# インストール確認
claude --version

## 基本方針
- 全ての仕訳は必ず貸借一致を検証すること
- 消費税率は取引日基準で判定（2019/10/1以降: 10%、軽減8%）
- 勘定科目は「弥生会計」準拠の体系を使用

## 勘定科目体系
| コード | 科目名 | 区分 |
|--------|--------|------|
| 1101 | 現金 | 資産 |
| 1102 | 普通預金 | 資産 |
| 1103 | 当座預金 | 資産 |
| 4101 | 売上高 | 収益 |
| 5101 | 仕入高 | 費用 |
| 5201 | 給与手当 | 費用 |
| 5301 | 旅費交通費 | 費用 |
| 5302 | 通信費 | 費用 |
| 5303 | 消耗品費 | 費用 |
| 5310 | 支払手数料 | 費用 |

## 仕訳パターン辞書
- "ATM手数料" → 支払手数料 / 普通預金
- "振込手数料" → 支払手数料 / 普通預金
- "利息" → 普通預金 / 受取利息
- "給与" → 給与手当 / 普通預金
- "Amazon" → 消耗品費 / 普通預金（要確認フラグ）

## 条件分岐ルール（判断に迷うケース）
- 飲食費の交際費/会議費判定:
- 1人あたり金額 = 合計金額 ÷ 参加人数
- 5,000円以下 → 会議費（損金算入可）
- 5,000円超 → 交際費（中小企業: 年800万円まで損金算入）
- 参加人数が不明な場合 → 「要確認」フラグを付与し、交際費として仮計上
- 外注費と給与の区分:
- 請求書あり + 源泉徴収なし → 外注費
- 判断できない場合 → 「要確認」フラグ付きで外注費として仮計上
- 前払費用:
- 支払期間が12ヶ月超 → 必ず期間按分確認フラグを付与
- 保険料・家賃は特に注意

## フォールバックルール
- 既知パターンに一致しない取引 → 「要確認」フラグ付きで「雑費」に仮計上
- 金額100万円以上の取引 → 必ず「要確認」フラグを付与
- 新規取引先 → 初回は必ず「要確認」フラグ

## 過去ミスの教訓（絶対に繰り返さない）
- 2025/06: 社会保険料の預り金を法定福利費に誤計上 → 必ず預り金で処理
- 2025/09: 前払費用の期間按分を忘れた → 12ヶ月超の支払いは必ず按分確認
- 2025/11: 交際費5,000円基準を超えた飲食費を会議費に → 参加人数で割る
- 2026/01: 軽減税率8%対象の食品仕入を10%で処理 → 食品関連は税率を必ず確認

## 基本情報
- 法人番号: T1234567890123
- 決算期: 3月末
- 消費税: 本則課税（一般課税）
- 適格請求書発行事業者

## A社固有の仕訳パターン
- "ヤマト運輸" → 荷造運賃 / 普通預金
- "東京電力" → 水道光熱費 / 普通預金
- "ASKUL" → 消耗品費 / 普通預金
- "三井住友カード" → 未払金計上（明細で個別仕訳）

# 正しい: UTF-8に変換してからパイプに流す
iconv -f SHIFT_JIS -t UTF-8 mizuho_202603.csv | claude -p "仕訳に変換して" > journal_draft.csv

# 2. 仕訳の検証（生成済みデータのチェック）
cat journal.csv | claude -p "貸借一致を検証し、エラーがあれば報告して" > validation.txt

# 3. 月次サマリーの生成（集計・分析）
cat journal.csv | claude -p "勘定科目ごとの月次集計表をMarkdownで作成して" > monthly_summary.md

# ステップ2: テスト実行
python scripts/mizuho_to_freee.py bank-csv/mizuho_202603.csv
# → エラー発見: 日付形式が 2026/3/5 で、freeeの要求する 2026-03-05 と合わない

# ステップ3: Claude Codeに修正させる
claude "scripts/mizuho_to_freee.py の日付変換にバグがある。
みずほCSVの日付 '2026/3/5' を freeeの '2026-03-05' 形式に変換するよう修正して。
ゼロ埋めも忘れずに。"

# ステップ4: 再テスト → 追加要件
python scripts/mizuho_to_freee.py bank-csv/mizuho_202603.csv
# → 動いた。ただし振込手数料の消費税区分が空欄

# ステップ5: さらに改善
claude "scripts/mizuho_to_freee.py で、支払手数料の税区分が空欄になる。
ATM手数料・振込手数料は '課対仕入10%' を自動設定するように修正して。"

# エンコーディング自動検出（Shift-JIS/UTF-8両対応）
def detect_encoding(file_path: str) -> str:
encodings = ['utf-8-sig', 'shift_jis', 'cp932']
for enc in encodings:
try:
with open(file_path, 'r', encoding=enc) as f:
f.read(1024)
return enc
except (UnicodeDecodeError, UnicodeError):
continue
raise ValueError(f"エンコーディング検出失敗: {file_path}")

# 仕訳パターン辞書（CLAUDE.mdから転写）
PATTERNS: dict[str, dict[str, str]] = {
"ATM手数料": {"account": "支払手数料", "tax": "課対仕入10%"},
"振込手数料": {"account": "支払手数料", "tax": "課対仕入10%"},
"利息": {"account": "受取利息", "tax": "非課税売上"},
"給与": {"account": "給与手当", "tax": "対象外"},
"ヤマト運輸": {"account": "荷造運賃", "tax": "課対仕入10%"},
"東京電力": {"account": "水道光熱費", "tax": "課対仕入10%"},
"ASKUL": {"account": "消耗品費", "tax": "課対仕入10%"},
}

def match_pattern(description: str) -> dict[str, str]:
"""摘要から仕訳パターンをマッチング"""
for keyword, mapping in PATTERNS.items():
if keyword in description:
return mapping
return {"account": "雑費", "tax": "課対仕入10%", "flag": "要確認"}

def convert(input_path: str, output_path: str) -> None:
encoding = detect_encoding(input_path)
rows_out: list[dict[str, str]] = []

with open(input_path, 'r', encoding=encoding) as f:
reader = csv.DictReader(f)
for row in reader:
# 日付変換: 2026/3/5 → 2026-03-05
raw_date = row.get('日付', row.get('取扱日', ''))
dt = datetime.strptime(raw_date.strip(), '%Y/%m/%d')
date_str = dt.strftime('%Y-%m-%d')

# 金額判定: 支払 or 入金
payment = row.get('お支払金額', '').replace(',', '').strip()
deposit = row.get('お預り金額', '').replace(',', '').strip()
description = row.get('お取り扱い内容', '').strip()

pattern = match_pattern(description)

if payment and payment.replace('-', '', 1).isdigit() and int(payment) > 0:
rows_out.append({
"収支区分": "支出",
"発生日": date_str,
"勘定科目": pattern["account"],
"税区分": pattern["tax"],
"金額": payment,
"備考": description + (" [要確認]" if "flag" in pattern else ""),
"決済口座": "みずほ銀行",
})
elif deposit and deposit.replace('-', '', 1).isdigit() and int(deposit) > 0:
rows_out.append({
"収支区分": "収入",
"発生日": date_str,
"勘定科目": pattern.get("account", "売上高"),
"税区分": pattern.get("tax", "課税売上10%"),
"金額": deposit,
"備考": description + (" [要確認]" if "flag" in pattern else ""),
"決済口座": "みずほ銀行",
})

# UTF-8 BOM付きで出力（freee要件）
fieldnames = ["収支区分","発生日","勘定科目","税区分","金額","備考","決済口座"]
with open(output_path, 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
writer.writerows(rows_out)

flagged = sum(1 for r in rows_out if "[要確認]" in r["備考"])
print(f"変換完了: {len(rows_out)}件 (うち要確認: {flagged}件)")
print(f"出力: {output_path}")

def validate_journal_content(content: str) -> list[str]:
"""これから書き込む仕訳CSV内容を検証し、エラーリストを返す"""
errors: list[str] = []

reader = csv.DictReader(io.StringIO(content))
fieldnames = reader.fieldnames or []

# 複式簿記形式（借方/貸方がある場合）
if '借方金額(円)' in fieldnames and '貸方金額(円)' in fieldnames:
total_debit = 0
total_credit = 0
for i, row in enumerate(reader, start=2):
debit = int(row.get('借方金額(円)', '0').replace(',', '') or '0')
credit = int(row.get('貸方金額(円)', '0').replace(',', '') or '0')
total_debit += debit
total_credit += credit

# 行レベルチェック: 借方と貸方が両方ゼロ
if debit == 0 and credit == 0:
errors.append(f"行{i}: 借方・貸方ともにゼロ")

# 消費税率チェック
tax_div = row.get('借方税区分', '') or row.get('貸方税区分', '')
date_str = row.get('取引日', row.get('発生日', ''))
if date_str and tax_div:
try:
dt = datetime.strptime(date_str.strip(), '%Y-%m-%d')
if dt >= datetime(2019, 10, 1):
if '8%' in tax_div and '軽減' not in tax_div:
errors.append(
f"行{i}: 2019/10/1以降で旧8%税率を使用。"
f"軽減税率8%か10%が正しい可能性あり"
)
except ValueError:
pass

# 貸借一致チェック
if total_debit != total_credit:
errors.append(
f"貸借不一致: 借方合計={total_debit:,}円, "
f"貸方合計={total_credit:,}円, "
f"差額={abs(total_debit - total_credit):,}円"
)

return errors

def main():
# Hooksからの入力を読み取る（tool_inputにこれから書き込む内容が含まれる）
hook_input = json.load(sys.stdin)
tool_input = hook_input.get('tool_input', {})
file_path = tool_input.get('file_path', '')
content = tool_input.get('content', '')

# 仕訳関連CSVのみ検証
if file_path.endswith('.csv') and ('journal' in file_path.lower() or 'shiwake' in file_path.lower()):
errors = validate_journal_content(content)
if errors:
result = {
"continue": False,
"stopReason": "仕訳バリデーションエラー:\n" + "\n".join(f" - {e}" for e in errors)
}
json.dump(result, sys.stdout)
return

# 検証OK or 対象外
json.dump({"continue": True}, sys.stdout)

LOG_DIR="logs/$(date +%Y%m%d)"
mkdir -p "$LOG_DIR"

# 新しいCSVファイルがあるか確認
NEW_FILES=$(find bank-csv/incoming/ -name "*.csv" -newer .last_processed 2>/dev/null)

if [ -z "$NEW_FILES" ]; then
echo "$(date): 新しいCSVなし" >> "$LOG_DIR/daily.log"
exit 0
fi

# スクリプトで仕訳変換（APIコストゼロ・確定的な出力）
while IFS= read -r csv; do
echo "$(date): 処理中: $csv" >> "$LOG_DIR/daily.log"
python scripts/mizuho_to_freee.py "$csv" >> "$LOG_DIR/daily.log" 2>> "$LOG_DIR/errors.log"
done <<< "$NEW_FILES"

# 処理完了タイムスタンプを更新
touch .last_processed

# 2. 先月との差異を即座に確認
git diff HEAD~1 journals/202603_journal.csv
# 変更された行がハイライト表示される

for client_dir in clients/*/; do
client_name=$(basename "$client_dir")
echo "処理開始: $client_name"

# 1. CSV→仕訳変換（事前に生成したPythonスクリプトで確実に処理）
(cd "$client_dir" && python scripts/convert_csv_to_journal.py)

# 2. 月次レポート生成のみAIで（分析・要約はAIの付加価値が高い用途）
(cd "$client_dir" && claude -p "
今月の仕訳データ(journals/)を分析し、
月次サマリーレポートを作成してください。
前月比の増減分析と異常値の指摘を含めること。
CLAUDE.md のクライアント固有ルールに従うこと。
") > "${client_dir}reports/monthly_$(date +%Y%m).md" &
done

# マスキング対象パターン（値ベース: マイナンバー・電話番号）
VALUE_PATTERNS = {
"my_number": re.compile(r'\b\d{12}\b'), # マイナンバー（12桁）
"phone": re.compile(r'\b0\d{1,4}-\d{1,4}-\d{4}\b'), # 電話番号
}

# カラム名ベース: 口座番号など（金額カラムの誤マスクを防ぐ）
SENSITIVE_COLUMN_KEYWORDS = ['口座', 'account', '番号']

def mask_value(value: str, mapping: dict[str, str]) -> str:
"""文字列内の機密情報をマスク（値パターンベース）"""
result = value
for pattern_name, pattern in VALUE_PATTERNS.items():
for match in pattern.finditer(value):
original = match.group()
masked = f"MASKED_{pattern_name.upper()}_{hashlib.sha256(original.encode()).hexdigest()[:8]}"
mapping[masked] = original
result = result.replace(original, masked)
return result

def mask_column_value(value: str, mapping: dict[str, str]) -> str:
"""口座番号等のカラム全体をマスク"""
if value.strip():
masked = f"MASKED_ACCOUNT_{hashlib.sha256(value.encode()).hexdigest()[:8]}"
mapping[masked] = value
return masked
return value

def is_sensitive_column(col_name: str) -> bool:
"""カラム名が機密情報を含むか判定"""
return any(kw in col_name.lower() for kw in SENSITIVE_COLUMN_KEYWORDS)

def mask_csv(input_path: str) -> None:
"""CSVファイルをマスキングし、マッピングを保存"""
mapping: dict[str, str] = {}
rows: list[list[str]] = []

with open(input_path, 'r', encoding='utf-8-sig') as f:
reader = csv.reader(f)
header = next(reader, [])
sensitive_cols = {i for i, col in enumerate(header) if is_sensitive_column(col)}
rows.append(header)
for row in reader:
masked_row = []
for i, cell in enumerate(row):
if i in sensitive_cols:
masked_row.append(mask_column_value(cell, mapping))
else:
masked_row.append(mask_value(cell, mapping))
rows.append(masked_row)

# マスキング済みCSVを標準出力
writer = csv.writer(sys.stdout)
for row in rows:
writer.writerow(row)

# マッピングファイルを保存（復元用）
map_path = Path(input_path).stem + "_mask_map.json"
with open(map_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(mapping, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"マッピング保存: {map_path}", file=sys.stderr)

def unmask_csv(input_path: str, map_path: str) -> None:
"""マスキングを復元"""
with open(map_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
mapping = json.load(f)

with open(input_path, 'r', encoding='utf-8-sig') as f:
content = f.read()

for masked, original in mapping.items():
content = content.replace(masked, original)

sys.stdout.write(content)

# 2. マスキング済みデータで仕訳処理
python scripts/mizuho_to_freee.py /tmp/masked.csv

# 3. 処理後にアンマスキング（必要な場合のみ）
python scripts/mask_sensitive.py --unmask output.csv bank-csv/mizuho_202603_mask_map.json > final_output.csv