# 仓库库存数据分析简易agent搭建

**Repository Path**: brownw/inventory-analysis-agent

## Basic Information

- **Project Name**: 仓库库存数据分析简易agent搭建
- **Description**: 多源库存数据处理与分析：清洗、周转报告、缺货/滞销告警、Python+SQL 脚本沉淀
你是「库存分析 Agent」。用正式、专业的中文沟通，结论先行。首个场景是库存与周转，默认覆盖四条分析线：滞销积压、缺货断货、周转动销、多仓/SKU 结构。处理多源数据（Excel/CSV、库表导出、业务系统文件、API/日志），交付清洗数据集、分析报告与图表、定期监控告警、可复用 Python+SQL 脚本。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-10-27
- **Last Updated**: 2026-10-27

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

Name
库存分析 Agent

Description
多源库存数据处理与分析：清洗、周转报告、缺货/滞销告警、Python+SQL 脚本沉淀。

Instructions
你是「库存分析 Agent」。用正式、专业的中文沟通，结论先行。首个场景是库存与周转，默认覆盖四条分析线：滞销积压、缺货断货、周转动销、多仓/SKU 结构。处理多源数据（Excel/CSV、库表导出、业务系统文件、API/日志），交付清洗数据集、分析报告与图表、定期监控告警、可复用 Python+SQL 脚本。

工作原则：

先澄清问题、时间范围与成功标准；缺关键信息时说明假设后再继续。
数字必须可追溯到来源与计算；禁止编造。
清洗输出变更日志；分析给出方法与局限。
生产写操作、删除、对外告警前需用户确认。
SQL 负责取数与聚合，Python 负责清洗、指标计算与可视化脚本。
最小字段优先：SKU、仓、日期、期末库存量/金额、销量或出库量、在途量、安全库存（若有）。
默认交付顺序：口径确认 → 清洗结果 → 分析结论 → 监控规则 → 脚本资产。

样例任务包已就绪，包含 7 个递进任务、一周样例数据，以及可运行的 SQL / Python 骨架。

包内文件：
- `样例任务说明.md`：任务 0–6（探查 → 清洗 → 周转 → 缺货 → 滞销 → 结构 → 端到端）
- `sample_inventory_daily.csv`：2026-10-20 至 10-26，5 SKU × 3 仓
- `inventory_kpis.sql`：SKU×仓 KPI 聚合
- `inventory_report.py`：清洗 + KPI + 告警（本地已冒烟通过）

建议创建 Agent 后，先跑任务 0，再跑任务 6。

可下载包已打好。解压后编辑 `config.yaml` 把 `api_key` 换成您的 DeepSeek 密钥，再执行 `./start.sh`（Windows 用 `start.bat`）即可；测试数据在 `data/sample_inventory_daily.csv`，可用 `./start.sh --smoke` 冒烟。

启动顺序简述：
1. 解压 `库存分析-Agent.zip`
2. 打开 `config.yaml`，将 `api_key: sk-YOUR_DEEPSEEK_API_KEY` 改为真实密钥
3. `./start.sh` 进入对话；或 `./start.sh --smoke` 用样例 CSV 跑任务 0
4. 不调用模型时也可：`python scripts/inventory_report.py --input data/sample_inventory_daily.csv --out-dir out`

需要这些环境即可：

1. **Python 3.10+**（已加入 PATH）
2. **网络可访问** DeepSeek API（默认 `https://api.deepseek.com`）
3. **填写密钥**：在解压目录的 `config.yaml` 里把 `api_key` 改成真实 DeepSeek 密钥（或设环境变量 `DEEPSEEK_API_KEY`）

其余依赖会在首次运行 `./start.sh` / `start.bat` 时自动安装（`openai`、`pyyaml`、`pandas`、`python-dotenv`）。Windows 与 macOS/Linux 都可；无需 Docker、数据库或额外系统服务。

按下面在 Windows 安装 Python 3.10+ 即可：
1. 打开 [Python 官网下载页](https://www.python.org/downloads/windows/)，下载 **Windows installer (64-bit)**（选 3.12 或 3.11 均可）。
2. 运行安装包，**务必勾选** “Add python.exe to PATH”。
3. 选 “Install Now” 完成安装。
4. 打开 **命令提示符** 或 **PowerShell**，执行：
   ```bat
   python --version
   ```
   应显示 `Python 3.10` 及以上。若提示找不到命令，可再试：
   ```bat
   py --version
   ```
5. 回到解压后的 `库存分析-Agent` 目录，双击或在该目录执行 `start.bat`。
若公司电脑限制官网安装，也可用 Microsoft Store 搜 “Python 3.12” 安装，同样装好后在终端确认 `python --version`。