生产交付协同助手

用大白话说：这是生产经理的“第二大脑”。你在对话里说「帮我建个生产计划，4G 小卡 100 台，交期 30 天」，它会在确认后把数据落库并生成分角色驾驶舱；把采购合同交给它，还能自动匹配标准 BOM、核对库存，经人工审核后生成可发供应商的正式采购订单。

业务台账不需要 SeaTable 账号，下载后即可用本地 CSV；采购库存可选一键部署的 PartDB，也可接客户已有 ERP 的 API、MCP 或 Excel/CSV 导出。

_{↑ 生产经理视角首屏实拍。数据为虚构演示数据。首屏只放 3-4 块：「今天要处理」置顶 → 4 张核心指标 → 行动建议，其余分析收在「更多分析」里，点开才展开。}

想直接点开玩玩？ → 交互式使用指南（在线，无需安装）

为什么跑在 WorkBuddy 上

这个项目完全可以在裸 Windows 上跑，但配合 WorkBuddy 用，有四个别人替代不了的点：

#	理由	具体表现
1	技能两级共享	用户级（~/.workbuddy/skills/，个人私有）和项目级（<项目>/.workbuddy/skills/，团队同版本）天然分开，一人维护、全员即时升级，版本不会漂移
2	团队资料库分发	驾驶舱 HTML 发到团队空间就是一个固定链接，服务端权限（owner/editor/reader），每日覆盖更新自动留版本历史——同事永远打开的是最新版，不用重新发文件
3	定时自动化	「每日 9 点自动重建部署」「每周一物料行情检查」挂在平台侧，机器开着就能跑：拉云端数据 → 重新生成驾驶舱 → 重新发布到固定链接 → 推送摘要，全自动无人值守
4	Agent Mail 推送	哨兵抓到的异常、站会摘要走发件箱，由 AI 会话经 Agent Mail 真正推送出去；企微群也可以直接推（wecom_push.py --body-file）——消息主动找你，不用你盯着看

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30 秒装好

在 WorkBuddy 里 「我的项目 → 新建项目」，项目来源粘贴这个链接：

https://github.com/Darling5/seatable-production

创建后会自动带上 seatable-production 技能和「生产驾驶舱」专家。然后直接说话：

你说	它做
生成演示版驾驶舱	用内置示例数据出一张完整网页，立刻看到效果
帮我建个生产计划：4G 小卡，100 台，交期 30 天	整理成待写入数据 → 等你确认 → 落库
这批货缺什么料	拉 BOM 比库存，列出缺料清单
出一张发货清单	生成清单并可导出 Excel

⚠️ 写入前一定先问你：任何增删改都会把待写入数据完整摊开给你看，你点头才落库。 网页上的「一键发起」也只是拉起 WorkBuddy 并预填任务，不会自动写库。这是刻意设计，不是 bug。

其他安装方式（clone / ZIP）

# clone 到技能目录，可随 git 更新
git clone https://github.com/Darling5/seatable-production.git \
  ~/.workbuddy/skills/seatable-production        # Windows Git Bash 用 "$HOME/..."

或在 GitHub 点 Code → Download ZIP，解压后把 seatable-production/ 放进 ~/.workbuddy/skills/。

装好后重启 WorkBuddy。想跑引导式配置向导：

cd ~/.workbuddy/skills/seatable-production
python setup.py            # 交互式：选 本地 / SeaTable
python setup.py --local    # 或直接零配置

一键全自动部署（deploy.py）

setup.py 只负责写配置；deploy.py 把剩下的活全部干完：装依赖 → 生成/更新配置 → 连通验证 → 拉云端数据 → 物料清单 → 驾驶舱 → 体检 → 部署报告。幂等可重跑，已有配置做「外科手术式」更新（口令、微信、行情段原样保留）。

你需要做的只有一件事：把资料给到下面任意一层。

资料给到哪层	命令
命令行参数	python deploy.py --seatable-token XXX --seatable-uuid YYY --partdb-url http://... --partdb-token K
环境变量	export SEATABLE_TOKEN=... SEATABLE_UUID=... 后跑 python deploy.py --yes
资料文件（推荐）	复制 deploy.yaml.example 为 deploy.yaml 填好 → python deploy.py --profile deploy.yaml
什么都不给	终端可交互则逐项问答；加 --yes 走本地模式
零资料演示	python deploy.py --demo（60 秒全链路跑通，不需要任何账号）

部署结果长这样：

步骤    名称              结果
----------------------------------------------
S1    环境检测            [OK]  完成   Python 3.13.14
S2    依赖自装            [OK]  完成   已安装 requests, pyyaml
S3    生成 config.yaml  [OK]  完成   全新生成配置，backend=seatable
S4    连通验证            [OK]  完成   SeaTable ✓；PartDB ✓（HTTP 200）
S5    数据初始化           [OK]  完成   云端业务表已同步到本地 data/；物料监控清单已生成
S6    驾驶舱生成           [OK]  完成   项目管理驾驶舱.html（145.5 KB）
S7    开局体检            [OK]  完成   体检完成（BLOCK 项才需要立即处理）
S8    部署报告            [OK]  完成   已写入 data/deploy-report.md

常用参数：--dry-run 只预览不落盘 · --skip-deps / --skip-sync / --skip-doctor / --no-cockpit 跳步 · --yes 免交互（CI 友好）。

🔒 deploy.yaml 含凭证，已被 .gitignore 排除；config.yaml 同理，两者都不会进仓库。

发布到团队资料库（publish.py）

本地生成的驾驶舱是给构建用的，分发走 WorkBuddy 团队资料库：固定链接、服务端权限（owner/editor/reader）、每日覆盖更新自动留版本历史。

python publish.py --setup --space-id <空间ID> --token-stdin   # 首次发布，node_id 回写 config.yaml
python publish.py --token-stdin                                # 之后每天覆盖更新，链接不变
python publish.py --status                                     # 查看当前发布目标

• 首次发布前先建团队空间（如「生产交付」），把同事按角色拉为协作者。
• token 在 WorkBuddy 会话中由 AI 调 connect_open_platform（skill_id=library）取得，经 stdin 传入，不落盘。
• 发布目标存 config.yaml 的 publish 段（space_id / node_id / url），已 gitignore。
• 发布失败保留本地 HTML 兜底，退出码 2 可被自动化流程识别为"仅发布失败"。

混合架构建议：生成在本地（凭证与数据源都在本机，快、可离线重跑），分发在库内（一个 URL 永远最新）。不要砍掉本地生成环节。

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它到底解决什么问题

小批量电子制造的活儿，数据散在一堆地方：项目在 SeaTable、物料在 PartDB、发货记录在某个 Excel 里。 每个人都要问别人「那个单子到哪一步了」。

这个技能做七件事：

1. 统一读写——op.py 一个入口管业务表，不管后端是本地 CSV 还是 SeaTable 云。
2. 按角色出网页——cockpit.py 把数据算成 KPI、甘特图、缺料预警，生成单文件 HTML，5 个角色各一套视图，可设口令分享给同事。
3. 采购合同变采购订单——合同解析 → 标准 BOM 扩量 → PartDB/ERP API/MCP/文件库存源 → 人工审核 → 供应商分组 → 正式采购订单 PDF。
4. 微信消息变业务情报——双引擎只读本地微信数据库（4.x 直读加密库 / 3.x 走 merge_all.db），按监控群拉取新消息，提取交期、价格、停产、催货、进度和库存事件，确认后才写回业务表。
5. 消息↔业务表逐条核对——wxmatch.py 把群消息里的收款、新下单、合同 PDF 与 SeaTable 业务表对账，专抓「群里说了但表里没有」的缺口；只读核对，高置信项生成预填意图等人确认。
6. 行情可追踪——从采购记录生成物料监控清单，记录渠道价快照、采购价偏差、环比涨跌和 NRND/EOL 生命周期；上游原料（金/银/铜/锡/塑料）另有独立行情线看成本走向。
7. 风险可预知——foresee.py 用历史真实工期给新合同倒排各环节最晚开始日（哪些必须立刻执行），用承诺 vs 实际交期给供应商画像（组装料平均晚 29 天，排程自动加 buffer），BOM 缺口 × 在途 ETA 判断哪些计划必须立刻下单补料。
8. 事项与证据可治理——微信群里的业务事实进入 production 候选，负责人/截止日期/追问进入 tasks 候选；图片证据允许确认后上传，普通文件优先文本化；季度只列 90 天以上已闭环证据的清理候选，显式 --yes 才删除。

flowchart LR
    A[业务数据<br/>SeaTable · PartDB · 本地CSV] --> B[op.py 统一读写]
    B --> C[cockpit.py<br/>单文件 HTML 驾驶舱]
    C --> D[老板 / 生产经理 / 采购 / 仓库 / 销售<br/>各自视角 + 口令分享]
    C --> E[一键发起 → 写回<br/>先确认再落库]
    F[微信群消息<br/>收款 / 下单 / 合同PDF] --> G[wxmatch.py 只读核对]
    G --> H{匹配上了?}
    H -- 高置信 --> I[生成预填意图<br/>人确认后写库]
    H -- 对不上 --> J[待核对清单<br/>提示漏立项 / 漏登记]
    I --> B
    J --> C
    K[历史工期 · 供应商交期<br/>BOM缺口 × 在途] --> L[foresee.py 风险预测]
    L --> M[合同倒排 · 必须立刻执行<br/>缺料必须立刻下单]
    M --> C

Loading

微信情报 · 行情监控 · 消息核对

新增能力采用“本地专用数据 + 业务表确认写入”的方式，避免每日同步时覆盖监控信息：

微信 4.x：wxengine/wa_db.py 直读本地加密库（主密钥从进程内存提取）
微信 3.x：win-wechat-summary 生成 merge_all.db（回退路径）
        ↓ 只读，不连接微信服务器
wechat_intake.py pull（引擎A优先，自动回退引擎B）
        ↓
微信事件.csv（待确认）
        ↓ AI 分流，同一消息可拆两条
production：业务事实候选 / tasks：负责人·截止日期·追问候选
        ↓ 分别展示目标 Base/表/字段，用户确认后才写入
SeaTable 业务表 + 事项表 + 工作日志

图片：先登记摘要/来源/哈希，允许确认后上传
普通文件：优先文本化，失败或需核验版式/签章时才上传原件
        ↓ 同一批消息换个用法：对账而非提取
wxmatch.py scan（只读核对，绝不自动写库）
        ↓ 收款/下单/合同PDF ↔ 业务表逐条匹配
核对结果.csv → 高置信生成预填意图 → 用户确认 → 写回业务表

采购记录 → market.py watchlist
        ↓
物料监控清单.csv + 物料行情记录.csv
        ↓
价格涨跌 / NRND / EOL → 驾驶舱告警

market.py raw（commodities.py 驱动）
        ↓
原料行情记录.csv（金/银/铜/锡/塑料）→ 成本走向告警

个人微信没有开放读取 API。本项目不会连接微信服务器；微信 4.x 用户保持 PC 版登录即可（引擎A 自动从进程内存提取密钥），微信 3.x 用户需在 Windows 本机用 win-wechat-summary 生成 merge_all.db。涉及交期、价格、数量、金额或采购下单的微信事件，默认只进入“待确认”，不会自动改业务表；wxmatch.py 更进一步——它只做核对不写库，连预填意图都要你点头才生效。

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微信情报反哺

微信 4.x（推荐，零工具依赖）：保持微信 PC 版登录，安装 pip install cryptography 即可。微信 3.x：安装运行 win-wechat-summary 生成 merge_all.db。配置 config.yaml：

⚠️ 依赖装在哪个 venv 就用哪个 venv 跑（python wechat_intake.py doctor 自检）。本仓库自带的 .venv-pipeline 可能缺 cryptography，症状是：

[warn] 引擎A(wechatauto)加载失败：No module named 'cryptography'
[!] 引擎A不可用（微信4.x未登录 / 版本不支持 / 缺 cryptography）

这条报错里"微信4.x未登录 / 版本不支持"是误导项——真正原因几乎总是当前解释器缺包。修复：

.venv-pipeline/Scripts/python.exe -m pip install cryptography pyyaml

自检通过的标准输出是 数据库：19 个，已解密 19 个 + 群聊数量，而不是任何 [!]。

⚠️ 微信 4.x 用户不要用 win-wechat-summary / WeChat-Summary 类工具：这类工具（含网络上的 GUI 版）通过 psutil.process_iter 精确匹配进程名 WeChat.exe 来检测微信，而微信 4.x 的主程序已改名为 Weixin.exe，必然报"未检测到微信进程"。其内置 PyWxDump 偏移表也只支持到 3.9.12.55，对 4.x 无解。本项目引擎A 直读 4.x db_storage 加密库，是 4.x 唯一可行路径。

wechat:
  enabled: true
  db_dir: ""                          # 引擎A：微信4.x数据根目录，留空=自动探测
  db_path: "C:/.../merge_all.db"      # 引擎B：3.x回退路径，留空=自动搜索
  watch_groups: [供应商群, 项目群]     # 留空=所有群（群多时首拉很慢）
  max_hours: 48

怎么选监控群（重要）：先列出你的全部群聊，再按业务挑——不要拍脑袋写：

python wechat_intake.py groups    # 列出全部群（名称+群ID，缓存到 groups.json）

一个微信群列表动辄几百个，推荐按四类勾选（以本仓库实际 380 群筛选 31 群为例）：

类别	挑什么	价值
生产/组装/贴片	贴片厂、组装厂、灌胶/加工群	工序进度、送料返料情报
IC/物料/供应商	芯片代理、外壳模具、电机马达群	价格变动、停产通知、交期变更
客户/项目	甲方项目群、商务群	催货、付款、需求变更——与超期预警交叉印证
内部	公司内部生产群	决策、跨部门协调

群名直接原样写进 watch_groups 列表即可（含空格、&、全角括号都没问题），匹配支持群名精确匹配 / 群 ID / 子串包含三种。改完配置跑一次 python wxwatch.py once --minutes 60 验证扫描的群数对不对。

检查数据库并列出群：

python wechat_intake.py doctor
python wechat_intake.py groups
python wechat_intake.py pull

pull 使用 data/wechat_intake/bookmark.json 按群记录读取位置，重复执行不会反复拉取同一批消息。AI 提取事件后登记为待确认：

python wechat_intake.py add-event \
  --group 供应商群 --sender 供应商A \
  --category 价格变动 \
  --text "FR8018HD 下周报价可能上涨 12%" \
  --intent '{"op":"log","table":"工作日志","data":{"原话":"FR8018HD 下周报价可能上涨 12%"}}'

python wechat_intake.py list --status 待确认
python wechat_intake.py approve WX20260821-001
python wechat_intake.py ignore WX20260821-002

可识别分类：交期变更、价格变动、停产通知、催货、进度、库存、其他。驾驶舱的「微信情报台」展示原文、来源群、分类、待确认状态和最终写入结果。

微信事项双 Base 分流与证据保留

启用命名 Base 后，微信候选不要全部写进默认 Base：

Base	内容	示例
production	已发生或待登记的业务事实	回款、订单、交期变更、采购/库存/生产/发货/质量记录
tasks	需要执行和追踪的事项	负责人、截止日期、提醒、催办、追问、未闭环问题

「已到账 3 万，请小王今天核对发票」应拆为 production 回款候选和 tasks 核票事项候选。 自动化只生成待确认清单；人工确认前不执行 approve，也不得把“高置信”说成“已写入”。 需要手工核验 Base 时使用 python op.py --base production ... 或 python op.py --base tasks ...。

附件采用“可检索优先”策略：

• 图片允许在确认后上传到目标记录的图片/附件列，但先登记 OCR/视觉摘要、来源群、发送人、时间和哈希；
• PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等普通文件优先提取正文/表格，文本化失败或必须查看版式/签章时再上传原件；
• 每季度运行 python evidence.py scan --root data/wechat_intake --days 90 --json，只列出超过 90 天、已闭环且非长期保留的候选；
• 真正删除必须由人工明确批准后运行 python evidence.py prune --root data/wechat_intake --days 90 --yes。不带 --yes 永远只预览。

每日和季度自动化模板见 automations/README.md，AI 总结分流规范见 references/wx-ai-summary-prompt.md。

事件提取解决的是「群里说了什么」。如果你还想知道「群里说的和表里记的对不对得上」，继续看 消息↔SeaTable 核对——同一批消息，换个用法从提取变成对账。

实时哨兵 · 异常检测 · 站会摘要（第二大脑三件套）

数据不再等你看，而是主动找你：

# 🌉 耳朵：实时监听（1 秒轮询，监控群命中关键词自动登记事件+写通知发件箱）
python wxwatch.py watch              # 常驻监听（微信保持登录）
python wxwatch.py once --minutes 60  # 低频模式：扫描过去 N 分钟（配合定时任务）
python wxwatch.py status             # 哨兵状态/最近命中

# 🧠 神经：异常检测（超期项目/逾期应收/采购在途/计划停滞/行情异动/数据体检）
python alerts.py run                 # 跑全部规则 → data/alerts.json
python alerts.py show                # 查看上次结果

# 📋 嘴巴：站会摘要（合成异常+微信情报+业务面，一段话说完今天要管什么）
python daily_brief.py --push         # 生成 data/daily_brief.md / _short.md 并写发件箱

# 📬 发件箱（进程解耦：生产者只管写，AI 会话经 agent-mail 发送）
python notify.py dump                # 取未发送通知（JSON 行）
python notify.py mark-sent --ids 1,2 # 发送后标记

关键词分两级：高危（交期/延期/涨价/停产/缺料/催货，命中即通知）和一般（价格/库存/到货/进度等，仅登记事件）。通知走发件箱，由每日 9 点自动化或对话中的 AI 经 Agent Mail 发送。

异常规则一览：A1 交期逼近（≤7 天未完货）· A2 项目已超期 · A3 逾期应收（交期过 + 待收>0）· A4 采购在途逐条 · A5 计划停滞（超 2 周无推进）· A6 行情异动（±10%）与 NRND/EOL 停产 · A7 数据体检（空状态/#VALUE! 脏值）。

物料行情监控

从 IC、组装料、成品、外壳和 PCBA 采购记录提取型号与历史采购价，生成监控清单：

python market.py watchlist
python market.py watchlist --refresh
python market.py add FR8018HD --price 3.10 --category IC

每周检查后写入行情快照；没有可靠价格或生命周期来源时填“未知”，不要猜测。NRND/EOL 需要保留来源链接：

python market.py snapshot \
  --model FR8018HD --price 3.50 \
  --channel 立创商城 --lifecycle 在产 \
  --source "https://example.com/source"

python market.py report
python market.py alerts

默认 market.alert_threshold: 10：

• 最新价相对上次采购价达到 ±10% 时预警；
• 最新快照环比达到 ±10% 时预警；
• NRND（不推荐继续使用）和 EOL停产 立即预警；
• 驾驶舱「物料行情」展示采购价、最新行情、偏差、生命周期和内联 SVG 趋势。

代理商 API 自动查价（得捷 / 贸泽）

人工录入太慢，行情可以自动拉：suppliers.py 抹平得捷与贸泽两个官方 API 的差异，统一折算人民币。

python suppliers.py doctor              # 凭证自检（值脱敏，不打印明文）
python suppliers.py doctor --live       # 真实联网探测一次（消耗 1 次配额）
python market.py lookup FR8018HD        # 单型号查价，**只查不写**
python market.py compare FR8018HD       # 多源比价，原价与 ¥ 并列，标出最低/最高/差价
python market.py sync --dry-run         # 预览这轮将查哪些（不联网、不写库）
python market.py sync                   # 按节奏批量拉价并写快照
python market.py sync --limit 5         # 只查前 5 个（省配额调试）
python market.py sync --force           # 忽略节奏强制全查

凭证怎么配（config.yaml 的 market.api_keys，已被 .gitignore 排除，不会进仓库）：

market:
  currency: CNY          # 默认人民币 ¥
  cadence: auto          # 自适应复查节奏，省钱
  api_keys:
    digikey:             # 得捷：developer.digikey.com 注册应用
      client_id: ""
      client_secret: ""
      api_version: v4    # 默认 v4（Product Information API，App 需订阅它）
      site: CN           # 站点/币种/语种，决定了报价币种
      currency: CNY
    mouser:              # 贸泽：My Account → APIs → Search API Key
      api_key: ""

从 GitHub clone 的人自己去官网申请，仓库里只有 config.yaml.example 的空占位符。

得捷订阅坑（2026-09-02 实测）：App 状态 Approved ≠ 能调通。一个 App 可订阅多个 API 产品（Barcode / OrderStatus / ProductInformation V4 / Quote / Reference APIs）， 代码调的端点必须在你 App 的订阅列表里，否则 401 "You are not subscribed to this API"。 本项目默认调 V4 keyword 端点（/products/v4/search/keyword，价 + 库存 + 中文生命周期 一应俱全）；如果你的 App 订阅的是旧 Search API，把 api_version 改成 v3。

自适应节奏（省 API 配额的核心）：按「库存电子料数量」自动选复查间隔，逐型号比对上次快照日期，未到期直接跳过——

库存电子料数量	复查间隔	依据
≤ 100 种	每 7 天（每周）	料少，盯紧点
101 ~ 300 种	每 15 天（半月）	折中
> 300 种	每 30 天（每月）	料多，配额优先

数量取自 data/partdb_snapshot.json 的 part_count（当前 369 种 → 每月一次）。想写死就把 market.cadence 设成数字（如 7），或改 market.cadence_tiers 自定义阈值。

三道省配额闸门（sync 依次过滤，越往后越省）：

闸门	拦什么	实测效果（25 个启用型号）
① 本地预筛	P1、Z3.5、458*3、26MHz/0.5ppm 这类内部料号与规格描述——不是制造商型号，永远查不到	拦下 7 个（28%）
② 未知缓存	近 30 天已确认「查无此型号 / 无报价」的型号	拦下 17 个
③ 节奏到期	上次快照距今未超复查间隔的型号	视历史而定

三道走完，25 个型号第二轮只剩 1 个真正发请求。缓存最多挡 30 天，--force 可随时绕过。

⚠️ 先看清适用性，别指望它管全部料：得捷/贸泽是欧美代理商，对国产料和定制料号基本零覆盖。实测本仓库 25 个启用型号（FR8018HD 奉加微、ML307N 中移物联、OM6626B 等国产芯片为主），贸泽有效命中 0 条。 这两个 API 的正确用法是选型阶段查新料号（lookup / compare 打价、查库存、查生命周期），而不是给国产 BOM 做行情巡检 —— 后者仍以人工录入和立创商城为主。

四条铁律（改代码前先读 suppliers.py 文件头）：

1. 只读——只调查询接口，绝不碰下单/报价/购物车。下单必须人工在官网完成。
2. 凭证不落库——只从本地 config.yaml 读，日志与报错一律脱敏（只显示前 4 位）。
3. 失败降级——网络超时/鉴权失败/查无此料都返回 ok=False，不抛异常，批处理继续跑下一个。
4. 统一人民币——返回原始币种 + 折算后的 price_cny；汇率走免费接口，拿不到退回 market.fx.static 静态值并在备注标注来源。

其他要点：贸泽一次可查 10 个型号（代码自动分批，省配额），得捷只能逐个查；得捷令牌自动缓存到 data/.supplier_tokens.json，过期自动刷新；多渠道各写一条快照时，涨跌幅只跟同渠道的上一条比，避免把渠道差价误报成涨跌。

数据保存在 data/物料监控清单.csv 与 data/物料行情记录.csv，均为本地专用文件，不会被 seatable_sync.py 覆盖。

原料行情（金 / 银 / 铜 / 锡 + 塑料原料）

元器件之外，还有一层更上游的成本：原料。锡价直接决定 SMT 焊料成本，铜价决定 PCB 与线材，金银决定镀层与键合线，而 ABS/PC/PS 决定外壳与结构件。

python market.py raw list                      # 看有哪些品种、各自的数据源
python market.py raw fetch                     # 拉一次实时价并写库（每天跑一次即可积累走势）
python market.py raw show --days 30            # 走势表（sparkline + 区间涨跌）
python market.py raw trend --days 30           # 波动超阈值告警（默认 ±3%）
python market.py raw add ABS --price 11800     # 人工录入现货价
python market.py raw backfill AU --contract au2612 --days 60   # 一次性补历史

品种	类别	数据源	单位
黄金 / 白银 / 铜 / 锡 / 铝 / 镍	金属	新浪期货连续合约（实时）	元/克、元/千克、元/吨
聚丙烯 PP / 聚乙烯 LLDPE / PVC	塑料代理指标	新浪期货连续合约（实时）	元/吨
ABS / PC / PS 树脂	塑料现货	人工录入	元/吨

关于塑料的诚实说明：ABS、PC、PS 是石化下游现货品种，没有公开的免费 API——报价被生意社、卓创、中塑在线等资讯商垄断（付费）。所以本模块的做法是：

• 金属走免费实时接口，全自动；
• PP / LLDPE / PVC 期货作为 ABS/PC/PS 的上游石化链代理指标（趋势相关，能提前感知塑料成本拐点）；
• ABS/PC/PS 现货走人工录入（你的采购报价填进去即可积累走势）。

若日后接入含产业数据的付费源（如同花顺 iFinD 有化工品现货库），只需在 commodities.py 里加一个 source 适配器，CSV 结构与展示层都不用动。

数据源细节（commodities.py 文件头有完整记录）：

• 实时价走 hq.sinajs.cn/list=nf_XXX0（上期所/大商所连续合约），免费、无需申请、无 API key，人民币计价，一次请求取回全部 9 个品种；
• 新浪的日 K 线服务已下线（返回 Service not found），所以历史补录改走东方财富 K 线，secid 形如 113.au2612（113 上期所 / 114 大商所）；
• 口径隔离：补录的具体合约（如 au2612）与日常的「连续」是两个口径，写进 CSV 的「口径」列，环比只跟同口径比——拼接不同口径会出现假涨跌（与元器件的「串渠道假涨跌」是同一类坑）。

数据保存在 data/原料行情记录.csv（本地专用）。原料波动阈值默认 ±3%，比元器件的 ±10% 敏感，可在 config.yaml 的 commodities.alert_threshold 调整。

驾驶舱展示（v1.6.0）：cockpit.py 已内置「原料行情（上游成本 · 金属 / 塑料）」模块——最新价、近 30 天区间涨跌、SVG 走势线、口径徽章（连续/合约）一目了然；波动 ≥ 阈值的品种进「原料波动告警」卡片，动静最大的 2 条还会进「下一步行动建议」（标注影响的是报价基调，不是停线事件）。老板页与采购页均可见。阈值与回看天数与 CLI 同源（commodities 段），不会出现命令行显示 ±3% 而网页按别的数算的情况。

消息↔SeaTable 核对（v1.6.2）

微信情报解决了「群里说了什么」，核对引擎解决「群里说的和 SeaTable 记的对不对得上」—— 收款、新下单、合同 PDF 逐条对账，专抓「群里说了但表里没有」的缺口。

python wxmatch.py scan                # 扫描监控群消息 + 微信收到的合同 PDF，写核对台账
python wxmatch.py list                # 查看待核对项
python wxmatch.py done WX-M-...001    # 处置留痕
python wxmatch.py intent              # 导出高置信项的预填意图（确认后走 approve 写库）

核对类型	群里看到的	对 SeaTable 哪张表	匹配规则
收款	「已打款 xx 万」「到账了」	项目表「待收」	金额 ±2% 容差 → 高置信
下单	「下单」「返单」	项目表客户名	匹配不到 → 提示可能漏立项
客户合同	合同 PDF（微信文件）	项目表「合同」列	客户名+产品词双维度匹配
供应商合同	采购合同 PDF	5 张采购记录表	供应商名归一（含一字之差别名），金额差 >5% 警示

为什么可信：核对引擎只读，绝不自动写 SeaTable——高置信收款项只生成「预填意图」， 人在驾驶舱或对话里确认后才落库（复用微信情报的 approve 链路）。

驾驶舱展示：老板/生产/销售页新增「消息↔SeaTable 核对台」——36 条待核对项按置信度排序 （高置信收款红字置顶进行动建议），类型/置信度徽章 + 匹配项目 + 建议动作一目了然。

三种用法，按需选

① 零配置（默认） — 数据存 data/ 下的 CSV，Excel 直接打开：

python3 op.py append 生产计划 '{"生产产品":"4G小卡","数量":100,"关联项目":"演示项目A"}'
python3 op.py list 生产计划
python3 op.py export-excel 生产数据.xlsx
python3 cockpit.py                      # 生成驾驶舱网页

② 接你自己的 SeaTable — cp config.yaml.example config.yaml，填上：

backend: seatable
seatable:
  api_token: "你的Token"
  base_uuid: "你的BaseUUID"

命令一行都不用改。想退回本地，backend 改回 local。

③ 采购库存源：按客户现状选一种：

inventory:
  source: partdb      # 也可选 api / mcp / file
partdb:
  enabled: true
  url: "http://你的PartDB:端口/api"
  token: "你的PartDBToken"

• 没有 ERP：可部署 PartDB，使用 partdb。
• 已有金蝶、简道云、禅道或自建 ERP：优先使用 api 或 mcp，通过配置完成鉴权、分页与字段映射。
• 暂时无法在线连接：使用 file 读取 Excel/CSV 导出。

完整配置见 config.yaml.example。所有通用库存默认属于“未确认库存”，必须经过人工库存审核才可抵扣生产需求。

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深入阅读

• 📖 使用手册 —— 14 张表怎么用、阶段 → 该写哪张表的对照、甘特图怎么读、格式铁律
• 🖥️ 交互式使用指南（HTML） —— 能点的角色视图 / 深链发起 / 夜间模式演示
• 📁 导入为项目 —— 团队共享同一套版本的做法

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分享与安全

公共仓库只包含通用代码、规则模板和示例配置，不保存客户数据或凭证。config.yaml、data/、pipeline/customer/、pipeline/rules.local.yaml 与 pipeline/out/ 都在 .gitignore 内。

首次使用采购流水线：运行 python pipeline/run.py init，把客户 BOM 和流程文件放入 pipeline/customer/，再填写本地 rules.local.yaml。库存可来自一键部署的 PartDB；客户已有金蝶、简道云、禅道或自建 ERP 时，优先通过通用 HTTP API 或 MCP 连接器在线接入，Excel/CSV 导出作为离线兜底。

驾驶舱网页里嵌的是你的真实业务数据。公开演示前必须用演示数据重新生成。

目录结构

seatable-production/
├── SKILL.md              # 领域知识（流程/表规则/格式/分析），不含任何凭证
├── config.yaml.example   # 配置模板（复制为 config.yaml 后填写）
├── op.py                 # 统一数据操作 CLI（模型与用户都只调它）
├── cockpit.py            # 驾驶舱网页生成器（单文件 HTML）
├── wechat_intake.py      # 微信本地库 → 待确认事件 → production/tasks 分流候选（双引擎）
├── evidence.py           # 图片证据元数据 + 90 天清理候选（显式 --yes 才删除）
├── wxengine/wa_db.py     # 微信 4.x 解密引擎（SQLCipher4 直读，主密钥从进程内存提取）
├── wxmatch.py            # 消息↔SeaTable 核对引擎（只读对账，高置信生成预填意图）
├── foresee.py            # 风险预测引擎（合同倒排·供应商画像·缺料预警 → data/foresee.json）
├── wxwatch.py            # 实时哨兵：监听监控群，关键词命中自动登记事件+通知
├── alerts.py             # 异常检测引擎：超期/应收/在途/停滞/行情 → data/alerts.json
├── daily_brief.py        # 站会摘要：异常+微信情报+业务面 合成一段话
├── notify.py             # 通知发件箱：进程解耦，AI 会话经 agent-mail 发送
├── market.py             # 物料监控清单 / 价格涨跌 / NRND-EOL（含 raw 子命令入口）
├── suppliers.py          # 得捷·贸泽官方 API 只读查价（凭证本地化 / 失败降级 / 统一 ¥）
├── commodities.py        # 上游原料行情（金/银/铜/锡/塑料，零凭证数据源）
├── seatable_sync.py      # 拉 SeaTable 云表快照供驾驶舱离线渲染
├── partdb_sync.py        # 拉 PartDB 库存与缺料快照
├── backfill_seatable.py  # 历史数据补录（确定性字段预填，需拍板的留空）
├── wecom_push.py         # 企业微信推送（发件箱 flush / 单条 push）
├── pipeline/             # 合同 → BOM → 库存审核 → 正式采购订单
│   ├── inventory_sources.py # PartDB / API / MCP / Excel·CSV 适配器
│   └── rules.yaml        # 无客户信息的公共采购规则模板
├── adapters/             # 业务台账后端适配器（可插拔）
│   ├── local.py          #   本地 CSV（默认，零依赖）
│   ├── seatable.py       #   SeaTable（配置驱动）
│   ├── partdb.py         #   PartDB（可选）
│   └── schema.py         #   14 表结构 + 15 条语义关联 + 默认值
├── references/           # 长文档（业务流程 / 分析公式）
├── tests/                # 离线回归测试（含双 Base、证据清理与自动化文档契约，不碰线上数据）
├── automations/          # 每日/季度自动化模板 + bridge/ 桥接脚本（挂到项目分组用）
├── scripts/              # 便捷 shell（SeaTable token / PartDB 查询）
├── partdb-price-import/  # 子技能：采购合同 PDF → PartDB 价格录入
├── partdb-part-create/   # 子技能：PartDB 新建物料 + 供应商件
├── expert/               # 专家包（内嵌技能副本，python sync_expert.py 同步，CI 校验漂移）
├── data/                 # 本地数据（自动生成，已 gitignore）
└── docs/                 # 手册、配图、在线指南

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_{本文档由 混元3（腾讯混元大模型）辅助撰写。}