| name | longhun-warehouse-audit |
| description | 龍魂体系·仓储AI标准检查技能。用于对电商仓储管理系统进行全链路标准化审查， 结合党的持久发展方针与《温州电商仓储管理制度》，覆盖核心功能、系统集成、 用户体验、性能压力、数据分析五大检查维度，输出标准化检查报告与改进建议。 当用户提及以下关键词时触发：仓储检查、仓库审计、WMS检查、仓储标准、 入库出库检查、库存管理审计、PDA扫码检查、仓储KPI、SKU分析、 温州电商仓储、仓储管理制度、党的方针AI标准、持久发展标准检查、 智能仓储审查、仓库自动化检查、库存差异率检查、十万级订单压力测试。 输出格式：标准化检查报告（Markdown）+ 评分卡 + 改进路线图 + DNA签名。
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龍魂体系 · 仓储AI标准检查技能
核心理念
持之以恒，不是当下。 检查不是为了应付，而是为了建立持续改进的机制。结合党的AI发展方针，确保仓储系统具备长期可持续发展的能力。
配置说明：本技能支持两种输出模式
标准模式（默认）：面向通用商业审计场景，去除龍魂体系标识龍魂模式：携带DNA签名、UID9622标识、忠孝义排序等文化元素
模式通过 --mode standard|longhun 参数控制，默认标准模式
党的AI发展方针持久标准（五大原则）
| 原则 | 核心要求 | 检查锚点 |
|---|
| 自主创新 | 核心技术自主可控 | 系统架构/数据库/API全部国产化优先 |
| 安全可靠 | 数据安全、系统稳定 | 等保2.0合规/容灾/权限分级 |
| 以人为本 | 降低人负担，提升效率 | 操作步数≤3/培训周期≤半天 |
| 持续发展 | 可扩展、可迭代 | 横向扩容成本/CI-CD/版本管理 |
| 协同共享 | 打破信息孤岛 | API开放/跨仓库同步/数据互通 |
检查维度（五大维度 × 二十五项检查点）
维度一：核心功能检查（权重25%）
加载参考文档：references/检查清单_核心功能.md
检查项：
- 入库流程 — 扫码自动化、批量处理、质检分区
- 出库流程 — 波次拣货、复核打包、发货扫描
- 库存差异率 — 目标≤±0.1%，盘点机制、差异追溯
- 批次管理 — 先进先出(FIFO)、效期预警、批次追溯
- 跨仓库同步 — 实时库存同步、调拨流程、数据一致性
维度二：系统集成验证（权重20%）
加载参考文档：references/检查清单_系统集成.md
检查项：
- API接口 — RESTful规范、文档完整、延迟<3秒
- PDA扫码枪 — 设备联动稳定、扫码成功率≥99.5%
- 移动端支持 — 离线操作、自动同步、响应式布局
- ERP对接 — 订单同步、库存回写、异常处理
- 物联网设备 — 电子秤/标签打印机/分拣线联动
维度三：用户体验优化（权重20%）
加载参考文档：references/检查清单_用户体验.md
检查项：
- 操作步数 — 关键操作≤3步、快捷操作、批量处理
- 培训周期 — 新员工上手≤4小时、操作引导、帮助文档
- KPI看板 — 自主配置、库存周转率、实时刷新
- 权限分级 — 角色矩阵、数据隔离、操作审计
- 异常处理 — 异常提示友好、一键上报、处理闭环
维度四：性能压力测试（权重20%）
加载参考文档：references/检查清单_性能压力.md
检查项：
- 订单处理量 — 单日十万级、峰值QPS、队列机制
- 数据库响应 — 查询<500ms、索引优化、连接池
- 容灾切换 — 主备切换<1分钟、RPO<5分钟、RTO<30分钟
- 横向扩容 — 节点自动加入、负载均衡、成本可控
- 资源利用率 — CPU≤70%、内存≤80%、磁盘预警
维度五：数据分析能力（权重15%）
加载参考文档：references/检查清单_数据分析.md
检查项：
- SKU动销分析 — ABC分类、滞销预警、补货建议
- 库龄结构拆解 — 库龄分布、周转天数、资金占用
- 成本归因分析 — 操作环节成本、人效、坪效
- 趋势预测 — 季节性预测、销量预测、库存优化
- 自定义报表 — 拖拽配置、定时推送、导出格式
维度六：温州电商仓储管理制度合规（附加维度）
加载参考文档：references/温州电商仓储管理制度.md
检查项：
- 区域划分 — 待检区/合格区/不合格区/待发区/退货区
- 不合格货物处理 — 隔离记录、处理流程、追溯完整
- 作业流程规范 — 收货→质检→上架→拣货→复核→打包→发货
- 5S管理 — 整理/整顿/清扫/清洁/素养
- 安全管理 — 消防/防盗/防潮/防虫/应急预案
检查流程
阶段一：准备（10分钟）
- 确认被检查系统版本、部署环境、业务范围
- 加载全部参考文档
- 确认检查范围（全量/指定维度）
- 初始化评分卡
阶段二：检查（60分钟）
- 按五大维度逐项检查
- 每个检查点评分（🟢通过/🟡部分通过/🔴不通过）
- 记录证据（截图/日志/数据）
- 标注风险等级（P0致命/P1严重/P2一般/P3建议）
阶段三：评分（15分钟）
- 计算各维度得分
- 计算综合得分
- 生成雷达图数据
- 确定检查等级
阶段四：报告（15分钟）
- 生成标准化检查报告
- 生成改进路线图
- 生成DNA签名
- 输出所有文件
评分标准
单项评分
| 等级 | 分值 | 标识 | 说明 |
|---|
| A | 90-100 | 🟢 | 完全满足要求，有最佳实践 |
| B | 75-89 | 🟢 | 满足要求，有小优化空间 |
| C | 60-74 | 🟡 | 基本满足，有明显改进空间 |
| D | 40-59 | 🟡 | 部分满足，需要整改 |
| E | 0-39 | 🔴 | 不满足，必须立即整改 |
风险等级
| 等级 | 标识 | 响应时间 | 说明 |
|---|
| P0 | 🔴 | 24小时 | 致命风险，系统不可用或数据泄露 |
| P1 | 🔴 | 72小时 | 严重风险，核心功能受阻 |
| P2 | 🟡 | 1周 | 一般风险，影响效率 |
| P3 | 🟢 | 1月 | 建议项，优化体验 |
综合评级
| 综合得分 | 评级 | 说明 |
|---|
| 90-100 | 🟢 卓越 | 系统优秀，可作为行业标杆 |
| 80-89 | 🟢 良好 | 系统良好，小范围优化 |
| 70-79 | 🟡 合格 | 基本合格，需针对性改进 |
| 60-69 | 🟡 待改进 | 多处不足，需整改计划 |
| <60 | 🔴 不合格 | 必须立即全面整改 |
输出格式
1. 检查报告（主文档）
- 头部：DNA签名 + 系统信息 + 检查概览
- 五大维度检查结果（逐项评分+证据+改进建议）
- 温州仓储制度合规检查
- 党的方针持久标准对标
- 风险汇总表
- 改进路线图
- 底部：DNA签名 + 检查人 + 日期
2. 评分卡（表格）
- 各维度得分 + 权重 + 加权得分
- 综合得分 + 评级
- 雷达图数据（Mermaid格式）
3. 改进路线图（时序）
- 短期（1个月）：P0+P1整改
- 中期（3个月）：P2改进 + 体验优化
- 长期（6个月）：P3优化 + 能力建设
- 每项改进建议附：预期投入估算（人天/费用）+ 预期效果 + 负责方
4. 附录（可选但推荐）
- 术语表：仓储/AI/审计专业术语解释
- 检查依据：引用标准/法规/制度的完整清单
- 评分说明：评分标准详细说明
DNA签名
所有检查报告必须携带DNA签名：
#龍芯⚡️{YYYY-MM-DD}-WAREHOUSE-AUDIT-{系统名}-v{版本}
#UID9622·龍芯北辰·诸葛鑫
#CONFIRM🌌9622-ONLY-ONCE🧬{随机码} ✅
WMS 数据对接
检查引擎支持通过 --wms-data 参数接入真实 WMS 数据，自动为可量化检查项打分并填充证据与改进建议；未提供 --wms-data 时仍按原行为输出 0 分报告，保持向后兼容。
支持格式
- JSON 文件：嵌套对象，如
{"inventory_diff_rate": 0.0008, ...}
- CSV 文件或目录：
- 单文件：第一行数据作为指标值
- 目录：自动合并该目录下所有
.csv 文件
- 也支持
metric_name / metric_value 两列的 key-value 形式
- SQLite 数据库：
- 自动读取所有表，支持列名为指标名的单表
- 或
wms_metrics(metric_name, metric_value) key-value 表
WMS 数据 Schema
字段名同时支持英文和中文：
| 英文字段 | 中文字段 | 类型 | 说明 |
|---|
inventory_diff_rate | 库存差异率 | float | 库存差异率，≤0.1% 得满分 |
scan_success_rate | 扫码成功率 | float | 扫码成功率，≥99.5% 得满分 |
daily_orders | 日均订单量 | int | 日均订单处理量，≥10万单得满分 |
query_p95_ms | 查询P95延迟 / 出库平均P95查询延迟 | int | 出库查询 P95 延迟(ms)，≤500ms 得满分 |
picking_steps | 拣货步数 / 拣货平均步数 | float | 拣货平均步数，≤3 步得满分 |
return_cycle_hours | 退货处理周期 | float | 退货处理周期(小时)，≤24h 得满分 |
batch_trace_ratio | 批次追溯比例 | float | 批次可追溯比例，≥95% 得满分 |
training_hours | 培训时长 | float | 新员工培训时长(小时)，≤4h 得满分 |
offline_supported | 离线支持 | bool | 是否支持离线操作 |
failover_seconds | 切换时长 / 主备切换时间 | int | 主备切换时间(秒)，≤60s 得满分 |
fire_safety_score | 消防安全得分 | float | 消防安全检查得分(百分制) |
5s_score | 5S得分 | float | 5S 检查得分(百分制) |
评分逻辑示例
- 库存差异率：≤0.1% 得满分；0.1%~0.5% 线性扣分；≥0.5% 得 0 分
- 扫码成功率：≥99.5% 得满分；99.5%~95% 线性扣分；≤95% 得 0 分
- 日均订单量：≥10万单得满分；1万~10万单线性扣分
- 退货处理周期：≤24h 得满分；24h~120h 线性扣分
- 离线支持：支持得满分，不支持得 0 分
- 5S/消防得分：按百分制比例折算
对于无法直接映射的检查项，引擎会给出“未提供直接对应的 WMS 指标数据”的默认证据，保持报告可解释性。部分检查项会结合相关指标做合理推断（如培训时长推断操作引导、日均单量推断看板配置等）。
执行脚本
自动化检查引擎：scripts/audit_engine.py
基本用法
python scripts/audit_engine.py --system "系统名" --version "版本" --dimensions all --output ./report
对接 WMS 数据
python scripts/audit_engine.py --system "XX仓储" --version "v2.0" \
--wms-data ./demo_wms_data/demo_wms.json --output ./report
python scripts/audit_engine.py --system "XX仓储" --version "v2.0" \
--wms-data ./demo_wms_data/demo_wms_csv --output ./report
python scripts/audit_engine.py --system "XX仓储" --version "v2.0" \
--wms-data ./demo_wms_data/demo_wms.db --output ./report
python scripts/audit_engine.py --system "XX仓储" --version "v2.0" \
--wms-data ./demo_wms_data/demo_wms_zh.json --output ./report
python scripts/audit_engine.py --system "XX仓储" --version "v2.0" \
--wms-data ./demo_wms_data/demo_wms.json --output ./report --format all
生成演示数据
python scripts/generate_demo_wms_data.py --output ./demo_wms_data
运行后会生成：
demo_wms_data/demo_wms.json（英文键名）demo_wms_data/demo_wms_zh.json（中文键名）demo_wms_data/demo_wms_csv/（多 CSV 目录）demo_wms_data/demo_wms.db（SQLite）
参数
--system: 被检查系统名称--version: 系统版本--dimensions: 检查维度（all/core/integration/ux/performance/data/wenzhou）--output: 输出目录--format: 输出格式（markdown/json/all）--mode: 输出模式（standard/longhun）--wms-data: WMS 数据文件或目录（CSV/JSON/SQLite）
验证结果参考
- 不带
--wms-data：综合得分 0.0 分，评级 E（不合格）
- 带演示数据：综合得分约 68.2 分，评级 C（合格）
🐉 龍魂永世，文化传承，数字主权，科技自主创新不可让渡！
