| name | lark-fashion-cockpit-morning-report |
| version | 1.0.0 |
| description | 经营晨报 — 整合 4 平台数据 + 库存预警 + 任务进度 + OKR 达成率，AI 生成简报推送到老板群。当用户说「今天经营怎么样」「店铺日报」「老板早报」「我家店今日数据」「看下今日异常」时使用。可手动触发或 cron 定时（每日 08:00）。属于 lark-fashion-cockpit 公司经营板块。 |
| metadata | {"requires":{"bins":["lark-cli"]},"cliHelp":"lark-cli base --help"} |
经营晨报 — 一句话看店
🌅 老板娘最爱用的能力。 每天早上 8 点（或一句话触发），agent 自动整合所有运营数据 → AI 生成简报 → 飞书 IM 卡片推送。
板块： 🅰 公司经营
调用 lark-cli skill： base + doc + im
多维表依赖： 01_产品库 / 02_4平台销售 / 03_库存预警 / 05_任务清单 / 13_OKR / 经营总览仪表盘
一、前置条件
lark-cli auth login --scope "base:record:read base:dashboard:read docs:document:write_only im:message:write"
二、工作流（5 维度整合）
触发：用户说"今天怎么样" 或 cron 08:00
↓
Step 1: 读 02_4平台销售 — 昨日销售总览（GMV/订单/转化）
Step 2: 读 03_库存预警 — 当前预警 SKU 列表
Step 3: 读 05_任务清单 — 进行中 + 超期任务
Step 4: 读 13_OKR — 各 OKR 进度
Step 5: 读 经营总览 仪表盘 — 总体健康度
↓
AI 整合：5 维数据 → 简报模板
↓
输出：
- 飞书文档（详细报告，可点开查看）
- IM 卡片（精华版推送到老板群/私聊）
Step 1: 4 平台销售总览
YESTERDAY=$(date -d 'yesterday' +%s)000
TODAY_0=$(date +%s)000
lark-cli base +record-list \
--base-token <APP> --table-id tbll7UHbL6kDxZua \
--filter '{"conjunction":"and","conditions":[
{"field_name":"日期","operator":"isGreaterEqual","value":"'$YESTERDAY'"},
{"field_name":"日期","operator":"isLess","value":"'$TODAY_0'"}
]}' \
--jq '[.data.records[] | {平台:.fields.平台, GMV:.fields.GMV, 订单:.fields.订单数, UV:.fields.UV, 转化率:.fields.转化率}]'
预期输出：
[
{"平台":"淘宝", "GMV":98600, "订单":512, "UV":18640, "转化率":2.75},
{"平台":"抖音", "GMV":85400, "订单":420, "UV":35200, "转化率":1.19},
...
]
Step 2: 库存预警（紧急 + 中等）
lark-cli base +record-list \
--base-token <APP> --table-id tblq2jhCQiRFeDXh \
--filter '{"conjunction":"and","conditions":[
{"field_name":"紧急度","operator":"is","value":"紧急"}
]}'
Step 3: 任务异常
NOW=$(date +%s)000
TOMORROW=$(date -d '+1 day' +%s)000
lark-cli base +record-list \
--base-token <APP> --table-id tblRnB14n1xW1vou \
--filter '{"conjunction":"and","conditions":[
{"field_name":"状态","operator":"is","value":"进行中"},
{"field_name":"截止日期","operator":"isLess","value":"'$TOMORROW'"}
]}'
Step 4: OKR 进度
lark-cli base +record-list \
--base-token <APP> --table-id tbl0tdusQ2fw98wZ \
--filter '{"conjunction":"and","conditions":[
{"field_name":"周期","operator":"is","value":"2026Q2"}
]}' \
--jq '[.data.records[] | {OKR:.fields["OKR标题"], 进度:.fields.进度, 部门:.fields.部门}]'
Step 5: AI 整合 + 输出
把 4 步的数据塞给 LLM，提示词模板：
你是一个女装电商品牌运营助手。基于下面的数据生成一份「经营晨报」（150-300字）：
【昨日销售】
{step1 数据}
【库存预警】
{step2 数据}
【任务异常】
{step3 数据}
【OKR 进度】
{step4 数据}
输出格式（DocxXML 适配飞书文档）：
<title>🌅 经营晨报 - YYYY-MM-DD</title>
<callout emoji="🎯"><p>【一句话总结】昨日 GMV X 万 / 同比 +X% / 异常 X 项</p></callout>
<h1>📈 4 平台销售</h1>
<table>...</table>
<h1>⚠️ 异常事项（按优先级）</h1>
<ul><li>...</li></ul>
<h1>🎯 OKR 进度</h1>
...
<h1>✅ 今日推荐行动</h1>
<checkbox done="false">...</checkbox>
Step 6: 飞书文档创建
lark-cli docs +create --api-version v2 --content "@/tmp/morning-report.xml"
Step 7: IM 卡片推送
lark-cli im chats messages create \
--user-id "<老板 open_id>" \
--msg-type interactive \
--content '{
"config":{"wide_screen_mode":true},
"header":{"title":{"tag":"plain_text","content":"🌅 5 月 4 日经营晨报"},"template":"green"},
"elements":[
{"tag":"div","text":{"tag":"lark_md","content":"**昨日 GMV** ¥8.6 万 (+12% MoM)\n**异常** 3 项 ⚠️\n\n【库存预警】SKT-0328-A 售罄风险\n【任务超期】设计稿出图 张三\n【OKR 落后】2026Q2 商品上新 进度 58%"}},
{"tag":"action","actions":[
{"tag":"button","text":{"tag":"plain_text","content":"查看完整报告"},"type":"primary","url":"<doc_url>"}
]}
]
}'
三、定时执行（cron 模式）
可以让用户配置每天 08:00 自动跑：
0 8 * * * cd /path/to/lark-fashion-cockpit && agent run morning-report > /tmp/morning-report.log 2>&1
⭐ 三半、晨报 → 派工闭环（核心交互模式）
这是 lark-fashion-cockpit 最贴近老板娘办公习惯的设计：看完晨报立刻一句话派工。
工作流（agent 主动询问 + 自然语言批量派）
晨报跑完 → 不结束 → agent 主动问：
🌅 晨报已生成。我从今日 P0/P1 提取了 N 个推荐任务：
1. <任务标题> → @<推断的负责人>
2. ...
要批量派吗？回复：
- "全派" → 把没派的全部建
- "派 1,3,5" → 选编号派
- "不派" → 跳过
用户回复 → agent 解析 → 批量调 task-collaboration
Step 1: 在晨报报告里识别可派任务
每条「今日推荐行动」需要含：
- 任务标题（动词开头）
- 优先级（P0/P1/P2）
- 推断的负责人（基于 team-config.json 的角色映射）
- "工厂 / 生产 / 打样" → 生产主管
- "客服 / 退货" → 客服
- "拍摄 / 视频" → 摄影师 / 内容编辑
- "审批" → 老板自己
- "投流 / 详情页" → 运营
Step 2: agent 拼成确认卡片
Step 3: 解析回复 → 批量派任务
for task in <选中的>; do
TASK_GUID=$(lark-cli task +create --summary "$title" --description "来自 X 月 X 日晨报" --due "+Nd" --jq '.data.task.guid')
lark-cli task +assign --task-id $TASK_GUID --add $owner_oid
lark-cli task +followers --task-id $TASK_GUID --add $boss_oid
done
实测效果（参考 examples/00-end-to-end-demo.md）
21:25 老板："跑下经营晨报"
21:25 agent → 飞书文档 + 绿色晨报卡片
21:30 老板："能不能直接派工"
21:30 agent → 4 个推荐任务批量建 + 派给 3 个朋友 + 群里弹派工汇报卡片
21:30 朋友们手机响
老板从看晨报到派工完成总耗时：< 1 分钟
⚠️ 关键约束
- agent 不要"自动派" — 必须等老板确认（避免误派）
- 推断负责人时如果置信度低（<70%）→ 标记"待确认"，不自动建任务
- 派工后 5 秒内推送汇报卡片（老板能立刻知道派给谁）
四、典型对话示例
用户：今天经营怎么样
agent：
正在拉取 5 维数据...
✓ 4 平台销售（昨日总 ¥86,400 / 同比 +12%）
✓ 库存预警 1 条紧急
✓ 任务超期 1 条
✓ OKR 进度（4 个，平均 68.75%）
🌅 简报已生成 → 已推送到您的私聊
查看完整：https://my.feishu.cn/docx/<doc_id>
五、参考
