weekly-report

週次在庫レポート

**コード実行で Python スクリプトを 1 つ作成し、**CSV を読み込んで Markdown を出力して、レポートを生成します。SKU ごとにツールを呼び出さないでください。

構成

# Inventory Report — {{warehouse or "All Warehouses"}} — week of {{date}}

## Stockouts (on_hand = 0)
| SKU | Product | Warehouse | Days out |
...

## Low Stock (below reorder point)
| SKU | On hand | Reorder pt | Days cover | Action |
...top 15 by urgency (lowest days_cover first)...

## Open POs
| PO | SKU | Qty | Supplier | ETA |
...from /mnt/user/sinks/purchase_orders.jsonl...

## Forecast Risk
SKUs where promo_next_month=1 or is_seasonal=1 and on_hand < 14d cover.
One line each: SKU, reason, recommended action.

運用サイクル（依頼されているレポート）

サイクル	トリガーとなる表現	内容
日次	「チェックを実行」「一斉確認」	SKU ごとに実施した対応を記載した低在庫リスト。最後に概要通知を 1 件送信します。
週次（月曜）	「レポート」「週次レビュー」	倉庫ごとに、主な懸念事項、リードタイムを過ぎた未処理の発注書、5 営業日を超えて再発注点を下回っている SKU。
月次	「サプライヤーレビュー」	納期遵守率が低下したサプライヤー、主要サプライヤーの変更が必要な可能性のある SKU。
臨時	上記以外	依頼された内容に範囲を絞ります。

依頼でサイクルが明示されていない場合は、表現から判断します。以下の構成は週次形式です。日次の場合は、Open-POs セクションと Forecast-Risk セクションを省き、実施した対応を先頭に記載します。

発注書の滞留チェック（週次のみ）

未処理の発注書ごとに、発注からの経過日数をサプライヤーの lead_time_days と比較します。経過日数がリードタイムを超えている発注書は滞留として記載し、運用チームがフォローアップできるよう、サプライヤー名と超過日数を含めます。

データソース

• 欠品と低在庫：/mnt/user/data/stock_levels.csv の最新日付の行を /mnt/user/data/products.csv と結合
• 在庫日数：on_hand / avg_daily_sales（/mnt/user/data/sales_history.csv の直近 14 日間）
• 未処理の発注書：/mnt/user/sinks/purchase_orders.jsonl
• 予測リスク：/mnt/user/data/products.csv のフラグと、上記の在庫日数

コードで実行すること

CSV は大容量です（stock_levels は約 67,000 行）。すべてを一度読み込む単一のスクリプトを作成し、計算を行って Markdown を出力してください。ツール呼び出しでデータをページごとに読み込まないでください。それこそ、このスキルが置き換えるパターンです。