weekly-report

每周库存报告

通过使用代码执行编写一个 Python 脚本来生成报告，该脚本读取 CSV 并输出 Markdown。不要针对每个 SKU 单独调用工具。

结构

# 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.

运行节奏（所需报告类型）

节奏	触发措辞	内容
每日	“运行检查”“全面巡查”	低库存清单，以及针对每个 SKU 采取的措施；最后发送一条汇总通知。
每周（周一）	“报告”“每周审查”	按仓库列出：主要问题、超过供货周期的未结采购订单、低于再订货水平超过 5 个工作日的 SKU。
每月	“供应商审查”	准时交付率下滑的供应商；可能需要更换主要供应商的 SKU。
临时	其他任何情况	按请求内容确定范围。

如果请求未说明类型，请根据措辞推断。以下结构是每周格式；对于每日报告，请删除“未结采购订单”和“预测风险”部分，并将已采取的措施放在首位。

逾期采购订单检查（仅限每周）

对于每个未结采购订单，将下单至今的天数与供应商的 lead_time_days 进行比较。列出已逾期的订单（经过的天数 > 供货周期），并注明供应商和逾期天数，以便运营团队跟进。

数据来源

• 缺货和低库存：从 /mnt/user/data/stock_levels.csv 中筛选最新日期的行，并与 /mnt/user/data/products.csv 联接
• 库存可覆盖天数：on_hand / avg_daily_sales（使用 /mnt/user/data/sales_history.csv 中最近 14 天的数据）
• 未结采购订单：/mnt/user/sinks/purchase_orders.jsonl
• 预测风险：/mnt/user/data/products.csv 中的标记，以及上述库存可覆盖天数

使用代码完成

CSV 文件很大（stock_levels 约有 6.7 万行）。编写一个脚本，一次性加载所有文件、完成全部计算并输出 Markdown。不要通过工具调用逐页查看数据——这正是此技能要替代的操作模式。