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抖音小店（抖店）后台运营自动化。用于：(1) 浏览器访问抖店后台读取商品/订单/数据 (2) 商品批量下架/上架管理 (3) 电商罗盘数据读取 (4) 1688选品与利润计算 (5) 每日巡检报告生成。当用户提到抖店运营、商品管理、上下架操作、日常巡检、选品、订单查看时触发。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | clawshop-douyin-operator |
| description | 抖音小店（抖店）后台运营自动化。用于：(1) 浏览器访问抖店后台读取商品/订单/数据 (2) 商品批量下架/上架管理 (3) 电商罗盘数据读取 (4) 1688选品与利润计算 (5) 每日巡检报告生成。当用户提到抖店运营、商品管理、上下架操作、日常巡检、选品、订单查看时触发。 |
所有浏览器操作必须用 profile=openclaw，严禁用 profile=chrome！
profile=openclaw = 本地 OpenClaw 浏览器，随时可用 ✅profile=chrome = 需要用户 attach tab，cron 里完全不可用 ❌通过浏览器自动化（profile=openclaw）访问抖店后台。
⚠️ 踩坑警告：浏览器自动化有很多坑，操作前必读 browser-automation.md
基础域: https://fxg.jinritemai.com
| 功能 | 路径 |
|---|---|
| 商品管理（在售） | /ffa/g/list?sov_draft_status=0&sov_goodsType=0 |
| 商品管理（审核驳回） | /ffa/g/list?sov_draft_status=3 |
| 商品创建 | /ffa/g/create |
| 订单管理 | /ffa/morder/order/list |
| 发货中心 | /ffa/morder/logistics/ewaybill-delivery |
| 经营概览（罗盘） | /ffa/mcompass/overview |
| 商机中心 ⭐ | /ffa/bu/NewBusinessCenter |
| 体验分 | /ffa/eco/experience-score |
| 售后工作台 | /ffa/maftersale/aftersale/list |
document.body.innerText.match(/共 ?\d+ ?件商品/)
?sov_draft_status=3 页面日报格式：
📊 每日巡检日报
🗓️ YYYY-MM-DD
在售商品：X个 | 今日订单：X单 | 审核驳回：X个
[选品候选库状态]
[需要店主确认的事项]
完整踩坑指南 → browser-automation.md
1. 打开商品管理页
2. 搜索框输入逗号分隔的商品ID → 点查询
3. 全选 → 批量下架
4. 确认弹窗：JS 找"仍要下架"按钮点击
关键 JS（弹窗确认，ref 会过期！）：
[...document.querySelectorAll('button')].find(b => b.textContent.trim() === '仍要下架')?.click() || 'clicked'
路径：/ffa/bu/NewBusinessCenter
商机中心选品逻辑已由
clawshop-inspirationSkill 统一管理（数据流/审美流等7种选品流）。
商品候选库 token 统一通过
clawshop-data-managerSkill 管理：gateway config.get path=skills.entries.clawshop-data-manager.env → 取 CLAWSHOP_APP_TOKEN 和 CLAWSHOP_TABLE_ID字段结构见
clawshop-data-manager/SKILL.md。
2026-03-03 实战验证：79件商品，4页全量拿到，精确。 虚拟滚动每页只渲染~7条，必须边滚边采集，每页约采集20条；点击页码翻页而非依赖URL。
步骤：
打开在售商品页（重置所有筛选）：
https://fxg.jinritemai.com/ffa/g/list?status=2
等待页面出现"售卖中"（8秒）。
用 window._all = {} 初始化全局缓存，存 ID → 上架日期。
第1页采集：滚动+extract
// act evaluate
() => {
window._all = {};
const extract = () => {
document.querySelectorAll('table tbody tr').forEach(r => {
const t = r.innerText;
const id = t.match(/ID:(\d{15,})/);
const dt = t.match(/202\d\/\d{2}\/\d{2}/);
if (id && dt) window._all[id[1]] = dt[0];
});
};
// 滚动采集
return new Promise(resolve => {
const scrollEl = document.scrollingElement;
scrollEl.scrollTop = 0;
let i = 0;
const step = () => {
extract();
scrollEl.scrollTop += 500;
i++;
if (i < 15) setTimeout(step, 200);
else resolve(Object.keys(window._all).length);
};
step();
});
}
翻页（第2、3、4页）：点击页码 li，再重复滚动采集
// act evaluate（传入页码 N）
async () => {
const pageBtn = [...document.querySelectorAll('li')]
.find(li => li.innerText.trim() === '2' && li.className.includes('pagination-item'));
if (!pageBtn) return 'no page btn';
pageBtn.click();
await new Promise(r => setTimeout(r, 2000)); // 等页面切换
const scrollEl = document.scrollingElement;
scrollEl.scrollTop = 0;
const before = Object.keys(window._all).length;
for (let i = 0; i < 15; i++) {
scrollEl.scrollTop += 500;
await new Promise(r => setTimeout(r, 150));
document.querySelectorAll('table tbody tr').forEach(r => {
const t = r.innerText;
const id = t.match(/ID:(\d{15,})/);
const dt = t.match(/202\d\/\d{2}\/\d{2}/);
if (id && dt) window._all[id[1]] = dt[0];
});
}
return { before, after: Object.keys(window._all).length };
}
对每一页（2、3、4…）各调用一次，改 '2' 为对应页码即可。
结果导出：
() => Object.entries(window._all).sort((a,b) => a[1] < b[1] ? 1 : -1)
用 Python 对比 Bitable 候选库，批量更新上架日期/下架状态。
注意事项：
li.className.includes('pagination-item') 过滤，否则会误匹配document.body.innerText.match(/共 ?(\d+)/) 确认，计算需要几页202\d\/\d{2}\/\d{2}，从 row 的 innerText 直接提取导出查询商品 → 点击后生成任务，需在历史报表下载/ffa/fxg-bill/history-report)：文件只保留 24小时，容易过期字段结构以
feishu_bitable_list_fields(app_token, table_id)实时返回为准。 token 通过gateway config.get path=skills.entries.clawshop-data-manager.env获取。
def parse_price(price_str):
"""'￥4.88 ~ ￥9.16' → 4.88（取最低）"""
nums = [float(x.replace('￥','').strip()) for x in price_str.split('~') if x.replace('￥','').strip().replace('.','').isdigit() or '.' in x.replace('￥','').strip()]
return nums[0] if nums else 0.0
def parse_date_ms(time_str):
"""'2026/02/25 22:35:44' → 毫秒时间戳"""
from datetime import datetime
dt = datetime.strptime(time_str.strip(), "%Y/%m/%d %H:%M:%S")
return int(dt.timestamp() * 1000)