lark-fashion-cockpit-product-library

name	lark-fashion-cockpit-product-library
version	1.0.0
description	产品库 + 8 维详情 + AI 产品分析 + 产品关系图 — 当用户说「看 X 款产品」「分析卖得好的款」「找出售罄率<50%的春夏款」「画 X 款的关系图」「新增 X 款产品」「比较 SKU」时使用。包含 3 大杀手锏：AI 产品分析助手 / 产品关系图 / 8 维产品详情。属于 lark-fashion-cockpit 商品中心板块。
metadata	{"requires":{"bins":["lark-cli"]},"cliHelp":"lark-cli base --help"}

产品库 — 8 维详情 + AI 分析 + 关系图 ⭐

🔥 这是 lark-fashion-cockpit 含 3 大杀手锏的核心 skill：

• 杀手锏 1：AI 产品分析助手 — 自然语言问业务问题 → 读多维表 → 生成飞书文档
• 杀手锏 2：产品关系图 — 自动画"产品×SKU×内容×投流×直播×素材×元素"全维度关系图
• 杀手锏 3：8 维产品详情 — 一个产品多维度全景报告

板块： 🅱 商品中心
调用 lark-cli skill： base + whiteboard + doc + drive
多维表依赖： 01_产品库（核心）/ 02_4平台销售 / 05_任务清单 / 06_选题池 / 07_文案库 / 08_直播排期 / 11_退货反馈 / 16_竞品产品监控

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一、前置条件

读 ../../lark-shared/SKILL.md + ../../../lark-base/SKILL.md + ../../../lark-whiteboard/SKILL.md。

scope

lark-cli auth login --scope "base:record:read base:record:create base:record:update base:field:read docs:document:write_only docs:document.media:upload board:whiteboard:node:create drive:file:upload"

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二、4 大工作流

工作流 A：📋 8 维产品详情报告

触发语： "看下 X 款产品" / "X 款的详情" / "X 款卖得怎么样"

8 维结构

#	维度	数据源
1	经营数据	01_产品库（库存/做货/已实销/售价）+ 02_4平台销售
2	SKU 颜色尺码	01_产品库（颜色/尺码 multi-select）
3	关联内容	06_选题池 + 07_文案库 中关联此款的记录
4	付费投流	02_4平台销售 投流字段 / 自定义补充
5	直播讲解	08_直播排期 中"主推款"等于此款的记录
6	素材详情	01_产品库.附件字段 + lark-drive 文件夹
7	元素标签	AI 从产品名/描述提炼（颜色/风格/面料/场景）
8	关系图	见 工作流 C

执行步骤

# Step 1: 拿主产品记录
lark-cli base +record-list \
  --base-token <APP> --table-id tblrKzymnPPQ98ZX \
  --filter '{"conjunction":"and","conditions":[{"field_name":"款号","operator":"is","value":"DRS-0429-FL"}]}' \
  --jq '.data.records[0]'

# Step 2: 跨表拉关联数据（每张表分别查）
# 销售
lark-cli base +record-list --base-token <APP> --table-id tbll7UHbL6kDxZua \
  --filter '{"conjunction":"and","conditions":[{"field_name":"关联款","operator":"contains","value":"<款record_id>"}]}'

# 选题
lark-cli base +record-list --base-token <APP> --table-id tblTlCI2hQ7o1kr8 \
  --filter '{"conjunction":"and","conditions":[{"field_name":"关联款","operator":"contains","value":"<款record_id>"}]}'

# 直播
lark-cli base +record-list --base-token <APP> --table-id tblAuzO7UsdjlXyL \
  --filter '{"conjunction":"and","conditions":[{"field_name":"主推款","operator":"contains","value":"<款record_id>"}]}'

# 退货
lark-cli base +record-list --base-token <APP> --table-id tblCwJGr0HTMFtXD \
  --filter '{"conjunction":"and","conditions":[{"field_name":"SKU","operator":"contains","value":"<款号>"}]}'

Step 3: AI 提炼元素标签

把产品名 + 描述喂给 LLM，提示词：

分析下面这款女装产品，提炼出关键元素标签（每类 2-3 个）：
- 颜色：xxx
- 风格：xxx（如 法式 / 通勤 / 韩系 / OL / 街头 / 复古）
- 面料：xxx（如 雪纺 / 针织 / 西装料 / 棉麻）
- 场景：xxx（如 通勤 / 度假 / 约会 / 居家）
- 版型：xxx（如 收腰 / 直筒 / A字 / 紧身）

产品：{产品名}
描述：{描述/卖点}

Step 4: 输出飞书文档

读 ../../../lark-doc/SKILL.md。用 DocxXML 格式：

lark-cli docs +create --api-version v2 --content '<title>📋 X款 — 8 维产品详情</title>
<callout emoji="🎯"><p>款号：DRS-0429-FL / 季节：春夏 / 状态：在售</p></callout>
<h1>1. 经营数据</h1>
<table>...</table>
<h1>2. SKU 颜色尺码</h1>
...
<h1>8. 产品关系图</h1>
<whiteboard token="<上一步生成的 wb_token>"></whiteboard>'

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工作流 B：🤖 AI 产品分析助手（杀手锏 1）

触发语： "找出售罄率<50%的春夏款" / "比较 X 和 Y 哪个更赚钱" / "哪些款滞销" / "回报率最高的 5 款"

执行流程

用户问："找出售罄率<50%的产品，按春夏秋冬分类，按售卖权重排序"
        ↓
Step 1: AI 把自然语言问题翻译成结构化 query
        ↓
Step 2: 用 lark-cli base +data-query 跑（含聚合/筛选/排序）
        ↓
Step 3: AI 把查询结果总结成飞书文档（含表格 + 洞察 + 建议）

Step 1: 自然语言 → 结构化 query

AI 提示词模板：

把下面的业务问题翻译成 lark-cli base +data-query 的 JSON 配置：

业务问题：{用户原话}

可用字段（01_产品库）：
- 款号 (text)
- 品类 (select: 连衣裙/裤装/上衣/外套/半裙/针织/衬衫)
- 季节 (select: 春夏/秋冬/早春/早秋)
- 状态 (select: 在售/售罄/历史款/开发中)
- 库存 (number)
- 做货数 (number)
- 已实销 (number)
- 售价 (number)

派生指标（公式）：
- 售罄率 = 已实销 / 做货数 * 100
- 实销 GMV = 已实销 × 售价
- 库存周转 = 库存 / (已实销 / 30)（天）

输出 JSON 结构：{table_name, series, group_by, filter, sort, limit}

Step 2: 跑查询

lark-cli base +data-query \
  --base-token <APP> \
  --table-id tblrKzymnPPQ98ZX \
  --json @./query.json

Step 3: 输出飞书文档

lark-cli docs +create --api-version v2 --content '<title>🤖 AI 产品分析 — {用户问题}</title>
<callout emoji="📊"><p>{结论一句话}</p></callout>
<h1>查询结果</h1>
<table>...</table>
<h1>洞察</h1>
<ul><li>...</li></ul>
<h1>行动建议</h1>
<checkbox done="false">...</checkbox>'

用户预设问题（可在 README 列出）

• "找出售罄率<50%的产品，按季节分类排序"
• "哪些款距目标还需实销最多，给出优先推进顺序"
• "高退货率 + 高库存的风险款"
• "本季度 ROI 最高的 5 款"

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工作流 C：🕸️ 产品关系图（杀手锏 2）

触发语： "画下 X 款的关系图" / "X 款关联了哪些资源" / "X 款的全景"

读 ../../../lark-whiteboard/SKILL.md 学习 DSL/Mermaid 写法。

Step 1: 收集关联数据

调用上面工作流 A 的 Step 2，拿到该产品关联的：

• N 个 SKU（颜色×尺码）
• M 个内容（选题/文案）
• K 个直播场次
• L 个投流活动
• P 个素材
• Q 个元素标签

Step 2: 用 Mermaid 画图

WB_CONTENT='graph LR
  P[📦 DRS-0429-FL<br/>法式收腰碎花连衣裙] --> S1[🎨 莓果红/M]
  P --> S2[🎨 奶油白/L]
  P --> C1[🎬 抖音种草视频]
  P --> C2[📷 小红书图文]
  P --> L1[🎤 4/15 主播 A 直播]
  P --> L2[🎤 4/22 主播 B 直播]
  P --> A1[💰 抖音投流活动]
  P --> M1[🎨 模特图×20]
  P --> T1[🏷️ 法式 / 收腰 / 雪纺]'

lark-cli whiteboard +update \
  --doc-token <挂载文档> \
  --whiteboard-token <wb_token> \
  --type mermaid \
  --content "$WB_CONTENT"

或者用飞书白板的 DSL（更精细控制配色和形状），见 ../../../lark-whiteboard/SKILL.md。

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工作流 D：➕ 新增产品

触发语： "新增产品 X" / "录入新款 X"

cat > /tmp/new-product.json << 'EOF'
{
  "fields": ["款号","产品名称","品类","季节","状态","颜色","尺码","库存","做货数","已实销","售价"],
  "rows": [
    ["DRS-2026-0501-NEW", "品牌一-法式茶歇连衣裙", "连衣裙", "春夏", "开发中", ["奶油白","莓果红"], ["S","M","L"], 0, 300, 0, 269]
  ]
}
EOF

lark-cli base +record-batch-create \
  --base-token <APP> \
  --table-id tblrKzymnPPQ98ZX \
  --json @/tmp/new-product.json

后续可以让 agent 顺便：

• 创建对应的"开发中"上新波段（如未存在）
• 在 09_生产档案 录入打样任务（链 task-collaboration skill）

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三、涉及多维表

表	操作	用途
01_产品库	读 / 写	主体
02_4平台销售	读	拉销售数据
05_任务清单	读	拉关联任务
06_选题池	读	拉关联选题
07_文案库	读	拉关联文案
08_直播排期	读	拉直播场次
11_退货反馈	读	拉退货数据
16_竞品产品监控	读	拉对标款数据

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四、典型对话示例

例 1：8 维详情报告

用户：看下 DRS-0429-FL 这款怎么样

agent：
正在拉取 8 维数据...
✓ 经营：库存 280 / 做货 600 / 已实销 320（售罄率 53%）/ 售价 ¥299
✓ SKU：莓果红 + 奶油白 × XS-XL（10 个 SKU）
✓ 内容：3 条抖音种草、2 条小红书图文
✓ 直播：4/22 主播 A 主推
✓ 退货：12 条退货，主因「尺码偏小」
✓ 元素标签：法式 / 收腰 / 雪纺 / 春夏 / 通勤约会

📋 报告已生成：https://my.feishu.cn/docx/<doc_id>
🕸️ 关系图：https://my.feishu.cn/board/<wb_id>

⚠️ 风险：尺码退货率偏高，建议下批生产时调整版型。

例 2：AI 产品分析

用户：找出春夏款里售罄率低于 50% 的，按销量排序，告诉我哪些该清仓

agent：
✓ 解析问题为结构化 query
✓ 跑 base +data-query
✓ 找到 4 款：
  1. 品牌二-OL极简通勤西服（40%）— 库存 180，建议清仓
  2. ...

📊 分析报告 + 清仓建议已生成：https://my.feishu.cn/docx/...

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五、参考

• ../../../lark-base/references/lark-base-data-query.md — data-query DSL
• ../../../lark-whiteboard/SKILL.md — 白板/关系图
• ../../../lark-doc/SKILL.md — 文档创建
• ../task-collaboration/SKILL.md — 跨部门任务（建产品后建任务）