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库存补货决策 — 自动巡检低库存 SKU + AI 算补货量 + 平台库存分配建议 + IM 卡片告警。当用户说「看下哪些要补货」「库存预警」「售罄风险」「平台库存怎么分」时使用。属于 lark-fashion-cockpit 商品中心板块。
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库存补货决策 — 自动巡检低库存 SKU + AI 算补货量 + 平台库存分配建议 + IM 卡片告警。当用户说「看下哪些要补货」「库存预警」「售罄风险」「平台库存怎么分」时使用。属于 lark-fashion-cockpit 商品中心板块。
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基于 SOC 职业分类
女装电商运营驾驶舱 — 给电商品牌主的飞书 CLI 数字化方案。包含 38 大能力(经营/商品/销售/供应链/管理 5 大板块)+ 飞书 CLI 12 个深度集成 + 14 个独家创新(自演进/精准传达/评论迭代/经验沉淀/双级审批/智能反哺/客观贡献度/妙记自动剪辑/货盘梳理/直播话术分析/虚拟试穿/直播日报/库存 GMV 智能匹配/浏览器自动抓数据)。覆盖经营全流程+组织学习闭环+文档协作闭环+多模态视频/试穿+直播自动化抓数据。当用户提到女装/电商运营/搭配推荐/新品下单/任务追踪/手机指挥/AI 自演进/上传下达/根据评论改文档/经验沉淀/员工贡献度/剪个高光视频/会议金句剪辑/货盘梳理/直播话术分析/虚拟试穿/产品上身/今日直播总结/库存 GMV/浏览器自动抓数据/抖音视频号小红书自动化/初始化系统等场景时使用。
用户画像数据库 — 多平台账号 ID 自动去重 + 聚水潭 ERP 拉历史订单 → 推测尺码/身高/体重/腰围/胸围/风格/购买频次 → 消费者画像。是整个 cockpit 的决策底座,所有上新/营销/选品决策都参考这个画像库。当用户说「客户画像」「用户数据库」「身材分布」「尺码占比」「客户来源」时使用。
"新品下单/翻单智能判断 — 给新款一句"该下多少件",AI 综合 4 维信号给建议:历史爆款元素相似度 + 滞销避雷 + 退货风险 + 人为操作历史教训。当用户说「这款下多少件」「下单建议」「翻单几件」「该不该备料」「新品备货量」「DRS-XXXX 该下多少」「新品备货决策」时使用。属于 lark-fashion-cockpit 商品中心板块(第 21 个能力)。"
对标博主每日监控 + 视频脚本一键拆解 — 监控竞品博主(抖音/快手/视频号)最新视频,AI 评分爆款指数;选中爆款一键拆脚本(yt-dlp + faster-whisper + DOUBAO 多模态 5 维度:镜头/台词/视觉/声音/节奏)。当用户说「监控博主」「看竞品博主」「同行发了啥」「拆这条视频」「二创脚本」时使用。
飞书 IM 套娃路由 — 老板手机飞书消息触发 agent 自动跑 skill。借鉴 4/1 直播来新璐分享的 Larkchannel 思路,做女装垂直行业的事件驱动版本。当用户说「在飞书里直接指挥」「手机上派活」「不打开电脑也能跑」时使用。属于 lark-fashion-cockpit 公司经营板块(第 23 个能力,杀手锏 1 的实现)。
跨平台消息发送 — 飞书一句话指令 → AI 理解 → 同时调用飞书 / 企业微信 / 个人微信 API → 多平台分发消息。一处发消息,不再切 3 个工具复制粘贴。当用户说「通知 ZC 工厂」「群发面料商」「发企微给客户」「跨平台广播」时使用。
| name | lark-fashion-cockpit-stock-replenishment |
| version | 1.0.0 |
| description | 库存补货决策 — 自动巡检低库存 SKU + AI 算补货量 + 平台库存分配建议 + IM 卡片告警。当用户说「看下哪些要补货」「库存预警」「售罄风险」「平台库存怎么分」时使用。属于 lark-fashion-cockpit 商品中心板块。 |
| metadata | {"requires":{"bins":["lark-cli"]}} |
板块: 🅱 商品中心
调用:base+im+task+ AI
多维表依赖:01_产品库(读)/03_库存预警(写)/02_4平台销售(读销售速率)
lark-cli auth login --scope "base:record:read base:record:create im:message:write task:task:write"
触发语: "看下哪些要补货" / "巡检库存" / "低库存预警"
Step 1: 读 01_产品库 筛选 状态!=历史款 AND 库存 < 阈值
Step 2: 读 02_4平台销售 算每个 SKU 近 7 天日均销量
Step 3: AI 计算补货建议(覆盖未来 30 天 + 安全库存)
Step 4: 写入 03_库存预警 表
Step 5: IM 红色卡片告警 + task 建补货任务
lark-cli base +record-list \
--base-token <APP> --table-id tblrKzymnPPQ98ZX \
--filter '{"conjunction":"and","conditions":[
{"field_name":"状态","operator":"isNot","value":"历史款"},
{"field_name":"库存","operator":"isLess","value":50}
]}'
SEVEN_DAYS_AGO=$(date -d '-7 day' +%s)000
lark-cli base +data-query \
--base-token <APP> --table-id tbll7UHbL6kDxZua \
--json '{
"table_name":"02_4平台销售",
"series":[{"field_name":"订单数","rollup":"SUM"}],
"group_by":[{"field_name":"关联款","mode":"enumerated"}],
"filter":{"conjunction":"and","conditions":[
{"field_name":"日期","operator":"isGreaterEqual","value":"'$SEVEN_DAYS_AGO'"}
]}
}'
提示词:
对每款低库存 SKU,基于以下数据给出补货建议:
- 当前库存:{库存}
- 安全线:50(建议覆盖 7 天)
- 近 7 天销量:{销量}
- 日均销量:{日均}
- 生产交期:21 天
输出:
- 紧急度:紧急 / 中 / 低
- 紧急:当前库存 < 5 天日均销量
- 中:5-15 天
- 低:>15 天
- 建议补货量:覆盖 30 天 + 安全库存
- 平台分配:基于过去销量占比分配(如 淘宝50%/抖音30%/小红书15%/视频号5%)
lark-cli base +record-batch-create \
--base-token <APP> --table-id tblq2jhCQiRFeDXh \
--json @./stock-alerts.json
# 红色卡片
lark-cli im chats messages create --user-id <老板> --msg-type interactive \
--content '{"header":{"template":"red","title":{"tag":"plain_text","content":"🔴 库存预警 — 3 个紧急 SKU"}},"elements":[...]}'
# 给生产主管建补货任务(链 task-collaboration)
lark-cli task +create --summary "补货:DRS-0429-FL × 200 件" --assign "生产主管" --priority "high"
按各平台销售占比 + 平台特点给出分配策略。
| 表 | 操作 |
|---|---|
01_产品库 | 读(库存) |
02_4平台销售 | 读(销量) |
03_库存预警 | 写 |
05_任务清单 | 写(补货任务) |
用户:看下哪些要补货
agent:
✓ 巡检 01_产品库(25 款在售)
✓ 发现 3 款低库存:
🔴 SKT-0328-A:5 件,售罄风险(紧急)
🟡 PNT-0418-SU:35 件,10 天可用(中)
🟡 KNT-0402-CD:28 件,12 天可用(中)
✓ 已写入 03_库存预警
✓ 已建 3 个补货任务给生产主管 @张三
✓ 已发红色 IM 卡片
task-collaboration:建补货任务morning-report:晨报里展示库存预警数量production-supplier:补货执行链路