feat: 添加后续 AI 代办清单和开发顺序建议,优化功能实现规划

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2026-03-12 14:33:36 +08:00
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@@ -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 ### 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。 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``采购建议` 依赖更干净、更稳定的历史数据
- `自然语言搜索``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