分析进货业务描述生成多种风格的进货预测图-万维易源

概述

分析进货业务描述生成多种风格的进货预测图

任务目标

• 输入一段进货预测业务描述，自动推演未来周期的销量、补货量、库存水位等预测数据
• 按需联网检索市场行情辅助信息，让预测结果贴合真实市场与经营环境
• 生成多种视觉风格、多种比例的高清标准化数据分析图表，可直接用于经营汇报与进货决策
• 触发场景：电商零售进货决策、生鲜时令备货预测、促销活动备货规划、经营数据可视化汇报

API 信息

• 工作流编码：inventory-forecast-chart-generator（flow_id: 6a87e50a3c51f20e380200ff）
• 任务执行接口：POST https://route.showapi.com/flow/execute/6a87e50a3c51f20e380200ff?appKey={你的AppKey}&mode=async|sync，请求体为 JSON（Content-Type: application/json）
• 任务查询接口：GET https://route.showapi.com/flow/task/query/{task_id}?appKey={你的AppKey}
• 模拟体验接口：POST https://www.showapi.com/_nuxt3/api/2405-105，请求体 {"flow_id":"6a87e50a3c51f20e380200ff"}（无需 appKey）
• 单次调用参考价：0.22 元（实际计费按输出内容消耗 token 多少有所浮动）

入参说明

出参说明

能力组成

能力流程描述

本技能是一条「合规校验 → 因子提取 → 关键词生成 → 市场检索 → 数据推演 → 提示词构建 → 图表生成 → 状态轮询」的八步自动化流水线，各环节职责与数据流转如下：

1. 合规校验优化（prompt_guardian）：对用户输入的业务描述 prompt 进行合规校验与优化，过滤不合规内容，保障下游生成安全。
2. 解析业务背景与提取经营因子（business_factor_extractor）：接收 prompt、visual_style、aspect_ratio，解析经营背景，输出结构化经营因子 structured_factors 与检索意图 search_intents。
3. 生成检索关键词（generate_keywords）：基于 search_intents 生成用于市场行情检索的关键词。
4. 检索市场行情辅助信息（web_search）：使用关键词联网检索（gl=cn，hl=zh-cn），获取真实市场行情辅助数据。
5. 推演进货预测数据面板（inventory_calculation_engine）：融合 structured_factors 与市场检索结果 market_search_result，推演输出结构化数据面板 calculated_data_panel（销量、补货量、库存水位）与图表文本标注 chart_text_content。
6. 构建生图提示词（chart_prompt_builder）：按 structural 融合策略，将 visual_style、calculated_data_panel、chart_text_content 组装为结构化生图提示词。
7. 启动图表生成任务（图像生成能力）：按 aspect_ratio 指定的宽高比启动图表生成任务，返回任务 result_url。
8. 轮询图表生成状态（polling）：以 5 秒间隔轮询任务状态，最长等待 1200 秒，当 task_status === 'SUCCEEDED' 时判定成功并输出最终图表。

数据流转方式：用户输入（prompt / visual_style / aspect_ratio）贯穿因子提取与生图环节；上游步骤的结构化结果通过变量引用逐级注入下游步骤，全链路由系统自动编排。人机协作节点集中在输入侧（用户提供业务描述与风格偏好）与输出侧（用户确认图表并落地使用），中间推演过程无需人工干预。

技能能力组成流程图

官方流程快照：

文本可渲染流程图：

flowchart TD
    A[用户输入<br/>prompt 业务描述<br/>visual_style 视觉风格<br/>aspect_ratio 宽高比] --> B[step_0 合规校验优化]
    B --> C[step_1 解析业务背景与提取经营因子]
    C --> D[step_2 生成检索关键词]
    D --> E[step_3 检索市场行情辅助信息]
    E --> F[step_4 推演进货预测数据面板]
    F --> G[step_5 构建生图提示词]
    G --> H[step_6 启动图表生成任务]
    H --> I[step_7 轮询图表生成状态<br/>间隔5秒 超时1200秒]
    I -->|task_status为SUCCEEDED| J[最终输出<br/>chart_image_url 预测图表<br/>calculated_data_panel 数据面板<br/>chart_text_content 文本标注]
    I -->|超时或失败| K[返回失败信息与错误提示]

前置准备

• 凭证：配置 ShowAPI AppKey，凭证名称：showapi_appkey
• 鉴权配置：

本 Skill 调用需要 AppKey 鉴权。所有 API 请求的 URL 查询参数中需携带 appKey={你的AppKey}。

如何获取 AppKey

如果你还没有 AppKey，请按以下步骤通过手机验证获取：

1. 请用户提供手机号（中国大陆手机号）
2. 调用发送验证码接口：

“` POST https://www.showapi.com/auth/agent_sendCode Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

phone={手机号} “ 成功响应：{"flag":true,"remark":"发送成功"}`

1. 请用户查看手机收到的6位验证码并告诉你
2. 调用验证接口获取 AppKey：

“` POST https://www.showapi.com/auth/agent_verify Content-Type: application/x-www-form-urlencoded

phone={手机号}&code={验证码} “ 成功响应：{"flag":true,"app_key":"你的AppKey"}`

1. 将获取到的 app_key 保存，后续所有 API 调用 URL 中携带 appKey={app_key} 参数

注意事项

• 验证码5分钟有效，每分钟只能发送1次
• 如果手机号已注册过易源数据平台账户，会直接返回该账户的 AppKey，不会重复注册
• AppKey 获取后请妥善保存，避免重复验证
• 模拟体验：无 appKey 时，系统自动触发模拟调用，直接返回完整结果，快速预览生成效果
• 依赖：仅使用 Python 标准库，无需安装第三方包

操作步骤

模拟体验流程（无 appKey）

1. 自动触发模拟调用

系统检测到未配置 appKey 时，自动向 https://www.showapi.com/_nuxt3/api/2405-105 发送 POST 请求（body: {"flow_id":"6a87e50a3c51f20e380200ff"}），直接获取完整模拟生成结果。此过程为一次性返回，不执行 execute_task.py 和 query_task.py。

1. 可视化预览

将返回的 JSON 结果以 HTML 形式可视化展示，重点呈现进货预测分析图表（chart_image_url 对应图片）与数据面板。

1. 引导真实调用

提示用户当前为无 appKey 的模拟运行结果。如需真实调用，请通过手机验证获取 AppKey（步骤见「前置准备-鉴权配置」），并在后续所有 API 调用 URL 中携带 appKey={app_key} 参数。

标准流程（有 appKey，强制异步执行）

1. 收集用户需求

梳理用户的进货预测业务描述（prompt，必填），确认视觉风格偏好（visual_style，选填，默认莫兰迪扁平插画；若业务描述中明确提及风格关键词则自动覆盖）与成品图像宽高比（aspect_ratio，选填，默认16:9）。

1. 异步提交生成任务

调用脚本异步执行业务因子提取、市场检索、数据推演与图表生成任务，仅返回唯一 task_id，不阻塞等待。调用示例：

   python scripts/execute_task.py --prompt "社区生鲜超市单店，主营水果、蔬菜和乳品，预测未来30天时令水果进货量，重点关注西瓜、葡萄、桃子、荔枝。当前处于夏季旺季，预计客流上涨30%，周末销量高于工作日20%；现有水果库存约1200斤，平均损耗率12%，下周开启满59减10促销活动。" --visual-style "莫兰迪扁平插画" --aspect-ratio 16:9 --async

1. 轮询查询任务结果（必选）

使用 task_id 循环查询任务状态，每一轮轮询后，即时将当前返回的核心资料同步反馈给用户（如推演出的数据面板、文本标注、图表生成进度），直至获取完整结果。调用示例：

   python scripts/query_task.py --task-id "返回的task_id值"

1. 等待结果完成

必须轮询直到完成（图表生成内部轮询超时上限1200秒）。

1. 结果解析与落地应用

提取 chart_image_url 获取高清预测图表；解析 calculated_data_panel 中的 timeline、sales_forecast、restock_amount、inventory_level 指导进货决策；结合 chart_text_content 的峰值补货建议与风险预警优化备货计划。

1. 生成html页面

生成一个简单的html页面来融合返回的主要信息，特别是图表图片与数据面板。

使用示例

示例1：社区生鲜超市时令水果进货预测

• 输入：预测未来30天西瓜、葡萄、桃子、荔枝进货量，考虑夏季旺季客流上涨30%、周末销量高于工作日20%、现有库存1200斤、损耗率12%、满59减10促销
• 流程：异步提交任务 → 获取task_id → 轮询查询（每轮反馈进度/数据）
• 产出：30天销量/补货量/库存预测数据面板 + 高清进货预测图表 + 峰值补货建议与风险预警
• 配置要点：visual_style 默认莫兰迪扁平插画，aspect_ratio 16:9 适合大屏汇报

示例2：促销活动备货推演

• 输入：描述大促期间的商品结构、活动力度、预期客流与库存现状
• 流程：异步提交任务 → 获取task_id → 轮询查询（每轮反馈进度/数据）
• 产出：促销叠加期的补货峰值预测与库存水位曲线，辅助制定分批进货计划
• 配置要点：业务描述中尽量写明活动时间、折扣力度与历史销量基数

示例3：多风格经营汇报图表批量生成

• 输入：同一份进货预测业务描述，分别以"清新水彩手绘""莫兰迪扁平插画"等风格生成
• 流程：异步提交任务 → 获取task_id → 轮询查询（每轮反馈进度/数据）
• 产出：多种视觉风格的标准化数据分析图表，便于挑选用于不同汇报场合
• 配置要点：可通过 visual_style 或在 prompt 中直接写明风格关键词控制风格；汇报场景建议 16:9，社交分享建议 3:4

生成效果示例

描述

技能运行完成后，返回三部分核心内容：

1. chart_image_url：一张高清标准化进货预测分析图表，按指定 visual_style 与 aspect_ratio 渲染，图表内嵌标题、峰值补货建议、风险预警等文本标注；
2. calculated_data_panel：结构化数据面板，包含 timeline（预测时间轴）、sales_forecast（逐期销量预测）、restock_amount（逐期建议补货量）、inventory_level（逐期库存水位），可直接导入表格或 BI 工具二次分析；
3. chart_text_content：图表文本标注，包含 title（图表标题）、peak_restock_note（峰值补货建议）、warning_note（风险预警信息）。

可视化呈现方式：优先以 HTML 页面融合展示图表图片与数据面板；数据面板可进一步渲染为表格或折线图辅助解读。

输出案例

说明：若输出结果包含图片，优先插入对应图片资源，之后再输出 JSON / Markdown 格式的文本内容。

多风格进货预测图效果案例：

接口返回的 JSON 数据形态示例：

{
  "showapi_res_body": {
    "task_status": "SUCCEEDED",
    "chart_image_url": "https://oss.showapi.com/.../forecast_chart_16x9.png",
    "calculated_data_panel": {
      "timeline": ["07-01", "07-02", "07-03", "...", "07-30"],
      "sales_forecast": [320, 305, 298, 350, 420, 465, 480],
      "restock_amount": [400, 380, 360, 420, 500, 560, 590],
      "inventory_level": [1280, 1355, 1417, 1487, 1567, 1662, 1772]
    },
    "chart_text_content": {
      "title": "社区生鲜超市未来30天时令水果进货预测",
      "peak_restock_note": "周末及满59减10促销叠加日为补货峰值，建议补货量上浮40%",
      "warning_note": "平均损耗率12%，高温天气注意冷链周转，避免库存积压"
    }
  },
  "showapi_res_code": 0,
  "showapi_fee_num": 1
}

资源索引

• [scripts/execute_task.py](scripts/execute_task.py)：异步提交进货预测图表生成任务（真实调用时使用）
• [scripts/query_task.py](scripts/query_task.py)：轮询查询异步任务结果（真实调用时使用）

响应数据结构

1. 异步任务提交响应

{
  "showapi_res_body": {
    "task_id": "唯一任务ID",
    "status": "pending",
    "msg": "任务已提交，正在异步处理中"
  },
  "showapi_res_code": 0,
  "showapi_fee_num": 1
}

2. 任务查询响应（单轮轮询返回数据，需实时同步给用户）

{
  "showapi_res_body": {
    "task_status": "SUCCEEDED",
    "chart_image_url": "生成的标准化进货预测分析图表URL",
    "calculated_data_panel": {
      "timeline": ["预测时间轴日期序列"],
      "sales_forecast": [销量预测数值数组],
      "restock_amount": [建议补货量数值数组],
      "inventory_level": [库存水位数值数组]
    },
    "chart_text_content": {
      "title": "图表标题",
      "peak_restock_note": "峰值补货建议",
      "warning_note": "风险预警信息"
    }
  },
  "showapi_res_code": 0,
  "showapi_fee_num": 1
}

异常说明

1. 缺少 AppKey / 鉴权失败：URL 未携带 appKey 或 appKey 无效时，接口返回鉴权错误；请按「前置准备-鉴权配置」通过手机验证获取有效 AppKey 后重试。
2. 入参缺失或非法：prompt 为必填项，缺失或为空时任务提交失败并提示补全；aspect_ratio 仅支持 1:1、3:4、4:3、16:9、9:16，传入非法枚举时脚本直接报参数错误。
3. 网络异常：请求超时或网络中断时抛出请求异常，可稍后重试；执行脚本默认超时 60 秒，查询脚本默认超时 30 秒。
4. 任务生成失败/超时：图表生成轮询最长等待 1200 秒，超时或生成失败时任务状态标记失败并返回错误信息，建议简化业务描述或稍后重试。
5. 业务错误：响应中 showapi_res_code 非 0 时表示业务错误，可通过 showapi_res_error 获取具体原因（如余额不足、频率超限等）。

注意事项

1. prompt 为必填项，需清晰描述经营背景与业务约束（如门店类型、商品结构、预测周期、客流变化、库存现状、损耗率、促销计划等），信息越完整，推演数据越贴合实际。
2. 所有任务强制异步执行，不支持同步模式阻塞等待；请通过 task_id 轮询获取结果。
3. 轮询查询过程中，每次获取接口返回数据后，立即将主要内容反馈给用户。
4. visual_style 支持预定义风格枚举值；若 prompt 中明确提及风格关键词，则以提示词为准覆盖该参数。
5. 预测数据（销量、补货量、库存）为模型推演结果，仅供参考，实际进货决策请结合真实经营数据校准。
6. 单次调用参考价 0.22 元，实际计费按输出内容消耗 token 多少有所浮动。
7. 模拟运行说明：无 appKey 时系统自动触发模拟调用，一次性返回完整 JSON 结果，不经过 execute_task.py 和 query_task.py，结果仅作效果预览，非真实生成内容。如需真实调用，请通过手机验证获取 AppKey 并配置。