As rotinas do Claude Code podem cuidar das minhas finanças?
(driggsby.com)- Ao conectar dados de contas financeiras e conectores MCP, é possível automatizar verificações financeiras repetitivas apenas com prompts, com base em saldo, histórico de transações, investimentos e empréstimos
- O método anterior com cron job do Codex CLI quebrava com frequência por causa de login via web, problemas de renderização no navegador, 2FA e limitações de passkey, dificultando manter verificações estáveis por conta
- A nova automação de e-mail diário combina agendamento pela manhã, custom connector e a ferramenta
email_me()para organizar e enviar um resumo de todas as contas e do patrimônio líquido, com o conteúdo ajustável só mudando o prompt - A automação de monitoramento de transações detecta movimentações anômalas e grandes saídas comparando com padrões recentes e envia e-mail apenas quando as condições são atendidas, reduzindo alertas desnecessários
- Essa abordagem permite testar e expandir rapidamente automação operacional personalizada a um custo muito baixo, além de colocar verificações financeiras conectadas a dados em tempo real nas mãos até de quem não programa
Como a automação foi estruturada
- O Driggsby se conecta às contas financeiras via Plaid e, por meio do MCP, expõe ferramentas como saldo, histórico de transações, investimentos e informações de empréstimos
- No começo, o foco era o uso interativo, fazendo perguntas ao Claude quando necessário, mas padrões repetitivos como checar patrimônio líquido, revisar saldos e monitorar transações começaram a aparecer
- O Claude Code routines facilita automatizar esse tipo de tarefa repetitiva apenas com prompts
- Sem precisar escrever código separado para agent loop nem preparar um ambiente de deploy, basta ligar prompts e conectores MCP para funcionar
- Se os dados e as ferramentas puderem ser conectados de forma limpa via conector MCP, a automação já pode ser montada
Limites do método anterior e a mudança
- Antes, tudo era montado com um cron job não interativo do Codex CLI para fazer login em contas bancárias, cartões de crédito, corretoras e aposentadoria, coletar saldos e transações recentes e enviar um e-mail diário com o panorama financeiro
- O Chrome DevTools MCP era usado para fazer login em cada site e extrair as informações
- Parecia uma tarefa simples, enviar um resumo financeiro diário para o casal, mas na prática quebrava com frequência
- Repetidamente falhava já no dia seguinte, e problemas de renderização do navegador ou pedidos inesperados de 2FA interrompiam a execução por conta
- Às vezes o GPT mudava completamente o formato do e-mail ou se confundia durante a execução e trazia informações de apenas uma conta
- Algumas contas que precisavam ser adicionadas aceitavam somente login com passkey
- Por causa dessas falhas recorrentes, sempre que o e-mail esperado não chegava era preciso intervir manualmente, e foi para tornar esse processo menos estressante que o Driggsby foi criado
Automação do e-mail diário
- A primeira coisa refeita foi o e-mail diário, com o objetivo de receber todas as manhãs um resumo limpo de todas as contas e do patrimônio líquido
- Essas informações originalmente ficavam em alguma planilha antiga perdida no Google Drive
- Atualizar levava só uns 15 minutos, mas esse pequeno atrito fazia com que quase nunca fosse atualizado, no máximo uma vez a cada 6 meses
- Nas routines, a configuração inicial ficou muito simples com apenas entrada de prompt, agendamento matinal e conexão do custom connector do Driggsby
- No começo, porém, não havia como enviar o e-mail, e ao conectar o Gmail connector só eram gerados rascunhos bem organizados
- O Gmail connector não conseguia fazer o envio de fato, apenas criar draft
- Para resolver isso, foi adicionada ao Driggsby a ferramenta MCP
email_me(), e essa abordagem funcionou de forma bem prática- O envio foi limitado ao e-mail verificado do dono da conta e links e imagens foram bloqueados para manter um nível aceitável de segurança
- O corpo do e-mail foi forçado em Markdown, e CSS foi adicionado ao e-mail renderizado em Markdown para reduzir inconsistências de formatação entre execuções
- Alguns bugs pequenos puderam ser corrigidos com relativa facilidade graças à inspectability das routines
- A interface se parece com uma sessão comum do Claude Code no Claude Desktop ou no app web, então ficou fácil inspecionar o estado durante a execução
- Depois dos testes, o e-mail diário realmente começou a chegar, e desde então mudar o conteúdo do e-mail pode ser feito apenas ajustando o prompt na UI das routines, sem mexer em código
- Como o casal acompanha coisas diferentes, foi possível configurar e-mails diários diferentes para cada um com prompts separados
Monitoramento de transações anômalas e gastos
- Depois que o e-mail diário se estabilizou, a próxima etapa foi aproveitar a facilidade de subir agents sem carga extra de infraestrutura para adicionar mais automações
- Primeiro foi montado um monitoramento de transações anômalas com base nos dados de transação, em uma routine semanal que busca um ano de transações do cartão Amex, mas foca especialmente nos últimos 7 dias
- Se as transações dos últimos 7 dias parecerem inesperadas em comparação com padrões passados, como cobrança duplicada, mudança no valor de assinatura ou nome/descrição de estabelecimento desconhecido, a routine envia um e-mail
- Se as transações recentes parecerem normais e consistentes, nenhum alerta é enviado
- Um prompt simples assim pode gerar false positives, mas parece ter baixo custo tanto para ir refinando ao longo do tempo quanto para revisar os resultados
- Depois disso, foi criada na conta corrente uma routine para monitorar grandes saídas inesperadas
- Ela revisa apenas as transações do último dia e compara com o padrão dos 12 meses anteriores para encontrar saídas grandes ou incomuns entre transações acima de $500
- Como a automação roda todos os dias, o escopo da revisão foi deliberadamente limitado ao último dia
- Se houver itens que atendam ao critério, ela envia um e-mail com o assunto "Checking account outflow alert"; se não houver, não envia nada
- Depois, essa abordagem foi expandida para monitoramento de investimentos, análise de assinaturas e vigilância de várias categorias de gasto
- Como é muito fácil configurar isso com routines, com o tempo cresce a necessidade de agrupar várias condições de uma vez ou refinar os prompts com mais precisão
Por que isso importa
- A principal força das routines está em permitir experimentar quase sem esforço
- Se um prompt vier à cabeça, dá para colocar a automação para rodar imediatamente
- Também se destaca o fato de que até quem não é desenvolvedor consegue lidar diretamente com automações em nuvem conectadas a dados em tempo real
- A esposa do autor, que é CPA, também está puxando dados em tempo real do Driggsby e executando automações próprias
- Esse modelo de uso permite criar rapidamente automação operacional personalizada usando apenas prompts e conectores
1 comentários
Comentários do Hacker News
Montei algo assim recentemente. Uso o https://tiller.com/ para sincronizar transações de conta corrente/cartão de crédito com o Google Sheets e espelho essa planilha em um banco Supabase gratuito com GitHub Actions
Depois deixei o Claude/Codex acessar transações e saldos com consultas em inglês via Supabase MCP ou psql, e fiquei bem impressionado com a capacidade de encontrar padrões de assinatura ou padrões anômalos. Foi especialmente bom em previsão de fluxo de caixa, algo em que ferramentas online costumam falhar, e por exemplo eu podia perguntar quanto dava para transferir para a poupança com base no meu padrão de gastos mensais e no caixa disponível
Na parte de categorização automática, o Claude lidou muito bem com uma DSL customizada. Pedi para ele criar um conjunto de regras em tabela markdown para normalização de beneficiários/categorias, e essas regras também rodam junto no GitHub Actions
Queria saber se eles puxam isso por algo como o Plaid, se ainda é preciso fornecer credenciais do internet banking e como o 2FA é tratado
Também me preocupa se, em instituições financeiras sem API oficial, eles ainda dependem de scraping de tela e o que acontece se um bug causar cliques ou confirmações não intencionais, ou até uma transferência errada. Dizem que é somente leitura, mas quase nunca vi bancos oferecerem de fato uma conta auxiliar realmente somente leitura para internet banking pessoal
Também queria saber se existe seguro ou garantia para ressarcir grandes prejuízos financeiros, e me preocupam as implicações de privacidade de mostrar todos os meus dados bancários a duas empresas. Ouvi falar de ações coletivas sobre venda/compartilhamento indevido de dados, mas não sei exatamente o que aconteceu
Também pega mal a cláusula dos termos do banco em que você concorda em não compartilhar sua senha com terceiros. Tenho muita resistência a confiar minhas finanças a um serviço web/cloud; preferiria um software cliente rodando localmente e se comunicando com a API do banco. Também queria saber se existe algo assim no Canadá
Dizem que o open banking está chegando, mas não está claro se software feito pelo próprio usuário vai poder acessar. Se eu pudesse realmente confiar nisso, e houvesse até exigência de políticas que minimizem a retenção interna após o download, eu também gostaria de usar APIs bancárias
Uso o Tiller desde que o Mint foi adquirido pela Intuit, e tenho uma configuração parecida. Só que eu liguei o acesso ao Sheets com um modelo local qwen e uma API key criada com OAuth; o jeito com Claude Routine provavelmente teria sido bem mais fácil
Queria ver a configuração completa, especialmente quais prompts você usa
Talvez porque meu patrimônio líquido seja pequeno, mas sinceramente não entendo muito bem por que isso teria valor
Também não quero que um LLM me mande email todo dia, e se eu preciso olhar meus investimentos com mais frequência do que trimestralmente, provavelmente eu deveria estar em investimentos mais seguros. Tenho algum interesse em ferramentas de orçamento, mas nisso eu quero algo totalmente determinístico
Meu planejamento financeiro em geral é bem tranquilo, então acho melhor gastar meu tempo procurando um emprego com salário maior do que tentando otimizar despesas além do que já faço
Acho mesmo que qualquer coisa ligada a números deveria ser totalmente determinística
Mostrei meu banco SQLite para um LLM e pedi que ele dissesse o que via nas transações dos últimos 5 anos, e as coisas que ele captou ou me relembrou foram impressionantes. Mas não sei se houve algum valor prático real que de fato me levasse a mudar algo
Vou tentar fazer isso me levar a uma revisão mensal por um tempo, mas como eu geralmente já sei como está minha situação financeira só de atualizar o orçamento, ainda não sei o quanto isso vai ajudar
Eu uso isso para acompanhar meus cartões de crédito e contas correntes, e se quiser ainda dá para conectar um MCP ali e analisar os dados todos em um só lugar
Moro no Canadá e uso o https://lunchmoney.app/ para acompanhamento junto com integração Plaid
Como há uma API, pedi para um LLM escrever uma CLI, e com isso o agente consegue buscar praticamente qualquer dado que precisa
Outra tarefa que dei foi acumular regras de tagging, e isso roda uma vez por dia em cron. Às vezes peço para ele revisar as regras e criar novas para transações sem classificação
Acho muito bom esse padrão de fazer o LLM memorizar o trabalho em um motor de regras ou em código. Depois que você tem uma CLI consultável, dá para pedir quase qualquer coisa ao agente
Para quem tiver interesse, vou compartilhar a visão geral da nossa infraestrutura/configuração de segurança
O backend e a CLI são em Rust com linting rigoroso, o app web roda sobre Axum e se conecta ao Postgres com sqlx
As funções financeiras são somente leitura. Não existem ferramentas de transferência, pagamento de contas ou remessa, e não é possível mover dinheiro pela superfície de IA
No Plaid, pedimos apenas transações, investimentos e dívidas; não pedimos auth/transfer/payment initiation, então não recebemos o número completo da conta nem o routing number, só a máscara básica dos últimos 4 dígitos
Nome de usuário e senha do banco vão direto para o Plaid Link sem passar por nós, e nós mantemos apenas tokens de acesso por instituição
Os tokens de acesso do Plaid ficam em um banco separado, atrás de um serviço de custody único no Cloud Run. No armazenamento, eles são criptografados com Cloud KMS; o broker chama os endpoints de encrypt/decrypt do KMS, e o material da chave raiz nunca sai do limite do Google HSM. Só a service account do broker tem permissão de criptografar/descriptografar, e o app web não tem permissão para ler esse banco
Em toda chamada de criptografia/descriptografia, passamos o ID do item do Plaid como AAD, para que o ciphertext de um item não possa ser trocado e descriptografado como token de outro item
Cada serviço Cloud Run roda com sua própria identidade de nuvem e role de banco, e as chamadas internas entre serviços também são autenticadas com identity tokens de curta duração
O banco operacional não tem IP público, e os segredos ficam em armazenamento gerenciado de secrets, não no código-fonte nem na imagem do container
O conector de IA usa OAuth 2.1 + PKCE e tem escopos por usuário, podendo ser revogado na UI. Em toda tool call, registramos o nome da ferramenta, argumentos saneados, cliente chamador e o motivo apresentado pelo agente, para que seja possível ver o que o LLM pediu em nome do usuário
Na superfície de IA não existem ferramentas de fetch-URL, shell nem I/O genérico; ela retorna apenas dados financeiros estruturados. Rede, IAM e grants de banco são todos gerenciados com Terraform, e mudanças de infraestrutura só acontecem por esse caminho
O acesso à infraestrutura é controlado com 2FA e chave de segurança
Dá a sensação de que você entende o público deste site, e o cuidado em projetar a segurança em cada camada também aumenta a confiança na ferramenta como um todo
Eu mesmo tentei construir algo parecido; no MVP inicial eu só baixava manualmente PDFs de extrato e usava o Claude para montar um ledger em texto puro para contabilidade, com a ideia de conectar o Plaid depois
Em especial, tenho curiosidade sobre como as pessoas usam o Plaid. Para começar, é preciso ter um certo número de usuários ou dá para abrir uma conta Plaid para uso pessoal só para conectar minhas contas pessoais e empresariais a uma API limpa?
É preciso tomar cuidado ao usar o Routine
Há um aviso pequeno que quase passa despercebido: no modo routine, ferramentas MCP ficam sempre permitidas, inclusive com permissão de escrita. Então, tecnicamente, o agente pode sair alterando recursos por conta própria
Isso parece uma solução em busca de um problema. Só o https://tiller.com/ já funciona muito bem, você consegue fazer todos os cálculos que quiser na planilha e, de bônus, não há alucinações
Também não entendo por que eu iria querer um resumo prolixo de LLM para ler. Se eu mesmo classificar os gastos de vez em quando, as anomalias aparecem rápido, e com o Tiller isso também é fácil
Vão surgir muitos produtos diferentes nesse espaço, e o nosso é só uma das abordagens. Eu pessoalmente acho positivo haver mais tentativas assim
O mais importante é que o LLM consegue absorver e combinar várias fontes de dados com facilidade
Nossa Era Finance está construindo uma solução exatamente para isso. É o Era Context, um MCP que conecta finanças pessoais a qualquer agente compatível, e pode ser visto em https://era.app
Por enquanto estamos focados em ferramentas de leitura, mas ferramentas de escrita como transferência de dinheiro e quitação de dívidas também estão a caminho
Se houver alguma funcionalidade que você queira, gostaria de pedir que enviasse email para o alex nesse domínio. Para contexto, eu sou o CEO Alex; estou quase estreando no HN, mas antes fui responsável pela presença web da stripe.com e antes disso estive na Square/CashApp
Talvez eu já tenha perdido a batalha, mas continuo sem entender por que alguém iria querer entregar o histórico financeiro completo a um LLM
Não me parece que provedores de LLM tenham proteções mais fortes para esse tipo de dado do que o setor financeiro. E o próprio setor financeiro já é uma indústria dura que coleta, minera e vende nossos dados
Como alguém interessado em padrões de gasto e investimentos, já encontrei coisas que antes me passavam batido usando prompts bem básicos
Claro que tornar isso seguro é muito difícil, e por isso passo muito tempo pensando justamente nessa parte
Então não entendo exatamente qual seria o problema
Meu banco principal, o Monzo do Reino Unido, oferece uma API completa e webhooks de trigger para eventos
Isso me permitiu criar um bot no WhatsApp que pergunta a razão quando aparece uma transação incomum, e o LLM é usado só para o raciocínio. Também automatizei a varredura do saldo para uma conta de poupança todo dia antes da meia-noite para maximizar os juros diários
Mantenho só um valor pequeno na conta do dia a dia e, se gasto dinheiro durante o dia, reponho a partir da poupança para manter esse saldo baixo. Se preciso fazer um gasto maior, aí transfiro manualmente
Quando tentei usar o Claude para analisar transações passadas, ele continuava alucinando, inventando cobranças que não existiam, adicionando novos itens e contando em duplicidade
Ao lidar com finanças, não basta o Claude acertar 95%. Eu preciso ficar sempre em alerta e revisar os resultados, então no meu caso isso praticamente perde o valor
Também tive a impressão de que o Claude alucina bastante, especialmente com conjuntos de dados incompletos ou limitados