管家婆商品出库单

出库查询的痛点与定位

传统 ERP 使用中，查一张出库单要切菜单、选条件、翻列表；当用户只说“最近的出库账单”或“上周发货情况”时，还得先翻译成筛选条件。本技能面向企业运营人员与开发集成方，把这类自然语言请求直接路由到后端出库单据查询，降低查询门槛，避免重复点选。

技能如何工作

• 触发与解析：识别口语表达（如出库→出货/发货），抽取 time_range（本月/上周/最近 N 天等，默认近 30 天）与 top_n（默认 10 条）；输入“菜单/?”则返回全部功能列表。
• 路由与查询：调用 ReplenishmentAssistant.handle()，传入 action: "stock_out"，实体槽位由 NLPEngine.parse() 自动填充；数据源为 H3ERP SQL Server 账套 yszt，H3ERP_ENABLED=false 时走 erp_core/procurement/service.py 演示数据。
• 返回与分析：返回 reply（Markdown 表格/列表）与 action，并追加「📊 智能分析与建议」；AI_API_KEY 有效时走 LLM 增强分析，否则降级为规则引擎。

适用边界与注意点

• 仅覆盖出库单据查询；开单、审批等写操作只生成草稿+预览，不直接写入 yszt 账套，需人工确认后另行执行。
• 参数解析受规则约束：time_range 默认最近 30 天、top_n 默认 10 条，超出范围的口语表达可能无法识别。
• 依赖后端服务与 .env 配置；LLM 分析质量取决于 API Key 可用性，兜底逻辑保证基础可用性。