Fiduciary: Wes Eklund lleva sus finanzas personales con skills de Claude Code que consultan sus datos bancarios en un libro SQLite local

En dos frases

Wes Eklund, ingeniero de software que crea agentes de IA, convirtió el dinero de su casa en un libro local que se puede consultar: la CLI de Plaid sincroniza sus cuentas bancarias con SQLite, y Claude Code, guiado por un CLAUDE.md lleno de reglas de planificación financiera y por ocho skills, hace de asesor obligado a enseñar las cuentas con sus propios datos. Dice que abarca más de 3.300 movimientos en 18 meses y que lo primero que encontró fueron unos 200 $ al mes en comisiones que no sabía que pagaba; todo el sistema está publicado con licencia MIT.

Quién lo hace y por qué importa

Eklund presentó el proyecto en X el 8 de julio de 2026: «Acabo de publicar en abierto mi sistema de finanzas personales. La CLI de Plaid vuelca datos en vivo en SQLite y las skills de Claude Code los consultan como un asesor fiduciario. Más de 3.300 movimientos en 18 meses. Me dijo que se me iban 200 $ al mes en comisiones que no conocía». Al día siguiente lo volvió a publicar como un «asesor financiero que prioriza la privacidad». Su perfil de X dice que crea agentes de IA y que trabajó antes en AWS. El historial del repositorio empieza a principios de junio de 2026 con un conjunto de utilidades para la CLI de Plaid y, pocos días después, un commit titulado «Encode financial advisor mental models into CLAUDE.md» (codificar en el CLAUDE.md los modelos mentales de un asesor financiero); la versión 1.0.0 es del 1 de julio.

El caso es útil por tres motivos. Primero, es una persona usando un agente con sus propias finanzas, no la demo de un proveedor: el README explica que «la mayoría de las apps financieras te venden productos o recogen tus datos» y que un asesor humano cuesta «200-400 $ la hora». Segundo, enseña un reparto de papeles limpio que se repite en los mejores casos de finanzas personales con agentes: el código determinista descarga y guarda los datos, y el modelo solo los lee y razona sobre ellos. Tercero, todo lo que guía al asesor está en archivos de texto que puedes copiar y cambiar: método, skills, permisos y normas de privacidad.

En las respuestas del hilo bromearon con que los 200 $ al mes eran la suscripción de Claude, y un usuario contó que lo usaba con otro agente (pi). Eklund respondió que da soporte explícito a Claude Code y a Hermes, pero que «cualquier entorno de agentes debería funcionar». No hay más opiniones: el repositorio tiene un único mantenedor y unas diez estrellas.

Herramientas y arquitectura

Entrada de datos. La CLI de Plaid es la herramienta de línea de comandos de la propia Plaid, lanzada en abril de 2026 con salida JSON pensada para que la lean agentes. Con el plan gratuito Trial, según su centro de ayuda, tienes acceso a producción para hasta 10 entidades conectadas, pero solo si eres desarrollador en Estados Unidos o Canadá y solo con entidades de esos dos países. scripts/sync.sh llama a plaid balance, plaid transactions list, plaid liabilities y plaid investments holdings, guarda instantáneas JSON con fecha y reconstruye la base de datos. Como Plaid devuelve unos 30 días, el autor completó los meses anteriores con CSV de sus bancos.

El libro. scripts/ingest.py lee las instantáneas de Plaid y todos los CSV de data/statements/, detecta el formato del banco por las cabeceras y escribe dos tablas en data/finance.db: transactions (fecha, concepto, importe, comercio, categoría de Plaid, cuenta, entidad y origen) y accounts (saldos y límites). La convención es que los importes positivos son dinero gastado y los negativos dinero recibido, igual que en Plaid. Cada movimiento recibe un identificador que es un hash de la fecha, el concepto, el importe y los cuatro últimos dígitos de la cuenta, e INSERT OR IGNORE descarta lo que ya existe. El archivo de la base de datos queda con chmod 600 y la carpeta de datos lleva una marca para que Spotlight, en macOS, no la indexe.

El asesor. CLAUDE.md es el cerebro. Define una prueba fiduciaria para cada recomendación (lealtad, diligencia, pruebas sacadas del libro y ausencia de conflictos), una pirámide de cinco capas (protección, seguridad, acumulación, libertad y legado) que se trabaja de abajo arriba, un orden de diez pasos para el siguiente dólar, reglas de decisión como «deuda con TAE superior al 7 %: paga siempre primero la deuda», una tabla de ratios objetivo (deuda sobre ingresos, tasa de ahorro, uso del crédito, restaurantes frente a supermercado, comisiones sobre ingresos) y un calendario de revisión. Y documenta el esquema para que el agente escriba SQL correcto.

Las skills. En .claude/skills/ hay ocho Agent Skills: /onboard (entrevista inicial), /finance-query, /next-dollar, /health-check, /tactics, /spending-audit, /weekly-report y /sync-data. Cada una es un SKILL.md con una descripción que le dice al agente cuándo usarla, las herramientas permitidas (sobre todo Bash y Read) y consultas SQL ya escritas. Tu perfil personal (ingresos, deudas y objetivos) lo escribe /onboard en los archivos de memoria de Claude Code, en ~/.claude/projects/, nunca en el repositorio.

Las barreras. .claude/settings.json aprueba de antemano solo leer archivos, ejecutar el script de sincronización y unos pocos comandos de Plaid de solo lectura. Un hook de pre-commit y un flujo de CI bloquean los commits que incluyen la carpeta de datos, archivos de base de datos o importes en dólares en la parte pública de CLAUDE.md. docs/PRIVACY.md y un modelo de amenazas de 462 líneas explican qué sale del equipo.

Paso a paso para replicarlo

1. Comprueba los requisitos: macOS o Linux (Windows con WSL), Python 3.8 o posterior, SQLite y Homebrew, además de Claude Code u otro entorno compatible con Agent Skills.
2. Clona el repositorio y activa sus hooks (git config core.hooksPath .githooks) para no subir tus datos por error.
3. Decide cómo entrarán los datos. En EE. UU. o Canadá: instala la CLI de Plaid, regístrate, solicita el plan Trial, inicia sesión, descarga las claves y ejecuta plaid link con cada banco. En cualquier otro país: exporta los CSV de tu banco y conviértelos (plantilla más abajo).
4. Construye el libro con bash scripts/sync.sh (Plaid) o python3 scripts/ingest.py (solo CSV). Revisa el resumen que imprime: total de movimientos y rango de fechas.
5. Valida los datos antes de pedir consejo: signos, duplicados y traspasos entre tus propias cuentas (consultas más abajo).
6. Ejecuta /onboard en Claude Code. Te pregunta por objetivos, situación y tolerancia al riesgo, y guarda tu perfil en la memoria local.
7. Pregunta y audita. Empieza con preguntas de hechos (/finance-query), sigue con /spending-audit para buscar suscripciones y comisiones y usa /weekly-report una vez por semana. Deja /next-dollar y /health-check para cuando los datos estén limpios.
8. Mantén una rutina: sincroniza cada semana, revisa las suscripciones cada mes y repite /health-check cada trimestre, como propone el calendario del CLAUDE.md.

Cópialo y adáptalo

Los apartados 1 a 4 reproducen el repositorio fiduciary, Copyright (c) 2026 Wes Eklund, con licencia MIT, en el commit 2ed1505; conserva ese aviso si los copias. Los apartados 5 a 7 son plantillas de Agents Finance basadas en fiduciary, no archivos publicados por el autor. El código se deja tal cual, en inglés.

1. Instalar, conectar y sincronizar (README, literal)

Fuente: README.md (MIT).

git clone https://github.com/weklund/fiduciary.git && cd fiduciary
git config core.hooksPath .githooks
brew install plaid/plaid-cli/plaid

plaid register     # opens browser — create a free Plaid developer account
plaid trial        # apply for the free Trial plan (auto-approved in ~60 seconds)
plaid login        # authenticate the CLI (opens browser for OAuth)
plaid keys fetch   # download your API keys

plaid link --products transactions,liabilities,investments   # connect your bank (opens browser)
bash scripts/sync.sh                                         # pull data + build local DB

Después abre Claude Code en la carpeta (las skills se detectan solas) y ejecuta /onboard.

2. Las reglas del asesor (CLAUDE.md, extracto)

Fuente: CLAUDE.md (MIT). El archivo completo incluye además los ratios objetivo, los principios de finanzas conductuales, el calendario de revisión y el esquema. Los tipos de cuenta y los umbrales son de EE. UU.

### Fiduciary Standard

Every recommendation must pass the fiduciary test:
- **Duty of Loyalty:** Prioritize the client's financial wellbeing above all else
- **Duty of Care:** Provide competent, situation-specific advice — not generic platitudes
- **Evidence-based:** Use data from the ledger, not assumptions. Show the math.
- **No conflicts:** This system doesn't sell products. It exists solely to optimize the client's outcomes.

### The Financial Planning Pyramid (Priority Hierarchy)

Work bottom-up. Never optimize a higher layer while a lower one is unstable.

Layer 5: LEGACY         — Estate planning, wealth transfer, charitable giving
Layer 4: FREEDOM        — Aspirational goals, lifestyle choices, early retirement
Layer 3: ACCUMULATION   — Investing, retirement savings, goal funding
Layer 2: SAFETY         — Full emergency fund, adequate insurance, stable cash flow
Layer 1: PROTECTION     — Basic expenses covered, high-interest debt managed, no fees bleeding

### Key Decision Rules

**Invest vs. Pay Debt:**
- Debt APR > 7%: Always pay debt first (guaranteed return beats market uncertainty)
- Debt APR 5-7%: Gray zone — split approach or match to risk tolerance
- Debt APR < 5%: Invest the difference (historically favored by market returns)
- Exception: ALWAYS capture employer match regardless of debt level

**Emergency Fund Sizing:**
- Dual stable income: 3 months essential expenses
- Single income: 6 months
- Variable/self-employed: 6-12 months

3. Qué puede ejecutar el agente sin preguntar (.claude/settings.json, literal)

Fuente: .claude/settings.json (MIT). Todo lo demás, como escribir archivos u otros comandos de shell, sigue pasando por la petición de permiso de Claude Code.

{
  "permissions": {
    "allow": [
      "Read",
      "Bash(bash scripts/sync.sh)",
      "Bash(plaid balance --all *)",
      "Bash(plaid transactions list --all *)",
      "Bash(plaid transactions sync --all *)",
      "Bash(plaid liabilities --all *)",
      "Bash(plaid investments --all *)"
    ]
  }
}

4. Una skill y el buscador de suscripciones (extractos)

Fuentes: finance-query/SKILL.md y spending-audit/SKILL.md (MIT).

---
name: finance-query
description: >
  Answer questions about personal finances — balances, transactions, spending
  patterns, account status, recent purchases, merchant history, income tracking.
  Use when the user asks anything about their money, accounts, or transactions.
allowed-tools: Bash, Read
---

## Instructions

Answer the user's financial question using the unified SQLite ledger.

### Steps

1. Check if `data/finance.db` exists. If not, suggest running `python3 scripts/ingest.py` first.
2. Query the database using sqlite3 to answer the user's question.
3. Present results clearly with specific numbers, dates, and merchant names.

-- Find merchants that appear monthly with consistent amounts
SELECT description, 
       ROUND(AVG(amount),2) as avg_amount,
       COUNT(*) as occurrences,
       MIN(date) as first_seen,
       MAX(date) as last_seen
FROM transactions 
WHERE amount > 0 AND amount < 500
GROUP BY description 
HAVING COUNT(*) >= 2 
   AND (MAX(date) > date('now', '-60 days'))
ORDER BY avg_amount * 12 DESC;

5. Plantilla de Agents Finance: convertir el CSV de un banco europeo

Plantilla de Agents Finance basada en el formato CSV genérico de fiduciary. Corrige los tres problemas que vimos en las pruebas: la coma decimal, el gasto en negativo y las compras idénticas del mismo día que el hash anti-duplicados fusionaría. Guárdala como eu_csv_to_fiduciary.py, fuera de data/. Por defecto espera Fecha, Concepto e Importe separados por punto y coma; cámbialos con las opciones si tu banco usa otros.

#!/usr/bin/env python3
"""Convert a European bank CSV export into fiduciary's generic format.

Output columns: Date,Description,Amount (ISO dates, dot decimals,
POSITIVE = money spent, NEGATIVE = money received).
Identical lines on the same day get a " #2", " #3"... suffix so that
fiduciary's dedup hash does not drop real repeated purchases.
"""
import argparse
import csv
from collections import Counter
from datetime import datetime


def eu_amount(raw: str) -> float:
    s = raw.strip().replace("€", "").replace("\u00a0", "").replace(" ", "")
    if "," in s:  # 1.234,56 -> 1234.56
        s = s.replace(".", "").replace(",", ".")
    return float(s)


def main() -> None:
    p = argparse.ArgumentParser()
    p.add_argument("input")
    p.add_argument("output")
    p.add_argument("--date", default="Fecha")
    p.add_argument("--desc", default="Concepto")
    p.add_argument("--amount", default="Importe")
    p.add_argument("--date-format", default="%d/%m/%Y")
    p.add_argument("--delimiter", default=";")
    p.add_argument("--encoding", default="utf-8-sig")
    p.add_argument("--keep-sign", action="store_true",
                   help="the bank already shows spending as positive; do not flip")
    a = p.parse_args()

    seen = Counter()
    rows = 0
    with open(a.input, newline="", encoding=a.encoding) as f_in, \
         open(a.output, "w", newline="", encoding="utf-8") as f_out:
        reader = csv.DictReader(f_in, delimiter=a.delimiter)
        writer = csv.writer(f_out)
        writer.writerow(["Date", "Description", "Amount"])
        for row in reader:
            if not (row.get(a.date) or "").strip():
                continue  # blank or footer line
            day = datetime.strptime(row[a.date].strip(), a.date_format).strftime("%Y-%m-%d")
            desc = " ".join(row[a.desc].split())
            amount = eu_amount(row[a.amount])
            if not a.keep_sign:  # most EU banks show spending as negative
                amount = -amount
            key = (day, desc.lower(), f"{amount:.2f}")
            seen[key] += 1
            if seen[key] > 1:
                desc = f"{desc} #{seen[key]}"
            writer.writerow([day, desc, f"{amount:.2f}"])
            rows += 1
    print(f"{rows} rows written to {a.output}")


if __name__ == "__main__":
    main()

python3 eu_csv_to_fiduciary.py extracto.csv data/statements/bank-2026-10.csv \
  --date Fecha --desc Concepto --amount Importe
python3 scripts/ingest.py

6. Plantilla de Agents Finance: comprobaciones antes de fiarte de un consejo

Plantilla de Agents Finance basada en el esquema de fiduciary. Ejecútalas con sqlite3 -header -column data/finance.db (o pídeselo al agente) tras cada importación: signos por archivo, meses con más de un origen (posible doble cómputo) y entradas grandes que pueden ser traspasos y no ingresos.

-- 1. Sign check by file: spending files should be mostly positive.
SELECT source_file,
       SUM(amount > 0) AS positive_rows,
       SUM(amount < 0) AS negative_rows,
       ROUND(SUM(amount), 2) AS net
FROM transactions
GROUP BY source_file
ORDER BY source_file;

-- 2. Months covered by more than one source (possible double counting).
SELECT substr(date, 1, 7) AS month,
       GROUP_CONCAT(DISTINCT source) AS sources,
       COUNT(*) AS rows
FROM transactions
GROUP BY month
HAVING COUNT(DISTINCT source) > 1;

-- 3. Large inflows that may be transfers or card payments, not income.
SELECT date, description, amount, account_type, source_file
FROM transactions
WHERE amount < -100
ORDER BY date DESC
LIMIT 30;

7. Plantilla de Agents Finance: el buscador de comisiones

Plantilla de Agents Finance basada en las consultas de la skill de auditoría de gasto, orientada al tipo de hallazgo que cuenta el autor. Adapta los patrones a las palabras que usen tus bancos (ya incluye «comision» e «intereses»).

-- Fees and interest by month and by description, last 12 months.
SELECT substr(date, 1, 7)        AS month,
       description,
       COUNT(*)                  AS times,
       ROUND(SUM(amount), 2)     AS total
FROM transactions
WHERE amount > 0
  AND date >= date('now', '-12 months')
  AND (   (' ' || LOWER(description) || ' ') LIKE '% fee %'   -- not COFFEE
       OR (' ' || LOWER(description) || ' ') LIKE '% fees %'
       OR LOWER(description) LIKE '%interest charge%'
       OR LOWER(description) LIKE '%overdraft%'
       OR LOWER(description) LIKE '%late payment%'
       OR LOWER(description) LIKE '%foreign transaction%'
       OR LOWER(description) LIKE '%comision%'
       OR LOWER(description) LIKE '%intereses%'
       OR LOWER(category) = 'bank_fees')   -- Plaid's primary category
GROUP BY month, description
ORDER BY month DESC, total DESC;

Un prompt para usarla en Claude Code (plantilla de Agents Finance):

Sigue las convenciones de finance-query de este proyecto. Ejecuta la consulta
de comisiones de fees.sql contra data/finance.db. Después enumera cada comisión
o cargo de intereses con su cuenta, su coste mensual y anual y la fecha del
último cargo. Para cada uno explica en una línea qué suele provocarlo y una
forma concreta de evitarlo. No recomiendes ningún producto financiero por su
marca. Enseña el SQL que has ejecutado y los totales, y marca cualquier línea
de la que no estés seguro de que sea una comisión.

Requisitos previos

• Un ordenador en el que puedas usar un terminal, Python y SQLite. Es una herramienta para desarrolladores: no hay app ni instalador.
• Para sincronizar bancos en vivo, una cuenta de Plaid con el plan Trial, que Plaid limita a desarrolladores de EE. UU. y Canadá, a entidades de esos países y a 10 entidades conectadas. El resto solo puede usar exportaciones CSV.
• Claude Code (no está incluido en el plan gratuito de Claude; los precios están en la ficha de la herramienta enlazada desde esta entrada) u otro entorno compatible con Agent Skills. La guía de privacidad recomienda una clave de API con condiciones comerciales en lugar de una suscripción de consumo.
• Cultura financiera para discutir los consejos: los marcos son reglas generales, y los productos de EE. UU. (401(k), HSA, Roth IRA) hay que traducirlos a los de tu país según la normativa vigente.

Un ejemplo concreto: un mes ficticio con una comisión escondida

Montamos un extracto ficticio en el formato genérico con diez líneas de septiembre y octubre de 2026: dos meses de streaming y gimnasio, una comisión mensual de mantenimiento, una comisión por divisa, supermercado, una pizza y una nómina, y ingest.py las cargó todas. La consulta de suscripciones de la skill de auditoría devolvió el gimnasio (39,00 $, dos veces), el streaming (15,49 $, dos veces) y la comisión de mantenimiento (12,00 $, dos veces); el buscador de comisiones de arriba añadió la comisión por divisa de 3,10 $. La consulta de totales mensuales mostró 66,49 $ gastados en septiembre y 181,79 $ gastados frente a 3.100,00 $ recibidos en octubre.

Luego probamos lo que haría alguien en Europa con una exportación sin tocar. Una línea de 12,50 euros se cargó como 1.250,00; dos cafés idénticos de 4,50 € el mismo día quedaron en una sola fila, y el archivo de ejemplo de Chase que trae el propio proyecto en sus tests entró con el café y la compra en Amazon en negativo y la nómina en positivo (+3.200), que las skills contarían como gasto. Después preparamos un extracto ficticio al estilo de un banco español (punto y coma, fechas día/mes/año, coma decimal y gasto en negativo) y lo pasamos por la plantilla de conversión: se cargó con los dos cafés, una comisión de mantenimiento de 12,00 € que detecta el buscador de comisiones y la nómina en negativo, como espera el libro. No es una crítica al uso del autor, con bancos de EE. UU. a través de Plaid, pero es justo donde un agente dará consejos muy seguros sobre números equivocados.

Resultados declarados por la fuente

Dos afirmaciones, ambas del autor en X y ninguna auditada: el sistema guarda «más de 3.300 movimientos en 18 meses» y «me dijo que se me iban 200 $ al mes en comisiones que no conocía». La nota de cobertura de datos del CLAUDE.md es coherente con la primera (unos 3.312 movimientos entre diciembre de 2024 y junio de 2026, de Plaid desde marzo de 2026 y de exportaciones de Chase y Amex antes). No hay desglose de los 200 $ ni medida del tiempo ahorrado; nuestras comprobaciones se limitan a los tests y a la prueba ficticia.

Limitaciones y riesgos

• Datos enviados al modelo. Los resultados de las consultas a tu libro van a tu proveedor de IA. La guía de privacidad del proyecto recomienda una clave de API comercial, advierte de que los planes de consumo con el entrenamiento activado no deben usarse para esto y propone un modelo local como opción de confianza cero, a costa de calidad.
• Registros locales. Los entornos de agentes guardan el historial, con los resultados de las consultas, en texto plano; la guía recomienda acortar su retención y sacar esas carpetas de copias de seguridad y sincronización en la nube.
• Sincronización bancaria solo en EE. UU. y Canadá, y consejos pensados para EE. UU. El plan Trial de Plaid no cubre otros países, y el orden de prioridades, los tipos de cuenta y los umbrales son estadounidenses.
• Peculiaridades de la importación que observamos: coma decimal, gasto en negativo al estilo de Chase, pagos de Capital One guardados en positivo y duplicados del mismo día fusionados por el hash. Los periodos que se solapen entre Plaid y los CSV no se deduplican entre sí, porque los conceptos y los dígitos de la cuenta no coinciden.
• Consejo, no un asesor colegiado. El nombre alude al método recogido en el CLAUDE.md; ningún profesional regulado revisa lo que produce.
• Proyecto de un solo mantenedor. Fija un commit y guarda tu propia copia de las reglas en las que te apoyes.

Errores comunes

• Preguntar a /next-dollar antes de limpiar los datos: un solo error de signo convierte la nómina en gasto y todos los ratios posteriores salen mal.
• Contar traspasos y pagos de tarjeta como ingresos o gastos; revisa primero las entradas grandes.
• Escribir tus cifras personales en el CLAUDE.md público en vez de dejar que /onboard las guarde en la memoria local.
• Tener el proyecto en una carpeta sincronizada (iCloud, Dropbox, OneDrive).
• Copiar sin cambios las reglas de EE. UU. a otro sistema fiscal.

Conclusiones

fiduciary es un proyecto pequeño con una idea grande: no necesitas una app de finanzas para tener un agente que conozca tu dinero; basta con tus datos en un archivo, un método escrito que el modelo tenga que seguir y unas pocas skills que conviertan las preguntas en SQL. Lo mejor para copiar es el CLAUDE.md que obliga al agente a enseñar las cuentas frente a una pirámide de prioridades, la lista de comandos de solo lectura permitidos y la disciplina de dejar el perfil y los datos fuera de git. Antes de dejar que te aconseje, asegúrate de que los números están bien (convierte los archivos, revisa signos y duplicados) y trata su respuesta como un borrador bien argumentado: decides tú.