From d2dc25eb09637457c086743615319848684eea00 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: wangbeihong Date: Thu, 12 Mar 2026 14:33:36 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?feat:=20=E6=B7=BB=E5=8A=A0=E5=90=8E=E7=BB=AD=20?= =?UTF-8?q?AI=20=E4=BB=A3=E5=8A=9E=E6=B8=85=E5=8D=95=E5=92=8C=E5=BC=80?= =?UTF-8?q?=E5=8F=91=E9=A1=BA=E5=BA=8F=E5=BB=BA=E8=AE=AE=EF=BC=8C=E4=BC=98?= =?UTF-8?q?=E5=8C=96=E5=8A=9F=E8=83=BD=E5=AE=9E=E7=8E=B0=E8=A7=84=E5=88=92?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 77 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 77 insertions(+) diff --git a/README.md b/README.md index 2d1114b..32a859a 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -344,3 +344,80 @@ cp /www/wwwroot/inventory/data/inventory.db /www/backup/inventory_$(date +%F).db ### Q3: 本地和服务器数据库要实时同步吗 不建议 SQLite 双向实时同步。建议以服务器库为主，本地用于测试。 + +## 13. 后续 AI 代办清单 + +下面这份清单按“先容易落地、再逐步增强”的顺序排列，建议后续按阶段推进，不要一次铺太大。 + +### 第一阶段：先做能直接省时间的功能 + +- [ ] AI 入库预处理 +- [ ] 支持粘贴采购清单、聊天记录、Excel 文本后，由 AI 自动拆分为 `料号 / 名称 / 数量 / 规格 / 备注` +- [ ] 自动识别脏数据，例如缺字段、数量格式异常、字段顺序混乱 +- [ ] 输出结构化预览结果，用户确认后再正式写入库存 +- [ ] 对接现有快速入库 / 袋装批量新增流程，不直接绕开人工确认 + +### 第二阶段：提升库存数据质量 + +- [ ] AI 重复物料巡检 +- [ ] 定期扫描库存，找出“疑似同料号”“疑似同参数”“疑似同立创编号”的记录 +- [ ] 输出“疑似重复物料清单”，由人工决定是否合并 +- [ ] 给出重复原因说明，例如名称近似、规格一致、备注含相同 LCSC 编号 +- [ ] 增加“建议统一名称/规格写法”的辅助提示 + +### 第三阶段：升级补货能力 + +- [ ] AI 缺货风险预测 +- [ ] 不只看当前库存阈值，还结合最近 7 天 / 30 天出库趋势评估风险 +- [ ] 给出“预计可支撑天数”“风险等级”“建议补货时机” +- [ ] 在现有 AI 补货建议基础上增加“为什么建议补货”的解释 + +- [ ] AI 采购建议优化 +- [ ] 结合 `最小包装量` 给出更合理的采购数量 +- [ ] 将补货建议分为 `紧急 / 本周 / 可延后` +- [ ] 支持把多个建议项整理成采购清单草稿 + +### 第四阶段：提升查找和录入体验 + +- [ ] AI 自然语言搜索 +- [ ] 支持搜索“3.3V 稳压芯片”“0805 常用电阻”“USB 相关器件”这类自然语言 +- [ ] 将自然语言自动映射到 `名称 / 规格 / 备注 / 料号` 的组合搜索 + +- [ ] AI 标签与备注标准化 +- [ ] 自动生成更适合标签打印的短名称 +- [ ] 自动补全更统一的备注格式和搜索关键词 +- [ ] 让名称更短、备注更规范，方便后续检索和盘点 + +### 第五阶段：做更深层的数据分析 + +- [ ] AI 异常库存行为分析 +- [ ] 分析哪些元件短时间频繁出库、频繁被修改、频繁被合并 +- [ ] 标出值得人工复查的异常记录 +- [ ] 为后续库存盘点提供风险提示 + +## 14. AI 开发顺序建议 + +建议按下面顺序做，避免功能做散： + +1. 先做 `AI 入库预处理` +2. 再做 `AI 重复物料巡检` +3. 然后把 `AI 补货建议` 升级为 `缺货风险预测 + 采购建议优化` +4. 最后再补 `自然语言搜索 / 标签标准化 / 异常分析` + +这样安排的原因： + +- `AI 入库预处理` 最容易立刻省时间 +- `AI 重复物料巡检` 能提升库存数据质量，为后续 AI 功能打基础 +- `缺货预测` 和 `采购建议` 依赖更干净、更稳定的历史数据 +- `自然语言搜索` 和 `异常分析` 更适合在系统稳定后增强体验 + +## 15. 当前最推荐优先做的一项 + +当前最推荐优先实现：`AI 入库预处理` + +原因： + +- 最贴近日常使用场景 +- 改动风险低，不会破坏现有库存规则 +- 可以复用现有快速入库、袋装批量、人工确认合并流程 +- 做完后，后续 `重复物料巡检`、`补货预测` 的数据基础也会更好