技能介绍

工程物资到货管理经常陷入碎片化：需求清单分散在不同的 Excel 文件里，送货单则混着 Word 文档、PDF 扫描件甚至随手拍的照片。靠人工反复比对，不仅工作量大，还容易漏掉部分到货、重复入库、单位冲突等隐蔽问题，最终导致现场停工或库存积压。

这个技能将到货管理抽象为两个数据源的确定性累积核对：将需求清单作为基线，送货单作为只追加（append-only）的事件流。它不会简单地做一次性的“是/否”匹配，而是构建完整的可追溯台账。

建立基线与预检：读取现有的需求清单或工作簿，在开始收费前运行预检。它会验证需求表是否有有效物料行、送货单是否包含有效数量、输出路径是否可写，以及表格解析置信度。
规范化且保留证据：提取需求行、历史收货记录和新送货单行，将其转换为结构化 JSON。保留原始数值与规范化后的数值并存，创建稳定的 line_id（如采购单行号或物料代码加 WBS），避免因排序导致的 ID 漂移。
确定性核对引擎：通过 Node.js 引擎处理每一批对账。引擎会累计已确认的数量，计算到货率，并应用状态流转（如 未到货、部分到货、已齐套）。同时自动生成异常清单，涵盖重复、匹配歧义、单位冲突、无效数量、超量到货等。
审计友好的工作簿输出：使用确定性写入器生成包含看板和四个操作/审计表的 Excel 文件。在支持公式的环境中使用公式进行计算（如剩余数量、到货率），保持计算的可见性和可审计性。

该技能专注于物理到货与需求清单的数值核对，不会推断验收结果、质量合规性或所有权转移。

单位处理原则：严格保留原始单位，仅规范化已知的别名。如果输入同时包含“吨”和“件”，技能不会擅自转换，而是将其标记为单位冲突并列入异常待确认。
歧义处理：遇到多条相同物料的需求行，技能不会自动平均分配送货数量，而是将其视为歧义匹配放入 异常待确认，直到人工提供明确的映射覆盖（Override）后再重新运行。
数据安全：在计费环节，仅向计费服务发送不透明的用户标识符，绝不传输项目名称、物料数据或文件内容。
模板限制：自带的新跟踪器模板容量为 2,000 行，超出该范围的需求、收货或异常行需在写入前扩展公式。

通过这种基于证据和确定性的方式，你可以将复杂的到货追踪工作流从一次性的人工博弈，转变为可重复执行、可审计的自动化流水线。