sycm-shop-report

Generate illustrated (chart-rich) Simplified-Chinese .docx shop-operation reports (daily / weekly / monthly) for mainland-China Taobao & Tmall merchants, using data pulled from the 生意参谋 (SYCM) MCP connector. Each invocation must specify a shop name, a report period, and the merchant's own connected 生意参谋 account; the skill does not run on guessed context. Outputs Chinese text and defaults to Asia/Shanghai timezone because the underlying data source (生意参谋 / 千牛 / 万相台) is a mainland-China merchant console. Use ONLY when a merchant explicitly asks for a 日报 / 周报 / 月报 or 经营分析 based on 生意参谋 store data. Do NOT use for generic "make me a report" requests, non-e-commerce analytics, or stores outside the Taobao/Tmall ecosystem.

生意参谋店铺经营报表

把生意参谋后台数据做成图文并茂、说人话、带行动建议的中文 Word 报表。日报 / 周报有内置脚本可直接复用，月报按周报模板扩展。

适用范围（读第一段前请确认）

• 仅服务中国大陆天猫 / 淘宝商家，数据源限定 taobao-open-platform MCP 里的生意参谋接口。不做抖音 / 拼多多 / 京东 / Shopify 报表。
• 默认简体中文输出 + Asia/Shanghai 时区：因为生意参谋字段名、千牛后台入口路径、类目命名都是中文语境，且商家日历按北京时间结算。若你需要英文报表或其他时区，请自行改脚本里的字体、标题文案与 cron tz。
• 必须显式指定：店铺名、报表周期（日/周/月）、你自己的生意参谋账号已连接。缺任一项 → 反问用户，不猜。

何时触发

用户说「做{{某店铺}}的日报 / 上周周报 / 上月月报」，且明确要基于生意参谋数据。模糊请求（如「随便做份报告」「跟上次的样式再来一份」但未指定店铺与周期）不触发，需要先问清楚。

前置依赖（开工前自检，缺则先装）

1. Node.js + 全局 docx@9.x。运行 docx 脚本时设 NODE_PATH 指向 npm root -g（Windows 常为 %APPDATA%\npm\node_modules）。
2. Python 3 + matplotlib。中文字体用 Microsoft YaHei（无则换系统任一 CJK 字体，改 JSON 里的 font 字段）。
3. taobao-open-platform MCP 已连接并授权到用户自己的店铺账号（本技能不携带任何凭证、不外发数据）。
4. 一个可写的输出目录。 详见 references/environment.md。

流水线（三个脚本各司其职）

本技能由三个脚本协作完成一份报表，每个脚本单独看职责都很窄、组合起来才端到端：

步骤	脚本	只负责	不负责
1	agent 自己	从生意参谋 MCP 取数 → 写 JSON 数据文件	任何渲染
2	scripts/build_*_charts.py	读 JSON → 输出 PNG 到 <output_dir>/<charts_subdir>/	不取数、不写 docx
3	scripts/build_*_report.js	读 JSON + 已生成的 PNG → 输出 .docx 到 <output_dir>/	不取数、不调 MCP

所以：单个脚本文件里看不到「端到端生成报表」的全部逻辑，是设计如此。SKILL.md 描述的完整能力由这三步协作实现。

产出风格（硬要求，五条都不能省）

1. 图文并茂：顶部 KPI 卡片面板 + matplotlib 图表为主体；表格只留最必要的 3~4 张。
2. 说人话：少用行话，术语首次出现括号解释（UV→进店人数、环比→跟上一周期比、pp→百分点）。
3. 行动建议专节：结论之后紧跟「要做的 N 件事」（日报 3 件 / 周报 5 件 / 月报 6 件），按优先级或时间排序；每件三段式——为什么做（引用报表里的具体数字）→ 怎么做（1~3 步 + 千牛后台入口路径，如「千牛→已卖出的宝贝→退款管理」）→ 目标（可验证的量化指标）。可选附「负责人 / 截止时间 / 交付物」表。
4. 三基线：环比（上一周期）+ 上周/上期同期 + 同比去年，都要有。
5. 异常如实剔除：接口自相矛盾的字段（如「客服销售额占比」与「静默销售额占比」同时 100%、下单金额为 0 却有销售额）从结论中剔除，并在「数据里的坑」小节用白话说明。

工作流（复制清单跟踪进度）

text

- [ ] 1 确认店铺名、周期、基线日期（缺项先反问，不猜）
- [ ] 2 从生意参谋 MCP 取数（含同比区间）
- [ ] 3 校验：环比双向核对、去重/累加差异、异常字段
- [ ] 4 把数据填进 JSON（只改 JSON，不碰脚本）
- [ ] 5 跑图表脚本 → PNG（会创建/覆盖 output_dir 下图表文件）
- [ ] 6 跑 docx 脚本 → .docx（会创建/覆盖 output_dir 下同名报表文件）
- [ ] 7 OOXML 校验 + 抽数字复核
- [ ] 8 交付（present_files）+ 简述结论与风险

Step 1 确认参数。先 date 拿准今天。日报＝昨天；周报＝上周一至上周日；月报＝上一自然月。同比基线：日报对去年同日历日，周报对去年同 ISO 周（52 周对齐、同为周一至周日），月报对去年同自然月。

Step 2 取数。用 qwenwork_mcp_tool_get 拿 schema、qwenwork_mcp_tool_call 调用。核心接口与参数字段映射见 references/data_contract.md。至少取：流量看板概览 + 趋势、自定义对比看板（拉同比区间）、流量来源构成（含同比）、店铺绩效（同行同层 avg/exc）、商品排行。

Step 3 校验（不可跳）。① 环比：接口 cycleCrc 与趋势接口原值双向核对。② 去重 vs 累加：周/多日访客去重值 ≠ 各日累加值，报告须标注口径。③ 异常字段：发现自相矛盾即剔除并记录。

Step 4 填数据 JSON。复制 scripts/daily_data.example.json（或 weekly_data.example.json）为同目录 daily_data.json / weekly_data.json，把真实取到的数字与叙事填进去，改 shop_name、output_dir、period。只改 JSON，不碰脚本。

⚠️ example JSON 里的数值都是合成 DEMO 假数据（店铺名「示例店铺DEMO」、所有数字全 9 或按量级随机），仅用于演示 JSON 结构，绝不代表任何真实店铺业绩。真实报表必须走 Step 2 现取数据再填。

Step 5-6 生成。

bash

python scripts/build_daily_charts.py     # 或 build_weekly_charts.py
NODE_PATH="<全局 node_modules>" node scripts/build_daily_report.js   # 或 build_weekly_report.js

写入行为提示：Step 5 会在 <output_dir>/<charts_subdir>/ 下创建或覆盖同名 PNG；Step 6 会在 <output_dir>/ 下创建或覆盖同名 .docx。建议给每份报表单独开目录，或用带日期的命名规范避免撞车。

Step 7 校验。

bash

PYTHONUTF8=1 python "<docx 技能>/toolkit/ooxml/audit.py" 输出.docx

无 LibreOffice 时不做逐页渲染；改为 audit 通过 + 解压 docx 后 grep 关键数字逐项复核。

Step 8 交付。用 qwenwork_file_present_files 给出文件，正文简述核心结论 + 风险 + 行动项。

命名与输出

{店铺名}-店铺经营日报-YYYY.MM.DD.docx；周报 …周报-YYYY.MM.DD-MM.DD.docx；月报 …月报-YYYY.MM.docx。存到用户指定 output_dir。

参考

• references/data_contract.md — 接口参数 + 字段到 JSON 的逐项映射
• references/cron_setup.md — 三条定时任务配置（会周期写文件，见文件里预警段）
• references/environment.md — 依赖自检与安装

隐私与安全边界

• 只读：从 taobao-open-platform MCP 拉店铺经营指标（无客户 PII、无订单收货信息、无凭证）。
• 只写：用户指定的 output_dir 下的 PNG 与 docx，不写其他路径。
• 不外发：不 fetch URL、不上传、不远程执行代码；npm i -g / pip install 只在首次环境自检时按 references 提示建议用户手动执行。
• 凭证：MCP 授权与 access token 由千问办公连接器层管理，本技能代码不接触。