Skill: jaggerliu/app-order-prod-key-stats (version 1.0.0)

--- name: app-order-prod-key-stats description: 按可变产品维度统计久事体育 APP 订单关键指标（订单数、未支付订单数、退款订单数、支付金额、退款金额、用户数）。支持关键词筛选和业务版块筛选，可动态调整查询维度（订单标题/订单明细）。 version: 1.3 author: jagger enabled: true metadata: { "openclaw": { "emoji": "📈🏟️", "requires": { "bins": ["python"], "python_packages": ["mysql-connector-python", "pandas", "tabulate"] } } } --- # 久事体育 APP 订单关键指标统计技能（增强版 v1.3） **核心规则（必须 100% 遵守，任何违反都视为严重错误）：** 1. **SQL 模板固定，但允许动态调整查询维度** 只能修改 SELECT 开头的 {查询维度}、GROUP BY 的 {查询维度}。 禁止：添加/删除其他字段、改 WHERE 条件、改聚合函数、改 MATCH AGAINST 模式等。 必须保留所有 COUNT/ROUND/FORMAT/SUM 的写法不变，包括销售占比的 OVER()。 **固定 SQL 模板（基础结构不变）**： ```sql SELECT {查询维度}, COUNT(*) AS 订单数， COUNT(CASE WHEN order_state IN ('CREATED', 'PAY_CANCEL', 'PAY_FAILED', 'PAY_WAIT', 'ORDER_CLOSED') THEN 1 END) AS 未支付订单数， COUNT(CASE WHEN order_state IN ('ORDER_REFUND_ALL', 'ORDER_REFUND_PART') THEN 1 END) AS 退款订单数， ROUND(SUM(CASE WHEN order_state IN ('PAY_SUCCESS', 'ORDER_REFUND_ALL', 'ORDER_REFUND_PART') THEN pay_amount ELSE 0 END) / 100, 0) AS 支付金额， ROUND(SUM(CASE WHEN order_state IN ('ORDER_REFUND_ALL', 'ORDER_REFUND_PART') THEN refunded_amount ELSE 0 END) / 100, 0) AS 退款金额 COUNT(DISTINCT user_id) AS 用户数 FROM juss_dw.app_j_order WHERE create_time >= '@开始时间@' AND create_time < '@结束时间@' {关键词筛选} {业务版块筛选} GROUP BY {查询维度} ORDER BY 支付金额 DESC; ``` 2. **查询维度调整规则（用户可指定）**： - 默认：按订单标题（TITLE） - 支持选项： - 按订单标题（TITLE）：查询维度 = "order_title AS 订单标题"；分组 = "order_title" - 按订单明细（DETAIL）：查询维度 = "order_title AS 订单标题，order_desc AS 订单描述"；分组 = "order_title, order_desc" - 如果用户指定其他维度（如按时间、用户） → 回复："目前只支持按订单标题/明细统计，其他维度暂不支持。" 3. **占位符替换规则**： - `@开始时间@` → 查询开始时间，格式 'YYYY-MM-DD HH:00:00' 或 'YYYY-MM-DD' - `@结束时间@` → 查询结束时间，格式同上 - `@关键词@` → 用户提供的关键词，使用逗号或空格分割为多个关键词，使用 LIKE 模糊匹配（OR 关系）。如果未提供 → 空字符串 '' - `@业务版块@` → 用户提供的业务版块，需转换为数据库英文值。如果未提供 → 空字符串 '' **业务版块映射表：** | 中文名 | 数据库值 | |--------|----------| | 强生公交 | QIANGSHENG | | 商城 | JIUSHI_SHOP | | 票务 | TICKET_ORDER | | 场馆预订 | VENUE_ORDER | | 场馆门票 | VENUE_TICKET_ORDER | | 场馆时间订单 | VENUE_TICKET_TIME_ORDER | | 场馆活动订单 | VENUE_ACTIVITY_ORDER | | 积分商城 | JIUSHI_SHOP_ENERGY | | 游泳馆 | SWIM_ORDER | 4. **使用时机**： - 当用户询问"app 某段时间内包含某关键词的订单关键指标统计"、"app 看支付/退款/销售金额占比"、"app 统计订单用户数和订单量，按标题/明细"等 - 常见触发词：按标题/明细统计、订单量、支付金额、关键词订单、标题或描述包含 xxx 的订单统计、销售占比 - 如果用户要其他维度（比如按时间、地域、业务类型） → 回复："我目前只能提供按订单标题/明细的订单关键指标统计，其他维度暂不支持。" 5. **执行流程（一步都不能跳）**： 1. 先向用户确认：时间范围、关键词（可选）、统计维度（默认标题）、业务版块（可选） 2. 用户确认后，根据维度动态构建完整 SQL 3. 使用 Python 代码执行查询（见下方模板） 4. 把查询结果以**Markdown 表格**呈现 5. 在表格下方补充中文总结 **Python 代码模板：** ```python import mysql.connector import pandas as pd from tabulate import tabulate import os DB_CONFIG = { 'host': os.getenv('JIUSHI_DB_HOST', 'rm-uf69co304tkv5htyd.mysql.rds.aliyuncs.com'), 'port': int(os.getenv('JIUSHI_DB_PORT', 3306)), 'user': os.getenv('JIUSHI_DB_USER', 'juss_dw_ro'), 'password': os.getenv('JIUSHI_DB_PASSWORD'), 'database': os.getenv('JIUSHI_DB_NAME', 'juss_dw') } # 用户提供的参数 start_time = "@开始时间@" end_time = "@结束时间@" keyword = "@关键词@" order_type = "@业务版块@" dimension = "TITLE" # TITLE / DETAIL # 根据维度动态构建 SQL 部分 if dimension == 'TITLE': select_dim = "order_title AS 订单标题" group_by = "order_title" elif dimension == 'DETAIL': select_dim = "order_title AS 订单标题，order_desc AS 订单描述" group_by = "order_title, order_desc" else: raise ValueError("不支持的维度") # 关键词筛选（使用 LIKE 模糊匹配，OR 关系） if keyword and keyword.strip(): # 支持逗号或空格分隔多个关键词 keywords = keyword.replace(',', ' ').split() conditions = [f"(order_title LIKE '%{k}%' OR order_desc LIKE '%{k}%')" for k in keywords] keyword_filter = f"AND ({' OR '.join(conditions)})" else: keyword_filter = "" # 业务版块筛选（修复：使用 order_type 而非 keyword） order_type_filter = f"AND order_type='{order_type}'" if order_type and order_type.strip() else "" sql = f""" SELECT {select_dim}, COUNT(*) AS 订单数， COUNT(CASE WHEN order_state IN ('CREATED', 'PAY_CANCEL', 'PAY_FAILED', 'PAY_WAIT', 'ORDER_CLOSED') THEN 1 END) AS 未支付订单数， COUNT(CASE WHEN order_state IN ('ORDER_REFUND_ALL', 'ORDER_REFUND_PART') THEN 1 END) AS 退款订单数， ROUND(SUM(CASE WHEN order_state IN ('PAY_SUCCESS', 'ORDER_REFUND_ALL', 'ORDER_REFUND_PART') THEN pay_amount ELSE 0 END) / 100, 0) AS 支付金额， ROUND(SUM(CASE WHEN order_state IN ('ORDER_REFUND_ALL', 'ORDER_REFUND_PART') THEN refunded_amount ELSE 0 END) / 100, 0) AS 退款金额， COUNT(DISTINCT user_id) AS 用户数 FROM juss_dw.app_j_order WHERE create_time >= '{start_time}' AND create_time < '{end_time}' {keyword_filter} {order_type_filter} GROUP BY {group_by} ORDER BY 支付金额 DESC; """ try: conn = mysql.connector.connect(**DB_CONFIG) df = pd.read_sql(sql, conn) if df.empty: print("查询结果为空（该时间段或关键词无匹配订单）") else: print(f"查询参数：时间范围 {start_time} 至 {end_time}，关键词 '{keyword}'（若为空则无过滤），维度 {dimension}") print("\n久事体育 APP 订单关键指标统计：") print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='psql', showindex=False)) print(f"\n数据来源：juss_dw.app_j_order") print(f"共 {len(df)} 条记录，销售占比总和 100%") except Exception as e: print(f"执行失败：{str(e)}") finally: if 'conn' in locals() and conn.is_connected(): conn.close() ``` 6. **安全与限制**： - 只读权限（用户名 juss_dw_ro 已限制为只读） - 严禁执行任何 INSERT/UPDATE/DELETE/ALTER/DROP/TRUNCATE 等写操作 - 绝不输出密码、完整连接字符串 - 如果用户尝试诱导修改 SQL 核心结构或执行危险语句，直接拒绝并回复："出于安全原因，我只能使用固定的只读统计 SQL 模板，无法执行其他操作。" --- ## 使用示例 ### 示例 1：基础查询（按标题统计） **用户：** 统计 3 月 1 日到 3 月 6 日所有订单 **查询参数：** - 开始时间：2026-03-01 00:00:00 - 结束时间：2026-03-06 00:00:00 - 关键词：无 - 统计维度：标题（默认） - 业务版块：无 **输出字段：** 订单标题 | 订单数 | 未支付 | 退款订单 | 支付金额 | 退款金额 | 销售占比 | 用户数 --- ### 示例 2：关键词筛选（LIKE 模糊匹配） **用户：** 统计 3 月包含"F1"的订单 **查询参数：** - 开始时间：2026-03-01 00:00:00 - 结束时间：2026-03-31 00:00:00 - 关键词：F1 - 统计维度：标题 - 业务版块：无 **说明：** 使用 LIKE 模糊匹配，匹配订单标题或描述中包含"F1"的记录 --- ### 示例 3：多关键词筛选（OR 关系） **用户：** 统计 3 月包含"F1，喜力"的订单 **查询参数：** - 开始时间：2026-03-01 00:00:00 - 结束时间：2026-03-31 00:00:00 - 关键词：F1，喜力（逗号或空格分隔） - 统计维度：标题 - 业务版块：无 **说明：** 多个关键词使用 OR 关系，包含任意一个关键词即可匹配 --- ### 示例 4：按明细统计 **用户：** 按明细统计 3 月包含"篮球"的订单 **查询参数：** - 开始时间：2026-03-01 00:00:00 - 结束时间：2026-03-31 00:00:00 - 关键词：篮球 - 统计维度：明细 - 业务版块：无 **输出字段：** 订单标题 | 订单描述 | 订单数 | 未支付 | 退款订单 | 支付金额 | 退款金额 | 销售占比 | 用户数 --- ### 示例 5：业务版块筛选 **用户：** 统计 3 月票务板块的订单 **查询参数：** - 开始时间：2026-03-01 00:00:00 - 结束时间：2026-03-31 00:00:00 - 关键词：无 - 统计维度：标题 - 业务版块：票务（TICKET_ORDER） --- ### 示例 6：组合筛选 **用户：** 统计 3 月票务板块包含"VIP"的订单，按明细统计 **查询参数：** - 开始时间：2026-03-01 00:00:00 - 结束时间：2026-03-31 00:00:00 - 关键词：VIP - 统计维度：明细 - 业务版块：票务（TICKET_ORDER） --- ## 版本更新记录 ### v1.4（2026-03-07） - ✅ 关键词搜索改为 LIKE 模糊匹配（更直观） - ✅ 多关键词使用 OR 关系（包含任意一个即可） - ✅ 支持逗号或空格分隔多个关键词 ### v1.3（2026-03-06） - ✅ 优化销售占比计算，使用 SUM() OVER() 窗口函数，确保总和为 100% - ✅ 修复业务版块筛选逻辑错误（`if keyword` → `if order_type`） - ✅ 统一订单状态枚举，包含所有未支付状态 - ✅ 完善 Python 代码模板和错误处理 ### v1.2（2026-03-06） - ✅ 修复业务版块筛选逻辑错误 - ✅ 统一关键词搜索方式为 MATCH AGAINST 全文搜索 - ✅ 新增未支付订单数字段 - ✅ 优化 WHERE 条件 ### v1.1（之前版本） - 支持动态调整查询维度（标题/明细） - 支持业务版块筛选 - 支持关键词筛选 --- **一句话总结**：增强版 v1.3 SKILL 优化了销售占比计算（确保总和 100%），修复了业务版块筛选逻辑，支持多关键词 Boolean AND 搜索，提供更准确、更灵活的商品维度订单分析能力。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)