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name: 店小秘自动采购全流程
description: 从数据采集到下单的AI自动化采购流程，人只做关键审批（财务批款、供应商下单确认）
type: project
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## 目标

将店小秘的采购全流程AI自动化，人只在关键决策点介入（确认/拒绝）。

## 完整流程链

```
1. 数据采集（AI自动）
   → 登录店小秘，爬取采购建议 + 自营仓库数据
   → 每4小时执行一次，24小时6次

2. 数据分析（AI自动）
   → 本地合并表格，交叉比对库存/销量/在途
   → 生成采购需求清单（哪些SKU、买多少、找哪个供应商）

3. 采购审批（人判断）
   → AI 生成采购建议摘要，推送给人
   → 人确认：是否转发给财务批款
   → 人确认：是否转发给供应商微信下单

4. 财务批款（人判断）
   → AI 生成付款申请
   → 转发财务审批

5. 供应商下单（人判断）
   → AI 生成下单信息（SKU/数量/价格）
   → 人确认后转发供应商微信
```

**Why:** 采购环节重复性高（每天多次导出、对比、算量），但涉及资金和外部沟通必须人确认。AI 做数据密集型工作，人做判断。

**How to apply:** 每一步独立模块化，数据流串联。步骤1已完成（`~/Projects/business/20260324-店小秘自动导出/`），下一步是步骤2的表格合并分析。

## 当前进度

- ✅ 步骤1：数据采集脚本已完成，cron每4小时自动导出
  - 采购建议 xlsx
  - 仓库清单 zip/xlsx（单品SKU + 组合SKU）
  - 路径：`~/Projects/business/20260324-店小秘自动导出/`
  - **需要先手动登录一次**：`node login.mjs`（输验证码，保存Cookie）
  - 之后自动跑：`node export.mjs`（cron 每4小时）
  - Cookie 过期会弹 macOS 通知，重新 `node login.mjs` 即可
  - **用户还没实际启用，待用户自己操作**

- ⬜ 步骤2：表格合并分析 → 生成采购需求
- ⬜ 步骤3：推送审批 → 人确认
- ⬜ 步骤4：财务批款
- ⬜ 步骤5：供应商下单

## 使用方式

```bash
cd ~/Projects/business/20260324-店小秘自动导出
node login.mjs      # 首次/Cookie过期：手动登录
node export.mjs     # 自动导出（cron 已配好每4小时跑）
```

## 账号信息

- 平台：店小秘 https://www.dianxiaomi.com
- 账号：MiLe-kf01（子账号，部分权限受限）
- 登录方式：手动登录 + Cookie 持久化复用

## 技术路线决策（2026-03-28 确认）

**铁律：不碰 UI，只抓接口。**

店小秘没有开放 API，但前端所有操作底层都是 REST 请求。技术路线：

1. **登录拿 Cookie** — Playwright 模拟登录（唯一需要浏览器的环节）
2. **抓真实 API** — 拿到 Cookie 后直接 HTTP 请求调店小秘内部接口，不再碰页面
3. **数据落表** — JSON → 清洗 → CSV / 数据库
4. **本地合并** — 跨店铺、跨平台数据在本地处理

**Why:** 评估过 AI 操作网页方案（如阿里 PageAgent），结论是对复杂 SaaS 不可靠——Element Plus 组件识别不了、速度慢、每步都要调 LLM 有成本。抓接口方案：批量快（几百条/秒）、稳定（接口不轻易变）、零 LLM 成本。

**How to apply:** 任何新增的数据采集需求，优先 F12 抓接口，写 HTTP 请求脚本。只在登录/验证码环节用 Playwright。绝不走"AI 点击页面按钮"的路线。

## 技术栈

- Playwright（仅用于登录）
- Node.js（HTTP 请求 + 数据处理）
- cron 定时任务
- macOS 通知（Cookie 过期提醒）
