálně analyzovat platby a počítat DPH. A zároveň mám kontrolu nad tím, jak reporty vypadají, protože všechno je v Python skriptu.
Pokud máš podobný problém – opakující se analýza dat – zkus to. Možná zjistíš, že je to jednodušší, než sis myslel.
Časté otázky
Kolik času reálně ušetřím automatizací reportů?
V mém případě z ~30 minut na méně než 1 minutu. To je 29 minut při každém spuštění. Když děláš report měsíčně, za rok ušetříš skoro 6 hodin. A to nepočítám čas na opravu chyb při manuálních výpočtech DPH.
Musím umět programovat, abych si vytvořil podobný systém?
Ne nutně. Já jsem použil AI k postupnému vytváření skriptu. Začal jsem jednoduchým požadavkem a iteroval. Klíčové je vědět, co chceš – AI ti pomůže s implementací. Python skript pak jen spouštíš.
Proč organizovat projekt do složek jako data/, scripts/, reports/?
Udržitelnost. Když se za měsíc vrátíš k projektu, okamžitě víš, kde co je. CSV soubory v data/, skripty v scripts/, výstupy v reports/. Žádné hledání, žádný chaos. A reporty se automaticky ukládají do složek podle data.
Jak postupovat, když chci automatizovat vlastní analýzu dat?
Začni jednoduše. Nejdřív vyřeš okamžitou potřebu – jeden skript, jedna funkce. Pak iteruj. Přidej výpočty, které potřebuješ (u mě to bylo DPH). Až to funguje, reorganizuj do logických složek. Big bang přístup nefunguje.
Dá se tento systém rozšířit o další funkce?
Jasně. Systém je připravený na rozšíření – e-mailové notifikace, automatické porovnávání měsíců, integrace s dalšími datovými zdroji. Protože je všechno v Python skriptu, máš plnou kontrolu nad tím, co přidáš.
Tom