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「翻譯」 員工 0 人，我如何靠 Claude Code 獨自處理 60 家客戶的稅務與會計

https://x.com/kandmybike/status/2032817897119096855

2026年3月14日 發表於 X (Twitter)

今天，我要徹底公開我事務所幕後的運作機制。我的事務所裡沒有任何員工，但我手頭上有 60 家顧問客戶。在稅務行業的常態中，通常認為每 10 家客戶就需要 1 名員工，處理 60 家客戶至少需要 6 人，換算成人工成本每年超過 3,000 萬日圓。

但我用 0 人就做到了，核心工具就是 Claude Code。

你可能會覺得「這是在吹牛吧？」，但這真的是事實。本文將從具體的系統架構到處理流程完整呈現，希望能為同業或從事後勤（Back-office）工作的人提供參考。

一、整體圖像：我事務所的系統架構

首先看整體架構。在我的事務所，以下機制每天都在自動運行：

  • Claude Code（司令塔）
  • 🤖 每晚 21:00：freee（會計軟體）自動分錄
  • 🤖 每晚 22:00：X（Twitter）追蹤者數據記錄
  • 🤖 MCP（Model Context Protocol）連接：連結 freee API、Gmail、Google日曆、Notion、Slack。

Claude Code 扮演大腦的角色，將各個工具串聯起來。重點在於「不需要人類每次下指令」。系統分為「定時自動執行」與「我手動輸入指令啟動」兩種模式。

二、核心自動化流程：每晚處理 60 家公司的帳務

這是最具衝擊力的部分。每晚 21:00，Claude Code 會自動啟動，處理 60 家公司在 freee 上所有未處理的交易明細。

Phase 1：獲取未處理明細

透過 API 抓取各公司的銀行流水，鎖定「未處理」且「支出」的項目，並篩選出當前會計年度的數據。

Phase 2：兩階段自動判定會計科目

這是最關鍵的技術點，我採用兩階段邏輯：

  • 【第 1 階段】關鍵字辭典匹配： 針對 14 個常用科目（如旅費、消耗品、通信費），建立超過 100 個關鍵字。系統會將摘要正規化（半角/全角轉換）後比對。如果是「法律事務所」則自動歸類「支付報酬」，並自動抓取廠商名稱。
  • 【第 2 階段】Claude API 補位： 關鍵字無法判定時，才呼叫 Claude API。提供 14 個備選科目讓 AI 以 JSON 格式回答。若信心水準（Confidence）高則直接註冊，低則留給我人工確認。
  • 優點： 大部分靠關鍵字，速度快且省 API 費用；複雜的才交給 AI。

Phase 3：重複檢查與註冊

在註冊前，會根據日期、金額、摘要前 40 個字進行重複比對，防止二重複核。

Phase 4：數據安全性（非常重要）

處理 60 家客戶時，數據隔離是底線。

  • 各公司處理完全按 company_id 獨立運作。
  • 日誌文件（Log）也是獨立的，絕對不會發生 A 公司的資料混入 B 公司的情況。

處理時間： 以前用瀏覽器自動化腳本要跑 5 小時，現在直接對接 API，全數處理完只需 30~50 分鐘（每家公司僅需 20~40 秒）。每天早上起床，前一天的帳就已經記完了。

三、自動攔截「不該記帳的項目」

自動化最怕「亂記」。我設定了 7 種排除規則，會自動跳過並留給人工審核：

  1. 內容不明的扣款（只有數字、無店名）。
  2. 借款還本（公庫、融資、貸款）。
  3. 社會保險與稅金。
  4. 薪資發放（避免隱私外洩）。
  5. 投資理財（證券戶）。
  6. ATM 提款（改為轉帳處理）。
  7. 公共事業費（需特殊核對）。

心得： 專業知識告訴我們「哪裡該自動、哪裡該人工」，這才是安全的關鍵。

四、其他高效率應用場景

  • 大量資料轉換（130 件發票 → 15 分鐘）： 客戶給了 130 份 PDF 發票，要求匯入 freee。我叫 Claude Code 寫個 Python 腳本，15 分鐘內精確提取金額、稅金、廠商名稱並轉成 Excel 格式。
  • 會計軟體遷移： 從 MoneyForward 轉到 freee，通常要手動對應科目，極其耗時。現在只要讓 Claude Code 寫轉換腳本，幾秒鐘就搞定。
  • MCP 連結實現「零謄寫」： 透過 MCP 連結 Gmail、Notion 等，可以實現「自動撰寫催款信下稿」、「從會議記錄自動生成下回議程」。稅務士 80% 的工作是在搬運數據，現在這部分幾乎歸零。

五、管理 AI 的「說明書」：CLAUDE.md

這是我對 AI 的長期工作手冊。裡面寫明了：

  • 分類規則（如：餐飲費 1 萬日圓以下記「會議費」，以上記「交際費」）。
  • 安全政策（絕對禁止輸出 API Key 或個人編號）。
  • 判斷邊界（什麼情況下可以自動處理，什麼情況必須詢問我）。 這就像給員工的 SOP，但 AI 永遠不會忘記，也不會抱怨。

六、為什麼「後勤專業人士」更應該用 Claude Code？

很多人覺得「我又不是工程師，這太難了」。 事實正好相反：正因為你不是工程師，你才該用。

因為你擁有「業務知識（Domain Knowledge）」。你知道分錄怎麼分、稅務怎麼報，這些是 AI 缺少的「現場知識」。只要你有這些知識，程式碼的部分 Claude Code 會幫你寫好。 這次系統中的程式碼，幾乎 100% 都是 Claude Code 寫的，我只負責下達邏輯指令。

工程師用 AI 是做出「技術很厲害」的東西；專業人士用 AI 是做出「實務上正確」的東西。

總結：我不請員工的原因

不請員工的優點太大了：

  1. 人工成本為 0： 可以調降顧問費，直接回饋客戶。
  2. 資訊風險大減： 只有我一個人，資安管理極度單一。
  3. 決策極速： 想到新工具當天就能導入。

半年前我覺得 40 家客戶是極限，現在處理 60 家卻覺得遊刃有餘。真正的自由，是透過 AI 槓桿，將枯燥的重複勞動轉化為創造價值的時間。

如果你也想優化你的後勤流程，歡迎私訊我！讓我們一起打造高效的 AI 協作機制。


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