以前
该退什么货全靠拍脑袋。报表拉出来三千行，没人有耐心一行行看完。
现在
先按售罄率、周转、上货窗口筛出候选，AI 再逐款给建议数量、紧急度和理由。勾上，直接生成单据。
灵蟾聚智 · AI 智慧管家
鞋帽箱包服装百货的智能经营助手。不换系统、不搬数据，就在你现在用的 ERP 菜单里——点进去，就是它。
- AI 读图 + 实时联网检索
- 与 ERP 同一套账
- 建议可一键落单
以前是怎么干的，现在是怎么干的
以前
每个供应商一套 Excel 格式，人工一列一列敲进系统，敲错一位，后面全乱。
现在
一个供应商一套模板，AI 认一次表头就永久复用。上传就转换，预览无误再导入。
以前
新款要不要下单、下多少，只能凭手感和上一季的记忆。
现在
上传一张商品图：AI 读图、实时联网搜市场，出五维评分和一份能读完的研判报告。
智能退补货 —— 从「看报表」到「点确认」
候选由经营规则筛，建议由 AI 给，落单由你点。三段分工清清楚楚，谁干的活写在明处。
-
1
规则筛候选
按售罄率阈值、库存数量、上货日期窗口和分析数量上限，先把该看的款筛出来。阈值不是我们定死的，见下方分级配置。
-
2
AI 逐款给建议
把每个款的 18 项经营指标交给 AI：进货次数、退货次数、累计销售天数、平均日销、可销天数、进销比、售罄率、周转次数、季节……AI 回建议数量、紧急程度、优先级和一句人话理由。
-
3
勾选，一键落单
选中的建议直接生成 ERP 的退货单或入库单，不用换个系统再录一遍。分析完还会附一份整体分析报告。
18 项经营指标一起看
每条建议都有理由
一键落单，不用二次录入
建议口径可按商家、供应商分别设定
智能入库 —— 供应商的 Excel，配一次，永久复用
一个供应商一套模板。AI 自动适配表头，认一次，以后这家供应商发来的表，上传就能转。
-
1
上传供应商模板，AI 读表头
AI 通读整张表的表头，逐列识别出它对应的是货号、颜色、尺码还是价格，直接给出适配方案。
-
2
AI 自动适配
AI 把供应商的列名对到系统字段上，缺的值可以补默认值，也可以让定价规则自己算。你只需要核对一眼，确认无误即可保存。
-
3
上传数据文件 → 预览 → 导入
转换结果先在表格里预览，零售价可以就地改；重复商品会被自动认出来，你决定是否覆盖更新。确认后写回 ERP，导入过程带进度。
支持三类导入：商品数据采购订单条码信息
零售价定价引擎：按商品小类配加价倍数与尾数规则
重复商品自动识别，可勾选覆盖更新
异步导入，带进度提示
一张商品图，四步流水线，一份能读完的研判报告
这是全站含金量最高的一条 AI 链路：AI 读图 + 实时联网检索 + AI 综合研判，三样都真在跑。
-
STEP 01
AI 读图
AI 看懂你上传的商品图，读出 10 项要素：品类、风格标签、色彩方案、材质工艺、设计细节、目标人群、季节、价格区间、爆款驱动要素、搜索关键词。
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STEP 02
三路并发实时联网检索
用第一步读出的关键词，同时搜时尚趋势、热销款式、电商平台在售数据。哪一路搜不到，不影响其余几路继续。
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STEP 03
AI 综合研判
AI 把读图结果、三路检索、你填的目标地区与季节、以及你自己的商品库放在一起，通盘研判。
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STEP 04
五维雷达图 + 六章报告
输出总分与五维评分（款式契合 / 市场热度 / 季节匹配 / 地区偏好 / 商品独特性），外加一份 900~1200 字、六章结构的研判报告。
AI 读图，识别 10 项商品要素
AI 综合研判，出分出报告
实时联网，不吃过期知识
报告六章结构固定，900~1200 字
商品资料互通 —— 品牌商发新品，下游当天能开单
-
1
发起申请 → 对方同意
双向申请、审批，建立一条独立的资料互通关系。
-
2
提供方单独授权开放范围
同意 ≠ 开放。同意建立关系是一步，勾选开放哪些商品大类是另一步，必须分开点两次。
-
3
接收方预检 → 确认 → 同步
预检只算不写，逐条列出：新建多少、复用多少、已同步多少、哪几条不可映射。你确认了才真正写入。
预检 0.85 秒出结果（原来 19.4 秒，快了 23 倍）
逐条列清：新建 / 复用 / 已同步 / 不可映射
确定性规则匹配，结果可复算
与传统上下级体系物理隔离，不会顺带激活那一整套重配置
当前同步「商品类型」。商品编码同步在路线图上，还没做完的我们不写在这里。
库存健康度体检
沉睡商品清单
系统按可配置规则识别长期无动销、零库存的「沉睡商品」，列出禁用建议（含最近动销日、已死天数、库存快照），并支持一键批量恢复。
确定性可审计可回滚
每条判据留痕、禁用不影响历史报表、误禁一键恢复。
AI 会一本正经地编造来源，所以我们不让它的话直接见到你
这些约束不是拍脑袋写的，是踩过坑之后一条条加上去的。
来源对不上，就不给你看
AI 引用的每一条链接，都要和这次真实搜到的结果逐条核对。对不上的直接丢掉——哪怕只差一个字符，也算它编的。
可信来源优先，但不封死
权威站点排在前面，冷门品类实在搜不到权威来源时，也不会因此让你两手空空——只是会告诉你这次的参考面偏窄。
没有依据的话，整句删掉
「根据某某报告显示」这类找不到出处的句子，一律不许出现在报告里。宁可少说一句，也不含糊其辞。
四条措辞硬约束
- 1
不许编造数据来源。引用不到具体搜索结果的整句删除——「根据某某报告显示」是编造数据的遮羞布。
- 2
分数低就不许说大话。评分不到 70 分时，禁止出现「极具 / 强烈 / 首选 / 务必 / 势必 / 爆款级」这类措辞。
- 3
不说丧气话，也不说黑话。全局禁用「卖不动 / 滞销 / 翻车 / 淘汰」，负面判断一律改写成「需关注项 / 压力点 / 观察点」。
- 4
留余地必须落到实处。任何「可能 / 或许 / 有机会」，都必须挂在人群、价格、季节、批量、渠道五类支点之一上，而且要说人话——不许甩一句空泛的「有一定潜力」就完事。
我们不是把 AI 接进来就完事。报告的语气、可信度、可执行性，都被写成了三十多条硬约束——包括不许编造数据来源，也包括不许在低分商品上用强肯定词。