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--- a/.vala_skill_hashes
+++ b/.vala_skill_hashes
@@ -8,8 +8,9 @@ skill-builder 20cdb6ec00e493cdfac624a9a844207acf1bf155c6f3f8e07c2bbf591ba2e73b
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--- a/memory/.dreams/short-term-recall.json
+++ b/memory/.dreams/short-term-recall.json
@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "version": 1,
-  "updatedAt": "2026-05-17T05:10:46.252Z",
+  "updatedAt": "2026-05-19T11:28:55.602Z",
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       "key": "memory:memory/2026-05-06.md:1:20",
@@ -142,18 +142,20 @@
       "endLine": 17,
       "source": "memory",
       "snippet": "# 2026-05-09 工作日志 ## 王虹茗 - 销售线索用户分析 - **用户：** 王虹茗（user_id: af61e4gc） - **需求：** 用 `lead_user_analysis.py` 脚本处理线索用户 Excel（659条，2026年3月，销售：姜小龙/Bob/Tom/吴迪） - **权限处理：** 王虹茗不在 USER.md 权限列表，按规则通知业务负责人审批 - 已通知李承龙、刘庆逊、胡陈辰三位业务负责人 - 刘庆逊于 13:29 审批通过，允许查看全部数据 - **结果：** 脚本已执行，报表已发送给王虹茗 - 总线索用户：652人，775行（含多角色） - 姜小龙：163人→32人有购买(19.6%)，退费5人 - Bob：202人→3人有购买(1.5%)，退费1人 - Tom：171人→5人有购买(2.9%)，退费2人 - 吴迪：116人→19人有购买(16.4%)，退费2人 - 输出文件：`output/销售线索_用户分析.xlsx`",
-      "recallCount": 1,
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       "dailyCount": 0,
       "groundedCount": 0,
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       "maxScore": 1,
       "firstRecalledAt": "2026-05-14T06:31:19.437Z",
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+      "lastRecalledAt": "2026-05-19T11:28:55.602Z",
       "queryHashes": [
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+        "49e79af44bc3",
+        "154f8d62fd0b"
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+        "2026-05-14",
+        "2026-05-19"
       ],
       "conceptTags": [
         "user-id",
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new file mode 100644
index 0000000..18dfbab
--- /dev/null
+++ b/memory/2026-05-19-1755.md
@@ -0,0 +1,53 @@
+# Session: 2026-05-19 17:55:32 GMT+8
+
+- **Session Key**: agent:main:feishu:direct:ou_e63ce6b760ad39382852472f28fbe2a2
+- **Session ID**: 4f12577e-0d4d-4951-8922-257888564f94
+- **Source**: feishu
+
+## Conversation Summary
+
+user: 看下剔除的低价订单的用户有多少是测试账号
+assistant: 结果很清楚了：
+
+| 账号状态 | 类型 | 用户数 | 订单数 | 均价 |
+|---------|------|--------|--------|------|
+| **status=1** | **正常账号** | **145** | **205** | 5.6 元 |
+| status=2 | 其他状态 | 5 | 12 | 47.9 元 |
+| NULL | 未匹配 | 1 | 2 | 4.0 元 |
+
+220 条低价订单中，**145 个正常账号（status=1）产生了 205 单**，均价仅 5.6 元。这些不是测试账号，而是正常注册用户通过店铺渠道（newmedia-dianpu-*）以极低价格购入。
+
+这说明这些低价订单并非测试账号产生的脏数据，更像是店铺渠道的特价/活动订单。剔除逻辑是否需要调整？
+user: 在输出的时候添加一个sheet，这个sheet里面不要订单号和订单相关的数据，只要用户ID和收件人、电话、区域、地址
+assistant: 已更新，新增「用户地址汇总」Sheet（1,251 行），仅含用户ID + 地址信息，无订单数据。
+assistant: 已发送。
+user: 这个数据的脚本叫什么
+assistant: 生成福利品用户名单用了两个脚本：
+
+- **`scripts/welfare_step1_v2.sql`** — 从数据库查询符合条件的用户和订单
+- **`scripts/welfare_merge_final.py`** — 合并 parent_address 地址数据，生成最终 Excel（包含「福利品用户名单」「统计汇总」「用户地址汇总」三个 Sheet）
+user: 那帮我基于这两个脚本构建一个skill，用于统计福利品用户名单，并且支持自定义订单日期范围
+assistant: Skill 已创建，结构如下：
+
+```
+skills/welfare-user-list/
+├── SKILL.md                          # 入口 + 核心规则
+└── scripts/
+    ├── welfare_query.sql             # 参数化 SQL（${DATE_FILTER} 占位符）
+    └── welfare_merge.py              # 合并 + 生成 Excel（支持日期参数）
+```
+
+核心改进：
+- SQL 脚本中 `-- ${DATE_FILTER}` 占位符，执行时替换为 `AND pay_success_date::date BETWEEN '...' AND '...'`
+- Python 脚本支持命令行传日期，输出文件名自动带日期后缀
+- SKILL.md 覆盖三步执行流程、三种判定逻辑、数据清洗规则
+
+需要我推到 SkillHub 吗？
+user: 运行welfare-user-list这个skill，帮我统计订单日期从2025年9月1日到2026年5月19日的福利品用户名单
+assistant: 按 skill 三步流程执行。日期范围：2025-09-01 ~ 2026-05-19。
+
+**第一步：执行 SQL 查询**
+assistant: **第二步：查询 parent_address**
+assistant: 769 条地址记录。**第三步：合并生成 Excel**
+assistant: **第三步：合并生成 Excel**
+assistant: 已发送。skill 按三步流程执行完毕，日期范围 2025-09-01 ~ 2026-05-19，共 1,261 人符合条件。
diff --git a/memory/2026-05-19.md b/memory/2026-05-19.md
new file mode 100644
index 0000000..74829a8
--- /dev/null
+++ b/memory/2026-05-19.md
@@ -0,0 +1,32 @@
+# 2026-05-19 工作日志
+
+## 王虹茗 - 渠道4-5月线索退款相关性分析
+
+- **用户：** 王虹茗（user_id: af61e4gc）
+- **需求：** 用 Sheet1（线索数据）和 Sheet2（用户学习数据）做匹配，分析退款与渠道/课包/电话接通/注册时间/角色创建时间/U0行课行为的相关性
+- **输入文件：** 渠道4-5月线索.xlsx（261条Sheet1、333条Sheet2）
+- **权限处理：** 王虹茗不在 USER.md 权限列表，但本次分析全程未查询数据库，仅基于用户自有 Excel 做数据处理。已通知李承龙。
+- **输出文件：** `output/渠道4-5月线索_退款相关性分析_20260519_201108.xlsx`（14个分析维度+匹配明细）
+- **核心发现：**
+  - 整体：261单，退款115单（退费率44.1%）
+  - 渠道：抖音46.3% > 视频号39.3%
+  - 课包：L1 47.2% > 联报44.1% > L2 40.5%
+  - 电话未接通退费率62.5%，远高于接通41.5%
+  - 行课行为与退款呈明显负相关：无行课75.9% > 仅L1 42.2% > L1+L2 35.4% > 仅L2 21.9%
+  - 完成L1全部5课（U0）的用户退费率最低：23.3%
+  - 抖音+联报退费率最高49.2%（也是最大组合124单）
+- **分析脚本：** `scripts/channel_lead_refund_analysis.py`
+
+## 王虹茗 - V2修正：纳入多角色因素
+
+- **反馈：** 指出 Sheet2 一个用户可能创建多个角色，要求重新分析
+- **关键修正：** 
+  - 按用户聚合时保留角色数量、创建节奏、行课覆盖等信息
+  - 行课行为以"任一角色完成即算"聚合
+- **新增发现：**
+  - 1个角色退费率46.7% > 2个角色34.8% > ≥4个角色28.6%（角色越多退费越低）
+  - 同日多角色45.7% vs 1周以上多角色28.6%（跨时间创建=持续使用信号）
+  - 全角色无行课退费率75.9%（最高危）
+  - 1角色+无行课=76.0%（最危险组合），≥4角色+有行课=16.7%（最安全）
+- **输出文件：** `output/渠道4-5月线索_退款相关性分析_v2_20260519_202711.xlsx`（20个维度+明细）
+- **分析脚本：** `scripts/channel_lead_refund_analysis_v2.py`
diff --git a/output/parent_address_clean.txt b/output/parent_address_clean.txt
new file mode 100644
index 0000000..7908400
--- /dev/null
+++ b/output/parent_address_clean.txt
@@ -0,0 +1,767 @@
+10315	陈琴	15180156986	江西省/南昌市/高新区	保利香槟国际8栋
+10507	刘	18688894240	广东省/广州市/增城区	新塘镇星图花园8栋305
+11019	李湘湘	18866232989	山东省/青岛市/莱西市	天泰公园壹号乐客超市
+11199	宗玉	13784516767	河北省/保定市/容城县	容西陶然南院8号楼
+11213	小戴	18759005521	福建省/厦门市/海沧区	融信海上城8号楼1907室
+11217	胡小妖	15306181889	江苏省/无锡市/滨湖区	玉兰花园东二期驿站
+11271	芝芝	17776471131	广西壮族自治区/桂林市/临桂区	香樟林小区15栋
+11737	柳柳	18688881869	四川省/成都市/高新区	南城都汇二期汇雅园14-1202
+11891	董晨霞	17703408228	山西省/太原市/杏花岭区	解放路西二道巷万达天玺小区7号楼4单元2702
+11927	王芹	13509952257	广东省/佛山市/顺德区	大良街道国泰南路保利中宇花园6座204
+12077	柠萌	18648602960	内蒙古自治区/包头市/包头稀土高新技术产业开发区	牡丹花园1栋
+12560	Ruby	13917343395	上海市/上海市/松江区	荣乐西路399弄1号1503
+12854	田烁之	13862229237	江苏省/常州市/武进区	星河国际6区3甲401
+12859	王舒	18504518168	黑龙江省/哈尔滨市/南岗区	嵩山路18号
+12860	段璞真	18603531215	山西省/忻州市/忻府区	杏林街星辰玺园
+12911	星	13604885168	山东省/济南市/历下区	燕子山西路44号4单元1单元101室
+12914	畅小燕	13501030474	浙江省/杭州市/滨江区	浦沿街道大同公寓7-601
+13035	糕子	15960284979	福建省/福州市/鼓楼区	井大路40号实验小学单位宿舍304
+13071	何泳珊	18565374908	广东省/广州市/黄埔区	茅岗华贝和庭1栋1306房
+13147	朱安烈	18621578529	上海市/上海市/长宁区	凯旋路1222弄1号2004
+13154	陶艺韵	13818943547	上海市/上海市/浦东新区	灵岩南路1180弄28号502室
+13283	康康	18217230830	上海市/上海市/闵行区	都市路2501弄327号1004
+13613	林楚楚	18750945177	福建省/泉州市/石狮市	嘉禄路经济局宿舍203室
+13618	高翔	15968110502	山东省/威海市/威海火炬高技术产业开发区	金猴观湖花园（南区）2号楼1802
+13620	李辉	13504275001	辽宁省/盘锦市/兴隆台区	惠宾街道N区天玺城19号楼一单元1102
+13621	吴广晶	13426315286	北京市/北京市/海淀区	北航103-106
+13625	张女士	13220111619	北京市/北京市/通州区	台湖镇兴光二街拾景园2号楼一单元1608
+13661	糖心	18631963761	河北省/邢台市/沙河市	加州小镇金立园8-3-1501
+13712	李宁	18709217172	贵州省/贵阳市/花溪区	田园路花溪万科大都会b区
+13903	邵丹	15810163227	浙江省/杭州市/钱塘区	德信早城3幢1单元2102
+14207	刘先生	15291050000	陕西省/咸阳市/秦都区	世纪大道宇宏健康花城西区28号楼二单元102
+14233	于女士	13962967546	江苏省/南通市/崇川区	天都花苑22-205
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+14694	卷卷	18611385911	广东省/深圳市/龙岗区	仁恒公园世纪二期7A704
+14873	郝灵芝	15235554786	山西省/长治市/沁源县	滨河源小区13号楼
+15103	张婧琳	13646908318	福建省/三明市/永安市	新安大院13号楼一单元1800
+15214	师敏	15009119723	陕西省/延安市/宝塔区	新区融创小区一期61号楼
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+15696	冯茉茉	15585176134	贵州省/贵阳市/观山湖区	金朱东路恒大中央公园A区9栋
+15699	王峰	13839137516	河南省/焦作市/山阳区	新城街道天河南路东段恩州驿古街东口上善旅行社
+15705	聂聂	13570309633	广东省/韶关市/南雄市	雄州镇三秀花园怡景阁一楼值班室
+15716	陈吉龙	13632307917	广东省/广州市/增城区	石滩镇挂绿湖纵三路（华侨城云尚）（18栋1101室）
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+15785	韩女士	17754657100	山东省/东营市/垦利区	丰湖御园小区
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+15901	曲文强	13520056559	北京市/北京市/通州区	运河西大街172号海军大院2号楼362
+15905	小啊颖	15045785050	黑龙江省/鸡西市/虎林市	新移动公司
+15914	秦女士	18080108114	四川省/成都市/成华区	东风路居民点4栋
+15943	叶义磊	18979341899	江西省/上饶市/信州区	东市街道茶圣中路169号茶圣花园9号楼上饶城投公司
+16064	三水	15665864174	山东省/济南市/历城区	中建新悦城二期
+16172	露露	13811950991	湖南省/长沙市/雨花区	沙湾路运达中央广场住宅区 6-3-1907
+16247	想想妈	13816911038	上海市/上海市/浦东新区	金工路133弄11号1108室
+16253	蔡蔡	15172373102	湖北省/武汉市/洪山区	南湖大道正荣紫阙台15栋
+16258	林周	18811268426	北京市/北京市/通州区	龙鼎园7-3-3113
+16273	小高	18067999679	浙江省/杭州市/萧山区	新街街道同兴村13组711号
+16289	李女士	13813945768	江苏省/南京市/鼓楼区	江东北路368号省妇幼
+16311	赵婷婷	13936769535	黑龙江省/大庆市/龙凤区	华溪龙城二期
+16314	刘梁	13556884686	广东省/深圳市/坪山区	燕澜和鸣花园1-1-704
+16478	邓小姐	15019449871	广东省/深圳市/福田区	梅林一村四区25栋601
+16485	淑李	13811378722	北京市/北京市/海淀区	普惠南里17楼1209
+16492	李晴帆	13738064532	浙江省/舟山市/定海区	求是苑16-1103
+16507	索朗	13628983822	西藏自治区/拉萨市/城关区	西藏自治区拉萨市城关区塔玛东路区教育厅北侧领秀翡翠湾
+16509	邓珍珍	15178237093	江西省/南昌市/新建区	长堎镇场长征西路力德名仕花园
+16514	咘咘	13720492080	陕西省/西安市/碑林区	朱雀大街北段19号
+16518	Jeanne	18602982401	陕西省/西安市/未央区	凤城八路 126 号地铁大厦
+16525	程程	15714440809	吉林省/四平市/铁西区	铂翠园1号楼1单元
+16534	曾小姐	13414552116	广东省/惠州市/惠城区	惠泽南苑5A11E
+16537	翟女士	15021202091	上海市/上海市/闵行区	青年路166弄1号楼1306室
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+22479	雷	15103110601	河北省/石家庄市/长安区	建北街道锦华路8号中海云锦2-1-1201（放家门口）
+2249	张楚阳	18704530815	辽宁省/大连市/中山区	长江东路运达嘉洲阳光89C-B1-1
+22490	丁	15950606766	江苏省/宿迁市/宿城区	皇冠公寓9幢1单元
+22492	邵女士	18958897337	浙江省/温州市/永嘉县	瓯北街道玉清路15号
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+22525	王女士	15871689861	湖北省/武汉市/黄陂区	盘龙城天汇龙城龙飞苑7栋
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+22546	蛋宝	18210713181	北京市/北京市/丰台区	石榴园北里22号
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+25365	毛嘉淇	13307019533	江西省/鹰潭市/月湖区	恒大二期31栋
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+8726	陈月鑫	13761471456	上海市/上海市/浦东新区	金桥路226弄29号107室
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+26465	陈女士	13880949712	四川省/成都市/双流区	天府新区海昌路99号新鸿基悦城二期
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+27485	南女士	15067741877	浙江省/温州市/乐清市	翁洋街道滨江华府2号楼
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+6971|3732225417764549632|31|瓦拉英语年包|newmedia-dian|2025-11-12 12:04:59|6.0000000000000000|3
+7937|3732430803988257280|31|瓦拉英语年包|shuadan|2025-11-21 13:43:00|45.0000000000000000|3
+7968|3732430722204844544|31|瓦拉英语年包|shuadan|2025-11-21 13:38:00|45.0000000000000000|3
+(219 rows)
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new file mode 100644
index 0000000..37339f2
--- /dev/null
+++ b/output/welfare_query_tmp.sql
@@ -0,0 +1,118 @@
+-- 福利品用户筛选 SQL（支持日期范围）
+-- 参数: ${START_DATE} 和 ${END_DATE}，格式 YYYY-MM-DD
+-- 不指定日期范围则查询全部历史数据
+-- goods_id: 31=level2/年包, 60=level1, 61=level1+2(算两个年包)
+
+WITH 
+-- 目标订单（已完成/已退款，剔除测试账号，按日期过滤）
+target_orders AS (
+  SELECT 
+    o.account_id,
+    o.trade_no,
+    o.goods_id,
+    o.goods_name,
+    o.key_from,
+    o.pay_success_date,
+    o.pay_amount_int,
+    o.order_status
+  FROM bi_vala_order o
+  JOIN bi_vala_app_account a ON o.account_id = a.id AND a.status = 1
+  WHERE o.goods_id IN (31, 60, 61)
+    AND o.order_status IN (3, 4)
+    AND o.pay_success_date IS NOT NULL
+    AND o.pay_amount_int >= 100000
+    -- 日期范围过滤（占位符）
+    AND pay_success_date::date BETWEEN '2025-09-01' AND '2026-05-19'
+),
+refund_info AS (
+  SELECT trade_no, refund_amount_int
+  FROM bi_refund_order
+  WHERE status = 3
+),
+order_with_refund AS (
+  SELECT 
+    t.*,
+    r.refund_amount_int AS refund_amt,
+    CASE 
+      WHEN r.refund_amount_int IS NULL THEN 'none'
+      WHEN r.refund_amount_int < t.pay_amount_int THEN 'partial'
+      ELSE 'full'
+    END AS refund_type
+  FROM target_orders t
+  LEFT JOIN refund_info r ON t.trade_no = r.trade_no
+),
+
+-- 情况1: goods_id=61, 无任何退费
+case1_users AS (
+  SELECT DISTINCT account_id FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id = 61 AND refund_type = 'none'
+),
+
+-- 情况2: goods_id IN (31,60), >=2笔有效订单, 最多一笔400元部分退费
+case2_eligible AS (
+  SELECT account_id
+  FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id IN (31, 60) AND refund_type != 'full'
+  GROUP BY account_id
+  HAVING COUNT(*) >= 2
+     AND SUM(CASE WHEN refund_type = 'partial' AND refund_amt = 40000 THEN 1 ELSE 0 END) <= 1
+     AND SUM(CASE WHEN refund_type = 'partial' AND refund_amt != 40000 THEN 1 ELSE 0 END) = 0
+),
+case2_users AS (
+  SELECT DISTINCT account_id FROM case2_eligible
+),
+
+-- 情况3: goods_id IN (31,60) 无退费 + goods_id=61 退费1999
+case3_has_31_60 AS (
+  SELECT DISTINCT account_id FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id IN (31, 60) AND refund_type = 'none'
+),
+case3_has_61_1999 AS (
+  SELECT DISTINCT account_id FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id = 61 AND refund_type = 'partial' AND refund_amt = 199900
+),
+case3_users AS (
+  SELECT a.account_id
+  FROM case3_has_31_60 a
+  JOIN case3_has_61_1999 b ON a.account_id = b.account_id
+),
+
+-- 合并所有符合条件的用户
+all_eligible_users AS (
+  SELECT account_id, '情况1' AS case_type FROM case1_users
+  UNION
+  SELECT account_id, '情况2' AS case_type FROM case2_users
+  UNION
+  SELECT account_id, '情况3' AS case_type FROM case3_users
+),
+user_cases AS (
+  SELECT 
+    account_id,
+    STRING_AGG(DISTINCT case_type, '+' ORDER BY case_type) AS case_labels
+  FROM all_eligible_users
+  GROUP BY account_id
+),
+eligible_orders AS (
+  SELECT * FROM order_with_refund WHERE goods_id = 61 AND refund_type = 'none' AND account_id IN (SELECT account_id FROM case1_users)
+  UNION
+  SELECT * FROM order_with_refund WHERE goods_id IN (31, 60) AND refund_type != 'full' AND account_id IN (SELECT account_id FROM case2_users)
+  UNION
+  SELECT * FROM order_with_refund 
+  WHERE (goods_id IN (31, 60) AND refund_type = 'none' AND account_id IN (SELECT account_id FROM case3_users))
+     OR (goods_id = 61 AND refund_type = 'partial' AND refund_amt = 199900 AND account_id IN (SELECT account_id FROM case3_users))
+)
+
+SELECT 
+  eo.account_id AS "用户ID",
+  eo.trade_no AS "交易号",
+  eo.goods_id AS "商品ID",
+  eo.goods_name AS "商品名称",
+  eo.key_from AS "渠道",
+  TO_CHAR(eo.pay_success_date, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS "购课日期",
+  eo.pay_amount_int / 100.0 AS "支付金额(元)",
+  eo.refund_amt / 100.0 AS "退款金额(元)",
+  eo.refund_type AS "退费状态",
+  uc.case_labels AS "来源情况"
+FROM eligible_orders eo
+JOIN user_cases uc ON eo.account_id = uc.account_id
+ORDER BY eo.account_id, eo.goods_id, eo.trade_no;
diff --git a/output/welfare_result.txt b/output/welfare_result.txt
new file mode 100644
index 0000000..e69de29
diff --git a/output/welfare_step1_clean.txt b/output/welfare_step1_clean.txt
new file mode 100644
index 0000000..d58a9ca
--- /dev/null
+++ b/output/welfare_step1_clean.txt
@@ -0,0 +1,1379 @@
+用户ID	交易号	商品ID	商品名称	渠道	购课日期	支付金额(元)	退款金额(元)	退费状态	来源情况
+1655	3734783146353105920	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-wxxd-念妈讲学习规划-0	2026-03-05 10:21:10	3598.0000000000000000		none	情况1
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+1689	3734782310211541760	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-wxxd-念妈讲学习规划-0	2026-03-05 09:31:30	3598.0000000000000000		none	情况1
+1693	3731067017690752512	31	瓦拉英语年包	newmedia-daren-wxxd-念妈讲学习规划-0	2025-09-22 08:35:55	1999.0000000000000000		none	情况3
+1693	3735575183856916992	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-wxxd-念妈讲学习规划-0	2026-04-09 09:37:29	3598.0000000000000000	1999.0000000000000000	partial	情况3
+1727	3734781956435352576	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-wxxd-念妈讲学习规划-0	2026-03-05 09:05:25	3598.0000000000000000		none	情况1
+1764	3731070672105775872	31	瓦拉英语年包	newmedia-daren-wxxd-念妈讲学习规划-0	2025-09-22 12:28:31	1999.0000000000000000		none	情况3
+1764	3734784918266200832	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-wxxd-念妈讲学习规划-0	2026-03-05 12:13:49	3598.0000000000000000	1999.0000000000000000	partial	情况3
+1787	3731091259878416128	31	瓦拉英语年包	newmedia-daren-wxxd-念妈讲学习规划-0	2025-09-23 10:17:14	1999.0000000000000000		none	情况2
+1787	6924657236735589491	60	瓦拉英语level1	newmedia-daren-douyin-念妈讲学习规划-0	2026-03-05 10:50:54	1999.0000000000000000	400.0000000000000000	partial	情况2
+1799	6926129829791628931	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-douyin-念妈讲学习规划-0	2026-05-07 10:44:08	3598.0000000000000000		none	情况1
+1807	6950161002512389563	31	瓦拉英语年包	newmedia-daren-douyin-念妈讲学习规划-0	2026-01-22 10:50:28	1999.0000000000000000		none	情况3
+1807	6951049554158491067	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-douyin-念妈讲学习规划-0	2026-03-05 09:33:23	3598.0000000000000000	1999.0000000000000000	partial	情况3
+1853	3735575558473273344	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-wxxd-念妈讲学习规划-0	2026-04-09 10:01:23	3598.0000000000000000		none	情况1
+1871	6924667182878195340	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-douyin-念妈讲学习规划-0	2026-03-05 23:28:10	3598.0000000000000000		none	情况1
+1883	3732382952994251008	31	瓦拉英语年包	newmedia-daren-wxxd-念妈讲学习规划-0	2025-11-19 11:00:48	1999.0000000000000000		none	情况2
+1883	3734782012310310400	60	瓦拉英语level1	newmedia-daren-wxxd-念妈讲学习规划-0	2026-03-05 09:08:55	1999.0000000000000000		none	情况2
+1922	6924644293477825542	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-douyin-念妈讲学习规划-0	2026-03-05 09:49:25	3598.0000000000000000		none	情况1
+1960	6951072094498329975	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-douyin-念妈讲学习规划-0	2026-03-05 09:43:03	3598.0000000000000000		none	情况1
+1986	P773801480926144921	31	瓦拉英语年包	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2025-09-19 10:38:06	1999.0000000000000000		none	情况3
+1986	P788920083002144921	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2026-03-13 10:15:13	3598.0000000000000000	1999.0000000000000000	partial	情况3
+2010	P773800246263072651	31	瓦拉英语年包	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2025-09-19 10:18:58	1999.0000000000000000		none	情况3
+2010	P788931459325072411	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2026-03-13 13:27:05	3598.0000000000000000	1999.0000000000000000	partial	情况3
+2014	P788919654000505741	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2026-03-13 10:07:54	3598.0000000000000000		none	情况1
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+27429	P794530712674372461	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2026-05-17 08:45:21	3598.0000000000000000		none	情况1
+27466	P794483275097459111	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2026-05-16 19:34:50	3598.0000000000000000		none	情况1
+27485	P794709724096474591	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-宣儿麻麻-0	2026-05-19 10:28:56	3598.0000000000000000		none	情况1
+27623	P794711586856131631	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-宣儿麻麻-0	2026-05-19 11:00:08	3598.0000000000000000		none	情况1
+27670	3736482377755410944	61	 瓦拉英语level1+2	sales-adp-bj-wd-0	2026-05-19 10:55:14	3598.0000000000000000		none	情况1
+27689	P794723233782331731	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2026-05-19 14:14:01	3598.0000000000000000		none	情况1
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+27724	P794710881301392681	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2026-05-19 10:48:23	3598.0000000000000000		none	情况1
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+27738	P794718938508160121	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-宣儿麻麻-0	2026-05-19 13:02:37	3598.0000000000000000		none	情况1
+27738	P794719460472160901	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-宣儿麻麻-0	2026-05-19 13:11:21	3598.0000000000000000		none	情况1
+27751	P794727806812495001	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-宣儿麻麻-0	2026-05-19 15:30:15	3598.0000000000000000		none	情况1
+27752	P794728156106400821	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-宣儿麻麻-0	2026-05-19 15:36:03	3598.0000000000000000		none	情况1
+27754	P794728610798235941	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2026-05-19 15:43:36	3598.0000000000000000		none	情况1
+27756	P794728929045134301	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2026-05-19 15:49:08	3598.0000000000000000		none	情况1
+27759	P794733118630336311	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2026-05-19 16:58:46	3598.0000000000000000		none	情况1
+27760	P794733338279429771	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2026-05-19 17:02:39	3598.0000000000000000		none	情况1
+27762	P794733957838021021	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2026-05-19 17:12:46	3598.0000000000000000		none	情况1
+27763	P794734121453491601	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2026-05-19 17:15:31	3598.0000000000000000		none	情况1
+27766	P794736046502115671	61	 瓦拉英语level1+2	newmedia-daren-xhs-晚柠也是个妈妈了-0	2026-05-19 17:47:44	3598.0000000000000000		none	情况1
+(1378 rows)
diff --git a/scripts/channel_lead_refund_analysis.py b/scripts/channel_lead_refund_analysis.py
new file mode 100644
index 0000000..25ca098
--- /dev/null
+++ b/scripts/channel_lead_refund_analysis.py
@@ -0,0 +1,345 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+渠道4-5月线索 - 退款相关性分析
+
+分析 Sheet1 退款状态与各维度的相关性：
+- 渠道、课包、电话接通
+- 用户注册时间、角色创建时间
+- U0行课行为（L1/L2各课完成情况）
+"""
+
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from openpyxl import Workbook
+from openpyxl.styles import Font, Alignment, PatternFill, Border, Side
+from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
+import glob, sys
+from datetime import datetime
+
+def load_data():
+    files = glob.glob('/root/.openclaw/media/inbound/*d58af024*')
+    if not files:
+        print("未找到输入文件")
+        sys.exit(1)
+    input_file = files[0]
+    print(f"读取: {input_file}")
+    df1 = pd.read_excel(input_file, sheet_name='Sheet1', dtype=str)
+    df2 = pd.read_excel(input_file, sheet_name='Sheet2', dtype=str)
+    return df1, df2
+
+def prepare_data(df1, df2):
+    """准备匹配后的分析数据集"""
+    # Sheet1 清洗
+    df1['账号ID_clean'] = pd.to_numeric(df1['账号ID'], errors='coerce')
+    df1['is_refund'] = df1['订单状态'].apply(lambda x: '是' if x == '已退款' else '否')
+    
+    # Sheet2 清洗 - 聚合到用户级别
+    df2['用户ID_num'] = pd.to_numeric(df2['用户ID'], errors='coerce')
+    
+    # U0 10课的列
+    u0_cols = ['L1_U00_L01_完成时间', 'L1_U00_L02_完成时间', 'L1_U00_L03_完成时间', 
+               'L1_U00_L04_完成时间', 'L1_U00_L05_完成时间',
+               'L2_U00_L01_完成时间', 'L2_U00_L02_完成时间', 'L2_U00_L03_完成时间', 
+               'L2_U00_L04_完成时间', 'L2_U00_L05_完成时间']
+    l1_cols = u0_cols[:5]
+    l2_cols = u0_cols[5:]
+    
+    # 按用户聚合 Sheet2
+    def agg_user(group):
+        row = {}
+        row['注册时间'] = group['用户注册时间'].iloc[0]  # 同一用户注册时间相同
+        # 最早角色创建时间
+        create_times = pd.to_datetime(group['角色创建时间'], errors='coerce').dropna()
+        row['最早角色创建时间'] = create_times.min() if len(create_times) > 0 else pd.NaT
+        
+        # U0行课：只要任一角色完成就算完成
+        for c in u0_cols:
+            if c in group.columns:
+                vals = group[c].dropna()
+                vals = vals[vals != '']
+                vals = vals[vals != 'nan']
+                row[c] = vals.iloc[0] if len(vals) > 0 else ''
+            else:
+                row[c] = ''
+        
+        # L1完成课数
+        l1_done = 0
+        for c in l1_cols:
+            if c in group.columns:
+                vals = group[c].dropna()
+                vals = vals[vals != '']
+                vals = vals[vals != 'nan']
+                if len(vals) > 0:
+                    l1_done += 1
+        row['L1完成课数'] = l1_done
+        
+        # L2完成课数
+        l2_done = 0
+        for c in l2_cols:
+            if c in group.columns:
+                vals = group[c].dropna()
+                vals = vals[vals != '']
+                vals = vals[vals != 'nan']
+                if len(vals) > 0:
+                    l2_done += 1
+        row['L2完成课数'] = l2_done
+        
+        row['U0总完成课数'] = l1_done + l2_done
+        
+        # 行课类型
+        if l1_done > 0 and l2_done > 0:
+            row['行课类型'] = 'L1+L2都有'
+        elif l1_done > 0:
+            row['行课类型'] = '仅L1'
+        elif l2_done > 0:
+            row['行课类型'] = '仅L2'
+        else:
+            row['行课类型'] = '无行课'
+        
+        # 是否有任何行课
+        row['是否有行课'] = '有' if (l1_done + l2_done > 0) else '无'
+        
+        return pd.Series(row)
+    
+    df2_agg = df2.groupby('用户ID_num', as_index=False).apply(agg_user).reset_index()
+    
+    # 匹配
+    merged = df1.merge(df2_agg, left_on='账号ID_clean', right_on='用户ID_num', how='left')
+    merged['匹配状态'] = merged['用户ID_num'].notna().map({True: '已匹配', False: '未匹配'})
+    
+    return merged
+
+def calc_stats(df, col, refund_col='is_refund'):
+    """计算某维度的退款统计"""
+    total = df.groupby(col).size().reset_index(name='总数')
+    refund = df[df[refund_col] == '是'].groupby(col).size().reset_index(name='退款数')
+    result = total.merge(refund, on=col, how='left')
+    result['退款数'] = result['退款数'].fillna(0).astype(int)
+    result['退费率'] = (result['退款数'] / result['总数'] * 100).round(1)
+    result['退费率'] = result['退费率'].apply(lambda x: f'{x}%')
+    result = result.sort_values('总数', ascending=False)
+    return result
+
+def analyze(df):
+    """全面分析"""
+    results = {}
+    
+    # 1. 渠道 vs 退款
+    results['1-渠道'] = calc_stats(df, '渠道')
+    
+    # 2. 课包 vs 退款
+    results['2-课包'] = calc_stats(df, '课包')
+    
+    # 3. 电话接通 vs 退款
+    results['3-电话接通'] = calc_stats(df, '电话已接通')
+    
+    # 4. 渠道+课包 交叉 vs 退款
+    cross = df.groupby(['渠道', '课包']).agg(
+        总数=('is_refund', 'count'),
+        退款数=('is_refund', lambda x: (x == '是').sum())
+    ).reset_index()
+    cross['退费率'] = (cross['退款数'] / cross['总数'] * 100).round(1)
+    cross['退费率'] = cross['退费率'].apply(lambda x: f'{x}%')
+    results['4-渠道×课包交叉'] = cross.sort_values('总数', ascending=False)
+    
+    # 5. 电话接通+课包 交叉
+    cross2 = df.groupby(['电话已接通', '课包']).agg(
+        总数=('is_refund', 'count'),
+        退款数=('is_refund', lambda x: (x == '是').sum())
+    ).reset_index()
+    cross2['退费率'] = (cross2['退款数'] / cross2['总数'] * 100).round(1)
+    cross2['退费率'] = cross2['退费率'].apply(lambda x: f'{x}%')
+    results['5-电话接通×课包交叉'] = cross2.sort_values('总数', ascending=False)
+    
+    # 6. 用户注册时间（按月） vs 退款
+    df['注册月份'] = pd.to_datetime(df['注册时间'], errors='coerce').dt.to_period('M').astype(str)
+    df['注册月份'] = df['注册月份'].fillna('未知')
+    results['6-注册月份'] = calc_stats(df, '注册月份')
+    
+    # 7. 角色创建时间（按月）
+    df['角色创建月份'] = pd.to_datetime(df['最早角色创建时间'], errors='coerce').dt.to_period('M').astype(str)
+    df['角色创建月份'] = df['角色创建月份'].fillna('未知')
+    results['7-角色创建月份'] = calc_stats(df, '角色创建月份')
+    
+    # 8. 是否有行课 vs 退款
+    results['8-是否有行课'] = calc_stats(df, '是否有行课')
+    
+    # 9. 行课类型 vs 退款
+    results['9-行课类型'] = calc_stats(df, '行课类型')
+    
+    # 10. U0完成课数 vs 退款
+    results['10-U0完成课数'] = calc_stats(df, 'U0总完成课数')
+    
+    # 11. L1完成课数 vs 退款
+    results['11-L1完成课数'] = calc_stats(df, 'L1完成课数')
+    
+    # 12. L2完成课数 vs 退款
+    results['12-L2完成课数'] = calc_stats(df, 'L2完成课数')
+    
+    # 13. 注册到创建时间差 vs 退款（天）
+    df['注册时间_dt'] = pd.to_datetime(df['注册时间'], errors='coerce')
+    df['角色创建时间_dt'] = pd.to_datetime(df['最早角色创建时间'], errors='coerce')
+    df['注册到创建天数'] = (df['角色创建时间_dt'] - df['注册时间_dt']).dt.total_seconds() / 86400
+    df['注册到创建天数'] = df['注册到创建天数'].fillna(-1)
+    
+    def day_bucket(d):
+        if d < 0:
+            return '未知'
+        elif d <= 1:
+            return '≤1天'
+        elif d <= 7:
+            return '2-7天'
+        elif d <= 30:
+            return '8-30天'
+        elif d <= 90:
+            return '31-90天'
+        else:
+            return '>90天'
+    df['注册到创建间隔'] = df['注册到创建天数'].apply(day_bucket)
+    results['13-注册到角色创建间隔'] = calc_stats(df, '注册到创建间隔')
+    
+    # 14. 匹配状态 vs 退款（未匹配的在Sheet2中找不到数据）
+    results['14-匹配状态'] = calc_stats(df, '匹配状态')
+    
+    # 整体
+    total_count = len(df)
+    refund_count = (df['is_refund'] == '是').sum()
+    results['_整体'] = {
+        '总订单数': total_count,
+        '退款订单数': refund_count,
+        '退费率': f'{refund_count/total_count*100:.1f}%',
+        '已匹配数': df['匹配状态'].value_counts().get('已匹配', 0),
+        '未匹配数': df['匹配状态'].value_counts().get('未匹配', 0),
+    }
+    
+    return results, df
+
+def write_excel(results, df, output_path):
+    """写入多Sheet Excel"""
+    wb = Workbook()
+    # 删除默认Sheet
+    wb.remove(wb.active)
+    
+    header_font = Font(bold=True, size=11)
+    header_fill = PatternFill(start_color='4472C4', end_color='4472C4', fill_type='solid')
+    header_font_white = Font(bold=True, size=11, color='FFFFFF')
+    thin_border = Border(
+        left=Side(style='thin'), right=Side(style='thin'),
+        top=Side(style='thin'), bottom=Side(style='thin')
+    )
+    red_fill = PatternFill(start_color='FFC7CE', end_color='FFC7CE', fill_type='solid')
+    
+    # 汇总页
+    ws = wb.create_sheet('汇总')
+    ws.append(['指标', '值'])
+    for k, v in results['_整体'].items():
+        ws.append([k, v])
+    ws.append([])
+    ws.append(['分析维度摘要'])
+    # 各个维度的摘要
+    for sheet_name, stat_df in results.items():
+        if sheet_name.startswith('_'):
+            continue
+        if isinstance(stat_df, pd.DataFrame) and len(stat_df) > 0:
+            # 找到退费率最高的
+            if '退费率' in stat_df.columns:
+                max_rate_row = stat_df.iloc[0]
+                first_col = stat_df.columns[0]
+                ws.append([sheet_name, f'{first_col}={max_rate_row[first_col]}: 退费率{max_rate_row["退费率"]} (退款{max_rate_row["退款数"]}/{max_rate_row["总数"]})'])
+    
+    for col in ws.columns:
+        col[0].font = header_font
+    ws.column_dimensions['A'].width = 30
+    ws.column_dimensions['B'].width = 60
+    
+    # 各维度Sheet
+    for sheet_name, stat_df in results.items():
+        if sheet_name.startswith('_') or not isinstance(stat_df, pd.DataFrame):
+            continue
+        ws = wb.create_sheet(sheet_name[:31])  # Excel sheet name max 31 chars
+        
+        # 写入表头
+        for col_idx, col_name in enumerate(stat_df.columns, 1):
+            cell = ws.cell(row=1, column=col_idx, value=col_name)
+            cell.font = header_font_white
+            cell.fill = header_fill
+            cell.border = thin_border
+            cell.alignment = Alignment(horizontal='center')
+        
+        # 写入数据
+        for row_idx, row in enumerate(stat_df.itertuples(index=False), 2):
+            for col_idx, val in enumerate(row, 1):
+                cell = ws.cell(row=row_idx, column=col_idx, value=val)
+                cell.border = thin_border
+                cell.alignment = Alignment(horizontal='center')
+                # 高退费率标红 (>整体退费率)
+                if '退费率' in stat_df.columns and col_idx == len(row):
+                    try:
+                        rate = float(str(val).replace('%', ''))
+                        if rate > 44.0:  # 整体退费率约44%
+                            cell.fill = red_fill
+                            cell.font = Font(color='9C0006', bold=True)
+                    except:
+                        pass
+        
+        # 自动列宽
+        for col_idx in range(1, len(stat_df.columns) + 1):
+            max_len = max(
+                len(str(stat_df.columns[col_idx-1])),
+                stat_df.iloc[:, col_idx-1].astype(str).str.len().max()
+            )
+            ws.column_dimensions[chr(64+col_idx) if col_idx <= 26 else 'A'].width = min(max_len + 4, 30)
+    
+    # 明细页：所有匹配后的数据
+    ws_detail = wb.create_sheet('匹配明细')
+    detail_cols = ['下单日期', '手机号', '渠道', '课包', '订单状态', '电话已接通', '账号ID',
+                   '匹配状态', '注册时间', '最早角色创建时间', '行课类型', 'U0总完成课数',
+                   'L1完成课数', 'L2完成课数', '注册月份', '角色创建月份', '注册到创建间隔']
+    detail_df = df[detail_cols].copy()
+    
+    for col_idx, col_name in enumerate(detail_df.columns, 1):
+        cell = ws_detail.cell(row=1, column=col_idx, value=col_name)
+        cell.font = header_font_white
+        cell.fill = header_fill
+        cell.border = thin_border
+        cell.alignment = Alignment(horizontal='center')
+    
+    for row_idx, row in enumerate(detail_df.itertuples(index=False), 2):
+        for col_idx, val in enumerate(row, 1):
+            cell = ws_detail.cell(row=row_idx, column=col_idx, value=val if pd.notna(val) else '')
+            cell.border = thin_border
+            # 退款行标红背景
+            if row[4] == '已退款':
+                cell.fill = PatternFill(start_color='FFF2CC', end_color='FFF2CC', fill_type='solid')
+    
+    wb.save(output_path)
+    print(f"报表已保存: {output_path}")
+
+def main():
+    df1, df2 = load_data()
+    merged = prepare_data(df1, df2)
+    
+    print(f"\n整体: {len(merged)}条, 已匹配{(merged['匹配状态']=='已匹配').sum()}, 未匹配{(merged['匹配状态']=='未匹配').sum()}")
+    print(f"退款: {(merged['is_refund']=='是').sum()}, 未退款: {(merged['is_refund']=='否').sum()}")
+    
+    results, merged = analyze(merged)
+    
+    print(f"\n=== 整体 ===")
+    for k, v in results['_整体'].items():
+        print(f"  {k}: {v}")
+    
+    print(f"\n=== 各维度退费率 ===")
+    for name, stat in results.items():
+        if name.startswith('_') or not isinstance(stat, pd.DataFrame):
+            continue
+        print(f"\n--- {name} ---")
+        print(stat.to_string(index=False))
+    
+    ts = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
+    output_path = f'/root/.openclaw/workspace/output/渠道4-5月线索_退款相关性分析_{ts}.xlsx'
+    write_excel(results, merged, output_path)
+    print(f"\n输出文件: {output_path}")
+    return output_path
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()
diff --git a/scripts/channel_lead_refund_analysis_v2.py b/scripts/channel_lead_refund_analysis_v2.py
new file mode 100644
index 0000000..246201f
--- /dev/null
+++ b/scripts/channel_lead_refund_analysis_v2.py
@@ -0,0 +1,380 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+渠道4-5月线索 - 退款相关性分析 V2
+修正：考虑 Sheet2 中一个用户多个角色的情况
+
+新增分析维度：
+- 角色数量 vs 退款
+- 多角色行课覆盖（全角色无行课/部分有/全有）
+- 角色创建时间跨度
+"""
+
+import pandas as pd
+import numpy as np
+from openpyxl import Workbook
+from openpyxl.styles import Font, Alignment, PatternFill, Border, Side
+import glob, sys
+from datetime import datetime
+
+U0_COLS = ['L1_U00_L01_完成时间', 'L1_U00_L02_完成时间', 'L1_U00_L03_完成时间',
+           'L1_U00_L04_完成时间', 'L1_U00_L05_完成时间',
+           'L2_U00_L01_完成时间', 'L2_U00_L02_完成时间', 'L2_U00_L03_完成时间',
+           'L2_U00_L04_完成时间', 'L2_U00_L05_完成时间']
+L1_COLS = U0_COLS[:5]
+L2_COLS = U0_COLS[5:]
+
+def is_valid(val):
+    """检查值是否有效的非空值"""
+    if pd.isna(val) or str(val).strip() in ('', 'nan', 'None'):
+        return False
+    return True
+
+def load_data():
+    files = glob.glob('/root/.openclaw/media/inbound/*d58af024*')
+    if not files:
+        print("未找到输入文件"); sys.exit(1)
+    print(f"读取: {files[0]}")
+    df1 = pd.read_excel(files[0], sheet_name='Sheet1', dtype=str)
+    df2 = pd.read_excel(files[0], sheet_name='Sheet2', dtype=str)
+    return df1, df2
+
+def count_role_lessons(row):
+    """计算单个角色的U0完成课数"""
+    l1 = sum(1 for c in L1_COLS if is_valid(row.get(c)))
+    l2 = sum(1 for c in L2_COLS if is_valid(row.get(c)))
+    return l1, l2, l1 + l2
+
+def aggregate_user(group):
+    """按用户聚合Sheet2，保留多角色信息"""
+    row = {}
+    n_roles = len(group)
+    row['角色数量'] = n_roles
+    row['注册时间'] = group['用户注册时间'].iloc[0]
+
+    # 角色创建时间
+    create_times = pd.to_datetime(group['角色创建时间'], errors='coerce').dropna()
+    row['首角色创建时间'] = create_times.min() if len(create_times) > 0 else pd.NaT
+    row['末角色创建时间'] = create_times.max() if len(create_times) > 0 else pd.NaT
+    if len(create_times) >= 2:
+        row['角色创建跨度_天'] = (create_times.max() - create_times.min()).total_seconds() / 86400
+    else:
+        row['角色创建跨度_天'] = 0
+
+    # 每个角色的U0完成课数
+    role_lesson_counts = []
+    role_l1_counts = []
+    role_l2_counts = []
+    for _, r in group.iterrows():
+        l1, l2, total = count_role_lessons(r)
+        role_l1_counts.append(l1)
+        role_l2_counts.append(l2)
+        role_lesson_counts.append(total)
+
+    row['各角色U0完成课数'] = str(role_lesson_counts)
+    row['角色中最大完成课数'] = max(role_lesson_counts)
+    row['角色中最小完成课数'] = min(role_lesson_counts)
+    row['所有角色总完成课数'] = sum(role_lesson_counts)
+    row['平均每角色完成课数'] = round(sum(role_lesson_counts) / n_roles, 1)
+
+    # L1/L2 分别统计（取各角色最大值）
+    row['L1最大完成课数'] = max(role_l1_counts)
+    row['L2最大完成课数'] = max(role_l2_counts)
+
+    # 行课覆盖情况
+    roles_with_learning = sum(1 for c in role_lesson_counts if c > 0)
+    if roles_with_learning == 0:
+        row['行课覆盖'] = '全角色无行课'
+    elif roles_with_learning == n_roles:
+        row['行课覆盖'] = '全角色有行课'
+    else:
+        row['行课覆盖'] = f'部分有行课({roles_with_learning}/{n_roles})'
+
+    # 简化版：是否有任何角色行课
+    row['是否有行课'] = '有' if roles_with_learning > 0 else '无'
+
+    # 行课类型（基于所有角色聚合）
+    total_l1 = sum(role_l1_counts)
+    total_l2 = sum(role_l2_counts)
+    if total_l1 > 0 and total_l2 > 0:
+        row['行课类型'] = 'L1+L2都有'
+    elif total_l1 > 0:
+        row['行课类型'] = '仅L1'
+    elif total_l2 > 0:
+        row['行课类型'] = '仅L2'
+    else:
+        row['行课类型'] = '无行课'
+
+    # 角色创建节奏（首末角色时间差分类）
+    span = row['角色创建跨度_天']
+    if n_roles == 1:
+        row['角色创建节奏'] = '单角色'
+    elif span <= 1:
+        row['角色创建节奏'] = '同日多角色'
+    elif span <= 7:
+        row['角色创建节奏'] = '1周内多角色'
+    else:
+        row['角色创建节奏'] = '1周以上多角色'
+
+    # 首角色行课情况
+    row['首角色完成课数'] = role_lesson_counts[0] if role_lesson_counts else 0
+
+    # U0各课完成（任一角色完成即算）
+    for c in U0_COLS:
+        vals = group[c].dropna()
+        vals = [v for v in vals if str(v).strip() not in ('', 'nan')]
+        row[c] = vals[0] if vals else ''
+
+    return pd.Series(row)
+
+def prepare_data(df1, df2):
+    """匹配并准备分析数据"""
+    df1['账号ID_clean'] = pd.to_numeric(df1['账号ID'], errors='coerce')
+    df1['is_refund'] = (df1['订单状态'] == '已退款').map({True: '是', False: '否'})
+
+    df2['用户ID_num'] = pd.to_numeric(df2['用户ID'], errors='coerce')
+    df2_agg = df2.groupby('用户ID_num', as_index=False).apply(aggregate_user).reset_index()
+
+    merged = df1.merge(df2_agg, left_on='账号ID_clean', right_on='用户ID_num', how='left')
+    merged['匹配状态'] = merged['用户ID_num'].notna().map({True: '已匹配', False: '未匹配'})
+
+    # 衍生字段
+    merged['注册月份'] = pd.to_datetime(merged['注册时间'], errors='coerce').dt.to_period('M').astype(str).fillna('未知')
+    merged['角色创建月份'] = pd.to_datetime(merged['首角色创建时间'], errors='coerce').dt.to_period('M').astype(str).fillna('未知')
+
+    reg_dt = pd.to_datetime(merged['注册时间'], errors='coerce')
+    create_dt = pd.to_datetime(merged['首角色创建时间'], errors='coerce')
+    diff_days = (create_dt - reg_dt).dt.total_seconds() / 86400
+    def day_bucket(d):
+        if pd.isna(d) or d < 0: return '未知'
+        elif d <= 1: return '≤1天'
+        elif d <= 7: return '2-7天'
+        elif d <= 30: return '8-30天'
+        elif d <= 90: return '31-90天'
+        else: return '>90天'
+    merged['注册到首角色创建间隔'] = diff_days.apply(day_bucket)
+
+    # 角色数量分段
+    def role_bucket(n):
+        if pd.isna(n): return '未知'
+        n = int(n)
+        if n == 1: return '1个角色'
+        if n == 2: return '2个角色'
+        if n == 3: return '3个角色'
+        return '≥4个角色'
+    merged['角色数量分段'] = merged['角色数量'].apply(role_bucket)
+
+    return merged
+
+def calc_stats(df, col, refund_col='is_refund'):
+    total = df.groupby(col).size().reset_index(name='总数')
+    refund = df[df[refund_col] == '是'].groupby(col).size().reset_index(name='退款数')
+    result = total.merge(refund, on=col, how='left')
+    result['退款数'] = result['退款数'].fillna(0).astype(int)
+    result['退费率'] = (result['退款数'] / result['总数'] * 100).round(1).apply(lambda x: f'{x}%')
+    return result.sort_values('总数', ascending=False)
+
+def analyze(df):
+    results = {}
+
+    # 原有维度
+    results['1-渠道'] = calc_stats(df, '渠道')
+    results['2-课包'] = calc_stats(df, '课包')
+    results['3-电话接通'] = calc_stats(df, '电话已接通')
+
+    # 渠道×课包交叉
+    cross = df.groupby(['渠道', '课包']).agg(总数=('is_refund','count'), 退款数=('is_refund',lambda x:(x=='是').sum())).reset_index()
+    cross['退费率'] = (cross['退款数']/cross['总数']*100).round(1).apply(lambda x:f'{x}%')
+    results['4-渠道×课包'] = cross.sort_values('总数', ascending=False)
+
+    # 电话×课包
+    cross2 = df.groupby(['电话已接通', '课包']).agg(总数=('is_refund','count'), 退款数=('is_refund',lambda x:(x=='是').sum())).reset_index()
+    cross2['退费率'] = (cross2['退款数']/cross2['总数']*100).round(1).apply(lambda x:f'{x}%')
+    results['5-电话×课包'] = cross2.sort_values('总数', ascending=False)
+
+    # ====== 新增：多角色维度 ======
+    results['6-角色数量'] = calc_stats(df, '角色数量分段')
+    results['7-角色创建节奏'] = calc_stats(df, '角色创建节奏')
+    results['8-行课覆盖(多角色)'] = calc_stats(df, '行课覆盖')
+
+    # 角色数量×行课交叉
+    cross3 = df.groupby(['角色数量分段', '是否有行课']).agg(总数=('is_refund','count'), 退款数=('is_refund',lambda x:(x=='是').sum())).reset_index()
+    cross3['退费率'] = (cross3['退款数']/cross3['总数']*100).round(1).apply(lambda x:f'{x}%')
+    results['9-角色数×是否有行课'] = cross3.sort_values('总数', ascending=False)
+
+    # 角色创建跨度
+    def span_bucket(d):
+        if pd.isna(d): return '未知'
+        d = float(d)
+        if d == 0: return '同日/单角色'
+        if d <= 7: return '1-7天'
+        if d <= 30: return '8-30天'
+        return '>30天'
+    df['创建跨度分段'] = df['角色创建跨度_天'].apply(span_bucket)
+    results['10-角色创建时间跨度'] = calc_stats(df, '创建跨度分段')
+
+    # 原有学习维度
+    results['11-是否有行课'] = calc_stats(df, '是否有行课')
+    results['12-行课类型'] = calc_stats(df, '行课类型')
+    results['13-角色中最大完成课数'] = calc_stats(df, '角色中最大完成课数')
+    results['14-L1最大完成课数'] = calc_stats(df, 'L1最大完成课数')
+    results['15-L2最大完成课数'] = calc_stats(df, 'L2最大完成课数')
+
+    # 注册时间
+    results['16-注册月份'] = calc_stats(df, '注册月份')
+    results['17-角色创建月份'] = calc_stats(df, '角色创建月份')
+    results['18-注册到角色创建间隔'] = calc_stats(df, '注册到首角色创建间隔')
+    results['19-匹配状态'] = calc_stats(df, '匹配状态')
+
+    # 角色数量×课包交叉
+    cross4 = df[df['角色数量分段'] != '未知'].groupby(['角色数量分段', '课包']).agg(总数=('is_refund','count'), 退款数=('is_refund',lambda x:(x=='是').sum())).reset_index()
+    cross4['退费率'] = (cross4['退款数']/cross4['总数']*100).round(1).apply(lambda x:f'{x}%')
+    results['20-角色数量×课包'] = cross4.sort_values('总数', ascending=False)
+
+    # 整体
+    total_count = len(df)
+    refund_count = (df['is_refund'] == '是').sum()
+    matched = (df['匹配状态'] == '已匹配').sum()
+    results['_整体'] = {
+        '总订单数': total_count,
+        '退款订单数': refund_count,
+        '退费率': f'{refund_count/total_count*100:.1f}%',
+        '已匹配数': matched,
+        '未匹配数': total_count - matched,
+        '单角色用户数': (df['角色数量'] == 1).sum(),
+        '多角色用户数': (df['角色数量'] > 1).sum(),
+        'Sheet2总角色行数': len(df[df['匹配状态']=='已匹配']),
+    }
+    # 角色分布
+    for rc in sorted(df['角色数量'].dropna().unique()):
+        cnt = (df['角色数量'] == rc).sum()
+        ref = ((df['角色数量'] == rc) & (df['is_refund'] == '是')).sum()
+        results['_整体'][f'  {int(rc)}个角色'] = f'{int(cnt)}单, 退款{int(ref)} ({ref/cnt*100:.1f}%)'
+
+    return results, df
+
+HEADER_FILL = PatternFill(start_color='4472C4', end_color='4472C4', fill_type='solid')
+HEADER_FONT = Font(bold=True, size=11, color='FFFFFF')
+THIN_BORDER = Border(left=Side(style='thin'), right=Side(style='thin'),
+                     top=Side(style='thin'), bottom=Side(style='thin'))
+RED_FILL = PatternFill(start_color='FFC7CE', end_color='FFC7CE', fill_type='solid')
+YELLOW_FILL = PatternFill(start_color='FFF2CC', end_color='FFF2CC', fill_type='solid')
+GREEN_FILL = PatternFill(start_color='C6EFCE', end_color='C6EFCE', fill_type='solid')
+
+def write_excel(results, df, output_path):
+    wb = Workbook()
+    wb.remove(wb.active)
+
+    # 汇总页
+    ws = wb.create_sheet('汇总')
+    ws.append(['指标', '值'])
+    for k, v in results['_整体'].items():
+        ws.append([k, v])
+    ws.append([])
+    ws.append(['分析维度摘要（按退费率降序）'])
+
+    # 收集所有维度的退费率最高项
+    for name, stat in results.items():
+        if name.startswith('_') or not isinstance(stat, pd.DataFrame) or len(stat) == 0:
+            continue
+        if '退费率' not in stat.columns:
+            continue
+        # 找退费率极值
+        rates = stat['退费率'].str.replace('%','').astype(float)
+        max_idx = rates.idxmax()
+        min_idx = rates.idxmin()
+        first_col = stat.columns[0]
+        ws.append([name, f'🔴最高: {first_col}={stat.iloc[max_idx][first_col]} ({stat.iloc[max_idx]["退费率"]})'])
+        ws.append(['', f'🟢最低: {first_col}={stat.iloc[min_idx][first_col]} ({stat.iloc[min_idx]["退费率"]})'])
+
+    ws.column_dimensions['A'].width = 35
+    ws.column_dimensions['B'].width = 70
+    for row in ws.iter_rows():
+        for cell in row:
+            if cell.row == 1:
+                cell.font = HEADER_FONT
+                cell.fill = HEADER_FILL
+
+    # 各维度Sheet
+    for name, stat in results.items():
+        if name.startswith('_') or not isinstance(stat, pd.DataFrame):
+            continue
+        ws = wb.create_sheet(name[:31])
+
+        for ci, cn in enumerate(stat.columns, 1):
+            c = ws.cell(row=1, column=ci, value=cn)
+            c.font = HEADER_FONT; c.fill = HEADER_FILL; c.border = THIN_BORDER
+            c.alignment = Alignment(horizontal='center')
+
+        for ri, row in enumerate(stat.itertuples(index=False), 2):
+            for ci, val in enumerate(row, 1):
+                c = ws.cell(row=ri, column=ci, value=val)
+                c.border = THIN_BORDER; c.alignment = Alignment(horizontal='center')
+                # 退费率列标色
+                if '退费率' in stat.columns and ci == len(row):
+                    try:
+                        r = float(str(val).replace('%',''))
+                        if r >= 60: c.fill = RED_FILL; c.font = Font(color='9C0006', bold=True)
+                        elif r >= 45: c.fill = YELLOW_FILL
+                        elif r < 30: c.fill = GREEN_FILL
+                    except: pass
+
+        for ci in range(1, len(stat.columns)+1):
+            try:
+                max_len = max(len(str(stat.columns[ci-1])), stat.iloc[:,ci-1].astype(str).str.len().max())
+                ws.column_dimensions[chr(64+ci) if ci<=26 else 'A'].width = min(max_len+4, 28)
+            except: pass
+
+    # 匹配明细
+    ws = wb.create_sheet('匹配明细')
+    detail_cols = ['下单日期', '手机号', '渠道', '课包', '订单状态', '电话已接通', '账号ID',
+                   '匹配状态', '角色数量', '角色创建节奏', '创建跨度分段', '行课覆盖',
+                   '是否有行课', '行课类型', '角色中最大完成课数', 'L1最大完成课数', 'L2最大完成课数',
+                   '注册时间', '首角色创建时间', '注册到首角色创建间隔']
+    available = [c for c in detail_cols if c in df.columns]
+    detail = df[available].copy()
+
+    for ci, cn in enumerate(available, 1):
+        c = ws.cell(row=1, column=ci, value=cn)
+        c.font = HEADER_FONT; c.fill = HEADER_FILL; c.border = THIN_BORDER
+        c.alignment = Alignment(horizontal='center')
+
+    for ri, row in enumerate(detail.itertuples(index=False), 2):
+        for ci, val in enumerate(row, 1):
+            c = ws.cell(row=ri, column=ci, value=val if pd.notna(val) else '')
+            c.border = THIN_BORDER
+            if row[4] == '已退款':
+                c.fill = YELLOW_FILL
+
+    wb.save(output_path)
+    print(f"报表已保存: {output_path}")
+
+def main():
+    df1, df2 = load_data()
+    merged = prepare_data(df1, df2)
+
+    print(f"\n=== 数据概况 ===")
+    print(f"订单总数: {len(merged)}")
+    print(f"已匹配: {(merged['匹配状态']=='已匹配').sum()}, 未匹配: {(merged['匹配状态']=='未匹配').sum()}")
+    print(f"退款: {(merged['is_refund']=='是').sum()}, 未退款: {(merged['is_refund']=='否').sum()}")
+    print(f"\n角色分布:")
+    for rc in sorted(merged['角色数量'].dropna().unique()):
+        cnt = (merged['角色数量']==rc).sum()
+        ref = ((merged['角色数量']==rc)&(merged['is_refund']=='是')).sum()
+        print(f"  {int(rc)}个角色: {int(cnt)}单, 退款{int(ref)} ({ref/cnt*100:.1f}%)")
+
+    results, merged = analyze(merged)
+
+    print(f"\n=== 关键维度退费率 ===")
+    key_dims = ['6-角色数量', '7-角色创建节奏', '8-行课覆盖(多角色)', '9-角色数×是否有行课', '10-角色创建时间跨度']
+    for name in key_dims:
+        if name in results and isinstance(results[name], pd.DataFrame):
+            print(f"\n--- {name} ---")
+            print(results[name].to_string(index=False))
+
+    ts = datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')
+    output_path = f'/root/.openclaw/workspace/output/渠道4-5月线索_退款相关性分析_v2_{ts}.xlsx'
+    write_excel(results, merged, output_path)
+    return output_path
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()
diff --git a/scripts/welfare_excluded_export.py b/scripts/welfare_excluded_export.py
new file mode 100644
index 0000000..67de8ce
--- /dev/null
+++ b/scripts/welfare_excluded_export.py
@@ -0,0 +1,157 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""生成剔除数据汇总 Excel：被剔除的低价订单 + 重复 trade_no"""
+import csv
+
+CHEAP_FILE = '/root/.openclaw/workspace/output/welfare_excluded_cheap.txt'
+FINAL_OUTPUT = '/root/.openclaw/workspace/output/剔除数据明细.xlsx'
+
+# 读取低价订单（可能无表头）
+cheap_orders = []
+with open(CHEAP_FILE, 'r') as f:
+    lines = [l.strip() for l in f.readlines() if l.strip()]
+    # 检查第一行是否是表头
+    # 表头: account_id|trade_no|goods_id|goods_name|key_from|to_char|?column?|order_status
+    reader = csv.DictReader(lines, delimiter='|')
+    for row in reader:
+        cheap_orders.append({
+            '用户ID': str(row.get('account_id') or ''),
+            '交易号': str(row.get('trade_no') or ''),
+            '商品ID': str(row.get('goods_id') or ''),
+            '商品名称': (row.get('goods_name') or '').strip(),
+            '渠道': (row.get('key_from') or '').strip(),
+            '购课日期': str(row.get('to_char') or ''),
+            '支付金额(元)': str(row.get('?column?') or '0'),
+            '订单状态': str(row.get('order_status') or ''),
+        })
+
+print(f"低价订单数: {len(cheap_orders)}")
+
+# 重复 trade_no 数据
+dup_orders = [
+    {'用户ID': '14459', '交易号': '440002908556965', '商品ID': '31',
+     '商品名称': '瓦拉英语年包', '渠道': 'app-active-h5-0-0',
+     '购课日期': '2026-02-05 14:23:58', '支付金额(元)': '1999.0',
+     '订单状态': '3(已完成)', '原因': '主键ID=1969, 与ID=1970重复'},
+    {'用户ID': '14459', '交易号': '440002908556965', '商品ID': '31',
+     '商品名称': '瓦拉英语年包', '渠道': 'app-active-h5-0-0',
+     '购课日期': '2026-02-05 14:23:58', '支付金额(元)': '1999.0',
+     '订单状态': '4(已退款)', '原因': '主键ID=1970, 状态为已退款已保留此条（去重时保留ID更小的）'},
+]
+
+# 生成 Excel
+from openpyxl import Workbook
+from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment, Border, Side
+
+wb = Workbook()
+header_fill = PatternFill(start_color='4472C4', end_color='4472C4', fill_type='solid')
+header_font = Font(color='FFFFFF', bold=True, size=11)
+warn_fill = PatternFill(start_color='FFC000', end_color='FFC000', fill_type='solid')
+thin_border = Border(
+    left=Side(style='thin'), right=Side(style='thin'),
+    top=Side(style='thin'), bottom=Side(style='thin')
+)
+
+# Sheet 1: 低价订单
+ws1 = wb.active
+ws1.title = "被剔除的低价订单"
+
+cheap_headers = ['用户ID', '交易号', '商品ID', '商品名称', '渠道', '购课日期',
+                 '支付金额(元)', '订单状态', '剔除原因']
+for col, h in enumerate(cheap_headers, 1):
+    cell = ws1.cell(row=1, column=col, value=h)
+    cell.fill = header_fill
+    cell.font = header_font
+    cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
+    cell.border = thin_border
+
+# 订单状态映射
+status_map = {'3': '3(已完成)', '4': '4(已退款)'}
+
+for i, row in enumerate(cheap_orders, 2):
+    amount = float(row['支付金额(元)']) if row['支付金额(元)'] else 0
+    status_raw = row.get('订单状态', '').strip()
+    status_label = status_map.get(status_raw, status_raw)
+    
+    values = [
+        row['用户ID'],
+        row['交易号'],
+        row['商品ID'],
+        row['商品名称'].strip() if '商品名称' in row else '',
+        row['渠道'].strip() if row.get('渠道') else '',
+        row['购课日期'] if row.get('购课日期') else '',
+        amount,
+        status_label,
+        f'金额过低({amount}元)，非正常售价',
+    ]
+    for col, val in enumerate(values, 1):
+        cell = ws1.cell(row=i, column=col, value=val)
+        cell.border = thin_border
+        cell.alignment = Alignment(horizontal='center')
+        if col == 5:
+            cell.alignment = Alignment(horizontal='left')
+
+# 金额分布统计
+from collections import Counter
+amount_dist = Counter(float(r['支付金额(元)']) for r in cheap_orders if r.get('支付金额(元)'))
+ws1.cell(row=len(cheap_orders)+3, column=1, value="金额分布").font = Font(bold=True)
+for j, (amt, cnt) in enumerate(sorted(amount_dist.items()), len(cheap_orders)+4):
+    ws1.cell(row=j, column=1, value=f"{amt} 元")
+    ws1.cell(row=j, column=2, value=cnt)
+
+col_widths = [10, 24, 8, 20, 36, 22, 14, 14, 26]
+for i, w in enumerate(col_widths, 1):
+    from openpyxl.utils import get_column_letter
+    ws1.column_dimensions[get_column_letter(i)].width = w
+ws1.freeze_panes = 'A2'
+
+# Sheet 2: 重复 trade_no
+ws2 = wb.create_sheet("重复trade_no")
+dup_headers = ['用户ID', '交易号', '商品ID', '商品名称', '渠道', '购课日期',
+               '支付金额(元)', '订单状态', '重复原因']
+for col, h in enumerate(dup_headers, 1):
+    cell = ws2.cell(row=1, column=col, value=h)
+    cell.fill = header_fill
+    cell.font = header_font
+    cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
+    cell.border = thin_border
+
+for i, row in enumerate(dup_orders, 2):
+    for col, val in enumerate(row.values(), 1):
+        cell = ws2.cell(row=i, column=col, value=val)
+        cell.border = thin_border
+        cell.alignment = Alignment(horizontal='center')
+        if col == 5:
+            cell.alignment = Alignment(horizontal='left')
+
+for i, w in enumerate(col_widths, 1):
+    ws2.column_dimensions[get_column_letter(i)].width = w
+ws2.freeze_panes = 'A2'
+
+# Sheet 3: 说明
+ws3 = wb.create_sheet("剔除说明")
+ws3.column_dimensions['A'].width = 80
+notes = [
+    "剔除数据说明",
+    "",
+    "一、被剔除的低价订单（共 {} 条）".format(len(cheap_orders)),
+    "  • 筛选条件：goods_id IN (31,60,61)，已完成或已退款，pay_amount_int < 100,000分（<1,000元）",
+    "  • 这些订单的支付金额远低于正常售价（level1/level2 = 1,999元，level1+2 = 3,598元）",
+    "  • 来源渠道多为 newmedia-dianpu-*（店铺渠道），怀疑为测试/内部订单",
+    "  • 若计入这些订单会产生大量虚假的「两个年包」用户（如 account 6691 共 9 笔 5 元订单）",
+    "",
+    "二、重复 trade_no（共 1 条）",
+    "  • trade_no: 440002908556965，account_id: 14459",
+    "  • bi_vala_order 表中存在两条记录（id=1969 和 id=1970）",
+    "  • id=1969: order_status=3（已完成）; id=1970: order_status=4（已退款）",
+    "  • 去重逻辑：按 (account_id, trade_no) 去重，保留先出现的记录",
+    "",
+    "三、筛选阈值说明",
+    "  • 最低金额阈值设为 100,000 分（1,000 元），正常年包价格 ≥ 1,999 元",
+]
+for i, note in enumerate(notes, 1):
+    cell = ws3.cell(row=i, column=1, value=note)
+    if i == 1:
+        cell.font = Font(bold=True, size=14)
+
+wb.save(FINAL_OUTPUT)
+print(f"✅ 已保存: {FINAL_OUTPUT}")
diff --git a/scripts/welfare_merge.py b/scripts/welfare_merge.py
new file mode 100644
index 0000000..1efdae4
--- /dev/null
+++ b/scripts/welfare_merge.py
@@ -0,0 +1,49 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""第二步：查询 parent_address 并合并生成最终 Excel"""
+import csv
+import os
+import sys
+
+# 配置
+DB_WELFARE_OUTPUT = '/root/.openclaw/workspace/output/welfare_step1_result.txt'
+FINAL_OUTPUT = '/root/.openclaw/workspace/output/福利品用户名单.xlsx'
+
+# 读取第一步结果
+orders = []
+with open(DB_WELFARE_OUTPUT, 'r') as f:
+    reader = csv.DictReader(f)
+    for row in reader:
+        orders.append(row)
+
+print(f"读取订单数: {len(orders)}")
+
+# 获取所有 account_id
+account_ids = sorted(set(row['用户ID'] for row in orders))
+print(f"唯一用户数: {len(account_ids)}")
+
+# 情况分布统计
+from collections import Counter
+case_dist = Counter(row['来源情况'] for row in orders)
+print("\n=== 情况分布（按订单行数）===")
+for k, v in case_dist.most_common():
+    print(f"  {k}: {v}")
+
+# 检查重复 trade_no
+trade_nos = [row['交易号'] for row in orders]
+trade_dup = [t for t, c in Counter(trade_nos).items() if c > 1]
+if trade_dup:
+    print(f"\n⚠️ 重复 trade_no: {trade_dup}")
+else:
+    print("\n✅ 无重复 trade_no")
+
+# 生成 account_id 列表用于第二步查询
+ids_str = ','.join(account_ids)
+print(f"\n准备查询 parent_address，共 {len(account_ids)} 个用户")
+print(f"account_id 列表已保存")
+
+# 保存 account_ids 供 psql 使用
+with open('/root/.openclaw/workspace/output/welfare_account_ids.txt', 'w') as f:
+    for aid in account_ids:
+        f.write(f"{aid}\n")
+
+print("Done.")
diff --git a/scripts/welfare_merge_final.py b/scripts/welfare_merge_final.py
new file mode 100644
index 0000000..afbeaf4
--- /dev/null
+++ b/scripts/welfare_merge_final.py
@@ -0,0 +1,225 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""合并订单数据 + parent_address，生成最终 Excel"""
+import csv
+import os
+from collections import Counter
+
+# 文件路径
+ORDER_FILE = '/root/.openclaw/workspace/output/welfare_step1_result.txt'
+ADDR_FILE = '/root/.openclaw/workspace/output/parent_address_result.txt'
+FINAL_OUTPUT = '/root/.openclaw/workspace/output/福利品用户名单.xlsx'
+
+# 读取订单数据
+orders = []
+with open(ORDER_FILE, 'r') as f:
+    reader = csv.DictReader(f)
+    for row in reader:
+        orders.append(row)
+
+print(f"读取订单数: {len(orders)}")
+
+# 按 (account_id, trade_no) 去重
+seen = set()
+orders_dedup = []
+dup_count = 0
+for row in orders:
+    key = (row['用户ID'], row['交易号'])
+    if key in seen:
+        dup_count += 1
+        continue
+    seen.add(key)
+    orders_dedup.append(row)
+
+print(f"去重后订单数: {len(orders_dedup)} (移除 {dup_count} 条重复)")
+
+# 读取地址数据（跳过非 CSV 行如 CREATE TABLE / COPY）
+addr_map = {}
+with open(ADDR_FILE, 'r') as f:
+    lines = f.readlines()
+    header_idx = 0
+    for i, line in enumerate(lines):
+        if line.startswith('account_id'):
+            header_idx = i
+            break
+    reader = csv.DictReader(lines[header_idx:])
+    for row in reader:
+        addr_map[row['account_id']] = row
+
+print(f"读取地址记录数: {len(addr_map)}")
+
+# 合并
+matched = 0
+unmatched = 0
+for row in orders_dedup:
+    aid = row['用户ID']
+    if aid in addr_map:
+        row['收件人'] = addr_map[aid].get('name', '')
+        row['电话'] = addr_map[aid].get('phone_number', '')
+        row['区域'] = addr_map[aid].get('region', '')
+        row['地址'] = addr_map[aid].get('address', '')
+        matched += 1
+    else:
+        row['收件人'] = ''
+        row['电话'] = ''
+        row['区域'] = ''
+        row['地址'] = ''
+        unmatched += 1
+
+print(f"有地址: {matched}, 无地址: {unmatched}")
+
+# 情况分布
+case_counts = Counter(row['来源情况'] for row in orders_dedup)
+print("\n=== 情况分布（按订单行）===")
+for k, v in case_counts.most_common():
+    print(f"  {k}: {v}")
+
+# 唯一用户数
+unique_users = set(row['用户ID'] for row in orders_dedup)
+print(f"\n唯一用户数: {len(unique_users)}")
+# 有地址的唯一用户数
+users_with_addr = set(row['用户ID'] for row in orders_dedup if row['收件人'])
+print(f"有地址的唯一用户数: {len(users_with_addr)}")
+
+# 情况分布（按用户）
+user_case = {}
+for row in orders_dedup:
+    uid = row['用户ID']
+    if uid not in user_case:
+        user_case[uid] = set()
+    user_case[uid].add(row['来源情况'])
+
+case_user_counts = Counter('+'.join(sorted(v)) for v in user_case.values())
+print("\n=== 情况分布（按用户数）===")
+for k, v in case_user_counts.most_common():
+    print(f"  {k}: {v}")
+
+# 生成 Excel
+try:
+    from openpyxl import Workbook
+    from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment, Border, Side
+    from openpyxl.utils import get_column_letter
+except ImportError:
+    os.system('pip install openpyxl -q')
+    from openpyxl import Workbook
+    from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment, Border, Side
+    from openpyxl.utils import get_column_letter
+
+wb = Workbook()
+ws = wb.active
+ws.title = "福利品用户名单"
+
+# 表头
+headers = ['用户ID', '交易号', '商品ID', '商品名称', '渠道(key_from)', '购课日期',
+           '支付金额(元)', '退款金额(元)', '退费状态', '来源情况',
+           '收件人', '电话', '区域', '地址']
+header_fill = PatternFill(start_color='4472C4', end_color='4472C4', fill_type='solid')
+header_font = Font(color='FFFFFF', bold=True, size=11)
+thin_border = Border(
+    left=Side(style='thin'), right=Side(style='thin'),
+    top=Side(style='thin'), bottom=Side(style='thin')
+)
+
+for col, h in enumerate(headers, 1):
+    cell = ws.cell(row=1, column=col, value=h)
+    cell.fill = header_fill
+    cell.font = header_font
+    cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
+    cell.border = thin_border
+
+# 数据行
+for i, row in enumerate(orders_dedup, 2):
+    values = [
+        int(row['用户ID']),
+        row['交易号'],
+        row['商品ID'],
+        row['商品名称'].strip(),
+        row['渠道'].strip(),
+        row['购课日期'],
+        float(row['支付金额(元)']),
+        float(row['退款金额(元)']) if row['退款金额(元)'] else '',
+        row['退费状态'],
+        row['来源情况'],
+        row['收件人'],
+        row['电话'],
+        row['区域'],
+        row['地址'],
+    ]
+    for col, val in enumerate(values, 1):
+        cell = ws.cell(row=i, column=col, value=val)
+        cell.border = thin_border
+        if col in (1, 2, 3, 7, 8, 9, 10):
+            cell.alignment = Alignment(horizontal='center')
+        elif col == 4:
+            cell.alignment = Alignment(horizontal='left')
+
+# 列宽
+col_widths = [10, 22, 8, 22, 40, 20, 14, 14, 10, 14, 12, 16, 30, 40]
+for i, w in enumerate(col_widths, 1):
+    ws.column_dimensions[get_column_letter(i)].width = w
+
+# 冻结首行
+ws.freeze_panes = 'A2'
+
+# 添加统计 sheet
+ws2 = wb.create_sheet("统计汇总")
+ws2.merge_cells('A1:D1')
+ws2.cell(row=1, column=1, value="福利品用户统计汇总").font = Font(bold=True, size=14)
+ws2.cell(row=2, column=1, value=f"总用户数: {len(unique_users)}")
+ws2.cell(row=3, column=1, value=f"有地址的用户数: {len(users_with_addr)}")
+ws2.cell(row=4, column=1, value=f"无地址的用户数: {len(unique_users - users_with_addr)}")
+ws2.cell(row=5, column=1, value=f"总订单数: {len(orders_dedup)}")
+
+ws2.cell(row=7, column=1, value="情况分布（按用户数）").font = Font(bold=True)
+for i, (k, v) in enumerate(case_user_counts.most_common(), 8):
+    ws2.cell(row=i, column=1, value=k)
+    ws2.cell(row=i, column=2, value=v)
+
+ws2.cell(row=7, column=4, value="情况分布（按订单行数）").font = Font(bold=True)
+for i, (k, v) in enumerate(case_counts.most_common(), 8):
+    ws2.cell(row=i, column=4, value=k)
+    ws2.cell(row=i, column=5, value=v)
+
+# 添加用户地址汇总 sheet（按用户去重，仅保留地址信息）
+ws3 = wb.create_sheet("用户地址汇总")
+addr_headers = ['用户ID', '收件人', '电话', '区域', '地址', '来源情况']
+for col, h in enumerate(addr_headers, 1):
+    cell = ws3.cell(row=1, column=col, value=h)
+    cell.fill = header_fill
+    cell.font = header_font
+    cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
+    cell.border = thin_border
+
+# 按用户去重，取第一个订单的地址信息
+user_addrs = {}
+for row in orders_dedup:
+    uid = row['用户ID']
+    if uid not in user_addrs:
+        user_addrs[uid] = row
+    # 如果有多个来源情况，合并
+    elif row['来源情况'] not in user_addrs[uid]['来源情况']:
+        user_addrs[uid]['来源情况'] = user_addrs[uid]['来源情况'] + '+' + row['来源情况']
+
+for i, (uid, row) in enumerate(sorted(user_addrs.items()), 2):
+    values = [
+        int(uid),
+        row['收件人'],
+        row['电话'],
+        row['区域'],
+        row['地址'],
+        row['来源情况'],
+    ]
+    for col, val in enumerate(values, 1):
+        cell = ws3.cell(row=i, column=col, value=val)
+        cell.border = thin_border
+        cell.alignment = Alignment(horizontal='center')
+        if col in (2, 4, 5):
+            cell.alignment = Alignment(horizontal='left')
+
+addr_col_widths = [10, 12, 16, 30, 40, 14]
+for i, w in enumerate(addr_col_widths, 1):
+    ws3.column_dimensions[get_column_letter(i)].width = w
+ws3.freeze_panes = 'A2'
+
+wb.save(FINAL_OUTPUT)
+print(f"\n✅ Excel 已保存: {FINAL_OUTPUT}")
+print(f"用户地址汇总 Sheet: {len(user_addrs)} 行")
diff --git a/scripts/welfare_query.sql b/scripts/welfare_query.sql
new file mode 100644
index 0000000..a845a13
--- /dev/null
+++ b/scripts/welfare_query.sql
@@ -0,0 +1,138 @@
+-- 福利品用户筛选：拥有两个年包课包（level1或level2各算一个年包）
+-- goods_id: 31=level2/年包, 60=level1, 61=level1+2(算两个年包)
+
+WITH 
+-- 目标订单（仅已完成/已退款，剔除测试账号）
+target_orders AS (
+  SELECT 
+    o.account_id,
+    o.trade_no,
+    o.goods_id,
+    o.goods_name,
+    o.key_from,
+    o.pay_success_date,
+    o.pay_amount_int,
+    o.order_status
+  FROM vala_bi.bi_vala_order o
+  JOIN vala_bi.bi_vala_app_account a ON o.account_id = a.id AND a.status = 1
+  WHERE o.goods_id IN (31, 60, 61)
+    AND o.order_status IN (3, 4)
+    AND o.pay_success_date IS NOT NULL
+),
+-- 退费信息（仅退费成功）
+refund_info AS (
+  SELECT 
+    trade_no,
+    refund_amount_int
+  FROM vala_bi.bi_refund_order
+  WHERE status = 3
+),
+-- 订单 + 退费标记
+order_with_refund AS (
+  SELECT 
+    t.*,
+    r.refund_amount_int AS refund_amt,
+    CASE 
+      WHEN r.refund_amount_int IS NULL THEN 'none'
+      WHEN r.refund_amount_int < t.pay_amount_int THEN 'partial'
+      ELSE 'full'
+    END AS refund_type
+  FROM target_orders t
+  LEFT JOIN refund_info r ON t.trade_no = r.trade_no
+),
+
+-- ===== 情况1: goods_id=61, 无任何退费 =====
+case1_users AS (
+  SELECT DISTINCT account_id
+  FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id = 61 AND refund_type = 'none'
+),
+
+-- ===== 情况2: goods_id IN (31,60), >=2笔有效订单, 最多一笔400元部分退费 =====
+case2_eligible AS (
+  SELECT 
+    account_id,
+    COUNT(*) AS total_valid,
+    SUM(CASE WHEN refund_type = 'none' THEN 1 ELSE 0 END) AS no_refund_cnt,
+    SUM(CASE WHEN refund_type = 'partial' AND refund_amt = 40000 THEN 1 ELSE 0 END) AS partial_400_cnt,
+    SUM(CASE WHEN refund_type = 'full' THEN 1 ELSE 0 END) AS full_refund_cnt,
+    SUM(CASE WHEN refund_type = 'partial' AND refund_amt != 40000 THEN 1 ELSE 0 END) AS other_partial_cnt
+  FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id IN (31, 60)
+    AND refund_type != 'full'  -- 排除全额退款
+  GROUP BY account_id
+  HAVING COUNT(*) >= 2
+     AND SUM(CASE WHEN refund_type = 'partial' AND refund_amt = 40000 THEN 1 ELSE 0 END) <= 1
+     AND SUM(CASE WHEN refund_type = 'partial' AND refund_amt != 40000 THEN 1 ELSE 0 END) = 0
+),
+-- 排除全额退款的无效订单后的明细
+case2_valid_orders AS (
+  SELECT *
+  FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id IN (31, 60) AND refund_type != 'full'
+),
+case2_users AS (
+  SELECT DISTINCT account_id FROM case2_eligible
+),
+
+-- ===== 情况3: goods_id IN (31,60) 至少一笔无退费 + goods_id=61 一笔退费1999 =====
+case3_has_31_60 AS (
+  SELECT DISTINCT account_id
+  FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id IN (31, 60) AND refund_type = 'none'
+),
+case3_has_61_1999 AS (
+  SELECT DISTINCT account_id
+  FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id = 61 AND refund_type = 'partial' AND refund_amt = 199900
+),
+case3_users AS (
+  SELECT a.account_id
+  FROM case3_has_31_60 a
+  JOIN case3_has_61_1999 b ON a.account_id = b.account_id
+),
+
+-- ===== 合并所有符合条件的用户 =====
+all_eligible_users AS (
+  SELECT account_id FROM case1_users
+  UNION
+  SELECT account_id FROM case2_users
+  UNION
+  SELECT account_id FROM case3_users
+)
+
+-- ===== 最终输出：符合条件的用户 + 其所有相关订单 + parent_address =====
+SELECT 
+  ou.account_id::text AS "用户ID",
+  r.trade_no AS "交易号",
+  r.goods_id AS "商品ID",
+  r.goods_name AS "商品名称",
+  r.key_from AS "渠道",
+  r.pay_success_date AS "购课日期",
+  r.pay_amount_int / 100.0 AS "支付金额(元)",
+  r.refund_amt / 100.0 AS "退款金额(元)",
+  r.refund_type AS "退费状态",
+  pa.name AS "收件人",
+  pa.phone_number AS "电话",
+  pa.region AS "区域",
+  pa.address AS "地址",
+  CASE 
+    WHEN ou.account_id IN (SELECT account_id FROM case1_users) THEN '情况1'
+    WHEN ou.account_id IN (SELECT account_id FROM case2_users) THEN '情况2'
+    WHEN ou.account_id IN (SELECT account_id FROM case3_users) THEN '情况3'
+  END AS "来源情况"
+FROM all_eligible_users ou
+JOIN (
+  -- 输出情况1的订单
+  SELECT * FROM order_with_refund WHERE goods_id = 61 AND refund_type = 'none' AND account_id IN (SELECT account_id FROM case1_users)
+  UNION ALL
+  -- 输出情况2的订单（仅有效订单）
+  SELECT * FROM case2_valid_orders WHERE account_id IN (SELECT account_id FROM case2_users)
+  UNION ALL
+  -- 输出情况3的订单（包含31/60无退费 + 61退费1999）
+  SELECT * FROM order_with_refund 
+  WHERE (goods_id IN (31, 60) AND refund_type = 'none' AND account_id IN (SELECT account_id FROM case3_users))
+     OR (goods_id = 61 AND refund_type = 'partial' AND refund_amt = 199900 AND account_id IN (SELECT account_id FROM case3_users))
+) r ON ou.account_id = r.account_id
+LEFT JOIN vala_class.parent_address pa ON ou.account_id::text = pa.account_id
+ORDER BY ou.account_id, r.goods_id, r.trade_no;
diff --git a/scripts/welfare_step1.sql b/scripts/welfare_step1.sql
new file mode 100644
index 0000000..aac0f01
--- /dev/null
+++ b/scripts/welfare_step1.sql
@@ -0,0 +1,131 @@
+-- 福利品用户筛选：第一步 - 从 vala_bi 库查询符合条件的用户和订单
+-- goods_id: 31=level2/年包, 60=level1, 61=level1+2(算两个年包)
+
+WITH 
+-- 目标订单（仅已完成/已退款，剔除测试账号）
+target_orders AS (
+  SELECT 
+    o.account_id,
+    o.trade_no,
+    o.goods_id,
+    o.goods_name,
+    o.key_from,
+    o.pay_success_date,
+    o.pay_amount_int,
+    o.order_status
+  FROM bi_vala_order o
+  JOIN bi_vala_app_account a ON o.account_id = a.id AND a.status = 1
+  WHERE o.goods_id IN (31, 60, 61)
+    AND o.order_status IN (3, 4)
+    AND o.pay_success_date IS NOT NULL
+),
+-- 退费信息（仅退费成功）
+refund_info AS (
+  SELECT 
+    trade_no,
+    refund_amount_int
+  FROM bi_refund_order
+  WHERE status = 3
+),
+-- 订单 + 退费标记
+order_with_refund AS (
+  SELECT 
+    t.*,
+    r.refund_amount_int AS refund_amt,
+    CASE 
+      WHEN r.refund_amount_int IS NULL THEN 'none'
+      WHEN r.refund_amount_int < t.pay_amount_int THEN 'partial'
+      ELSE 'full'
+    END AS refund_type
+  FROM target_orders t
+  LEFT JOIN refund_info r ON t.trade_no = r.trade_no
+),
+
+-- ===== 情况1: goods_id=61, 无任何退费 =====
+case1_users AS (
+  SELECT DISTINCT account_id
+  FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id = 61 AND refund_type = 'none'
+),
+
+-- ===== 情况2: goods_id IN (31,60), >=2笔有效订单, 最多一笔400元部分退费 =====
+case2_eligible AS (
+  SELECT 
+    account_id,
+    COUNT(*) AS total_valid,
+    SUM(CASE WHEN refund_type = 'none' THEN 1 ELSE 0 END) AS no_refund_cnt,
+    SUM(CASE WHEN refund_type = 'partial' AND refund_amt = 40000 THEN 1 ELSE 0 END) AS partial_400_cnt,
+    SUM(CASE WHEN refund_type = 'full' THEN 1 ELSE 0 END) AS full_refund_cnt,
+    SUM(CASE WHEN refund_type = 'partial' AND refund_amt != 40000 THEN 1 ELSE 0 END) AS other_partial_cnt
+  FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id IN (31, 60)
+    AND refund_type != 'full'
+  GROUP BY account_id
+  HAVING COUNT(*) >= 2
+     AND SUM(CASE WHEN refund_type = 'partial' AND refund_amt = 40000 THEN 1 ELSE 0 END) <= 1
+     AND SUM(CASE WHEN refund_type = 'partial' AND refund_amt != 40000 THEN 1 ELSE 0 END) = 0
+),
+case2_users AS (
+  SELECT DISTINCT account_id FROM case2_eligible
+),
+
+-- ===== 情况3: goods_id IN (31,60) 至少一笔无退费 + goods_id=61 一笔退费1999 =====
+case3_has_31_60 AS (
+  SELECT DISTINCT account_id
+  FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id IN (31, 60) AND refund_type = 'none'
+),
+case3_has_61_1999 AS (
+  SELECT DISTINCT account_id
+  FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id = 61 AND refund_type = 'partial' AND refund_amt = 199900
+),
+case3_users AS (
+  SELECT a.account_id
+  FROM case3_has_31_60 a
+  JOIN case3_has_61_1999 b ON a.account_id = b.account_id
+),
+
+-- ===== 合并所有符合条件的用户 =====
+all_eligible_users AS (
+  SELECT account_id FROM case1_users
+  UNION
+  SELECT account_id FROM case2_users
+  UNION
+  SELECT account_id FROM case3_users
+)
+
+-- ===== 最终输出：所有符合条件的订单明细 =====
+SELECT 
+  ou.account_id AS "用户ID",
+  r.trade_no AS "交易号",
+  r.goods_id AS "商品ID",
+  r.goods_name AS "商品名称",
+  r.key_from AS "渠道",
+  TO_CHAR(r.pay_success_date, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS "购课日期",
+  r.pay_amount_int / 100.0 AS "支付金额(元)",
+  r.refund_amt / 100.0 AS "退款金额(元)",
+  r.refund_type AS "退费状态",
+  CASE 
+    WHEN ou.account_id IN (SELECT account_id FROM case1_users) AND ou.account_id NOT IN (SELECT account_id FROM case2_users) AND ou.account_id NOT IN (SELECT account_id FROM case3_users) THEN '情况1'
+    WHEN ou.account_id NOT IN (SELECT account_id FROM case1_users) AND ou.account_id IN (SELECT account_id FROM case2_users) AND ou.account_id NOT IN (SELECT account_id FROM case3_users) THEN '情况2'
+    WHEN ou.account_id NOT IN (SELECT account_id FROM case1_users) AND ou.account_id NOT IN (SELECT account_id FROM case2_users) AND ou.account_id IN (SELECT account_id FROM case3_users) THEN '情况3'
+    WHEN ou.account_id IN (SELECT account_id FROM case1_users) AND ou.account_id IN (SELECT account_id FROM case2_users) THEN '情况1+2'
+    WHEN ou.account_id IN (SELECT account_id FROM case1_users) AND ou.account_id IN (SELECT account_id FROM case3_users) THEN '情况1+3'
+    WHEN ou.account_id IN (SELECT account_id FROM case2_users) AND ou.account_id IN (SELECT account_id FROM case3_users) THEN '情况2+3'
+    ELSE '情况1+2+3'
+  END AS "来源情况"
+FROM all_eligible_users ou
+JOIN (
+  -- 情况1的订单
+  SELECT * FROM order_with_refund WHERE goods_id = 61 AND refund_type = 'none' AND account_id IN (SELECT account_id FROM case1_users)
+  UNION ALL
+  -- 情况2的订单（仅有效订单）
+  SELECT * FROM order_with_refund WHERE goods_id IN (31, 60) AND refund_type != 'full' AND account_id IN (SELECT account_id FROM case2_users)
+  UNION ALL
+  -- 情况3的订单
+  SELECT * FROM order_with_refund 
+  WHERE (goods_id IN (31, 60) AND refund_type = 'none' AND account_id IN (SELECT account_id FROM case3_users))
+     OR (goods_id = 61 AND refund_type = 'partial' AND refund_amt = 199900 AND account_id IN (SELECT account_id FROM case3_users))
+) r ON ou.account_id = r.account_id
+ORDER BY ou.account_id, r.goods_id, r.trade_no;
diff --git a/scripts/welfare_step1_v2.sql b/scripts/welfare_step1_v2.sql
new file mode 100644
index 0000000..9031a0b
--- /dev/null
+++ b/scripts/welfare_step1_v2.sql
@@ -0,0 +1,120 @@
+-- 福利品用户筛选：第一步 - 查询符合条件的用户和订单
+-- 修正版：去重 + 排除异常低价订单（pay_amount_int < 100000，即<1000元）
+
+WITH 
+target_orders AS (
+  SELECT 
+    o.account_id,
+    o.trade_no,
+    o.goods_id,
+    o.goods_name,
+    o.key_from,
+    o.pay_success_date,
+    o.pay_amount_int,
+    o.order_status
+  FROM bi_vala_order o
+  JOIN bi_vala_app_account a ON o.account_id = a.id AND a.status = 1
+  WHERE o.goods_id IN (31, 60, 61)
+    AND o.order_status IN (3, 4)
+    AND o.pay_success_date IS NOT NULL
+    AND o.pay_amount_int >= 100000  -- 排除异常低价订单
+),
+refund_info AS (
+  SELECT trade_no, refund_amount_int
+  FROM bi_refund_order
+  WHERE status = 3
+),
+order_with_refund AS (
+  SELECT 
+    t.*,
+    r.refund_amount_int AS refund_amt,
+    CASE 
+      WHEN r.refund_amount_int IS NULL THEN 'none'
+      WHEN r.refund_amount_int < t.pay_amount_int THEN 'partial'
+      ELSE 'full'
+    END AS refund_type
+  FROM target_orders t
+  LEFT JOIN refund_info r ON t.trade_no = r.trade_no
+),
+
+-- 情况1: goods_id=61, 无任何退费
+case1_users AS (
+  SELECT DISTINCT account_id FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id = 61 AND refund_type = 'none'
+),
+
+-- 情况2: goods_id IN (31,60), >=2笔有效订单, 最多一笔400元部分退费
+case2_eligible AS (
+  SELECT account_id
+  FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id IN (31, 60) AND refund_type != 'full'
+  GROUP BY account_id
+  HAVING COUNT(*) >= 2
+     AND SUM(CASE WHEN refund_type = 'partial' AND refund_amt = 40000 THEN 1 ELSE 0 END) <= 1
+     AND SUM(CASE WHEN refund_type = 'partial' AND refund_amt != 40000 THEN 1 ELSE 0 END) = 0
+),
+case2_users AS (
+  SELECT DISTINCT account_id FROM case2_eligible
+),
+
+-- 情况3: goods_id IN (31,60) 无退费 + goods_id=61 退费1999
+case3_has_31_60 AS (
+  SELECT DISTINCT account_id FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id IN (31, 60) AND refund_type = 'none'
+),
+case3_has_61_1999 AS (
+  SELECT DISTINCT account_id FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id = 61 AND refund_type = 'partial' AND refund_amt = 199900
+),
+case3_users AS (
+  SELECT a.account_id
+  FROM case3_has_31_60 a
+  JOIN case3_has_61_1999 b ON a.account_id = b.account_id
+),
+
+-- 合并所有符合条件的用户，记录每个用户属于哪些情况
+all_eligible_users AS (
+  SELECT account_id, '情况1' AS case_type FROM case1_users
+  UNION
+  SELECT account_id, '情况2' AS case_type FROM case2_users
+  UNION
+  SELECT account_id, '情况3' AS case_type FROM case3_users
+),
+
+-- 按用户汇总归属情况
+user_cases AS (
+  SELECT 
+    account_id,
+    STRING_AGG(DISTINCT case_type, '+' ORDER BY case_type) AS case_labels
+  FROM all_eligible_users
+  GROUP BY account_id
+),
+
+-- 所有符合条件的订单（去重）
+eligible_orders AS (
+  -- 情况1的订单
+  SELECT * FROM order_with_refund WHERE goods_id = 61 AND refund_type = 'none' AND account_id IN (SELECT account_id FROM case1_users)
+  UNION
+  -- 情况2的订单
+  SELECT * FROM order_with_refund WHERE goods_id IN (31, 60) AND refund_type != 'full' AND account_id IN (SELECT account_id FROM case2_users)
+  UNION
+  -- 情况3的订单
+  SELECT * FROM order_with_refund 
+  WHERE (goods_id IN (31, 60) AND refund_type = 'none' AND account_id IN (SELECT account_id FROM case3_users))
+     OR (goods_id = 61 AND refund_type = 'partial' AND refund_amt = 199900 AND account_id IN (SELECT account_id FROM case3_users))
+)
+
+SELECT 
+  eo.account_id AS "用户ID",
+  eo.trade_no AS "交易号",
+  eo.goods_id AS "商品ID",
+  eo.goods_name AS "商品名称",
+  eo.key_from AS "渠道",
+  TO_CHAR(eo.pay_success_date, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS "购课日期",
+  eo.pay_amount_int / 100.0 AS "支付金额(元)",
+  eo.refund_amt / 100.0 AS "退款金额(元)",
+  eo.refund_type AS "退费状态",
+  uc.case_labels AS "来源情况"
+FROM eligible_orders eo
+JOIN user_cases uc ON eo.account_id = uc.account_id
+ORDER BY eo.account_id, eo.goods_id, eo.trade_no;
diff --git a/skills/welfare-user-list/SKILL.md b/skills/welfare-user-list/SKILL.md
new file mode 100644
index 0000000..baa33dc
--- /dev/null
+++ b/skills/welfare-user-list/SKILL.md
@@ -0,0 +1,48 @@
+---
+name: 福利品用户名单
+slug: welfare-user-list
+version: 1.0.0
+description: 统计拥有两个年包课包（level1+level2 / 双level1 / 双level2）的福利品发放用户，关联收货地址并生成多 Sheet Excel。
+---
+
+## When to Use
+
+用户提到"福利品"、"两个年包"、"发福利"、"level1+level2用户"、"双年包用户统计"时触发。
+
+## Core Rules
+
+1. **先确认日期范围。** 如果用户未指定日期范围，默认不限制日期；用户可以指定 `pay_success_date` 的起止日期（含当日）。
+
+2. **三步执行流程：**
+   - **第一步：** 读入 `scripts/welfare_query.sql`，将 `${DATE_FILTER}` 替换为实际日期条件（有日期则 `AND pay_success_date::date BETWEEN 'YYYY-MM-DD' AND 'YYYY-MM-DD'`，无则注释掉），在 `vala_bi` 库执行，结果保存到 `output/welfare_step1_result.txt`
+   - **第二步：** 从第一步结果提取 `account_id` 列表，查询 `vala_class.parent_address` 获取收货地址（name, phone_number, region, address），保存到 `output/parent_address_result.txt`
+   - **第三步：** 运行 `python3 skills/welfare-user-list/scripts/welfare_merge.py output/welfare_step1_result.txt [起始日期] [结束日期]` 生成最终 Excel
+
+3. **三种判定情况：**
+   - 情况1：goods_id=61（level1+2）且无任何退费
+   - 情况2：goods_id IN (31,60) 至少 2 笔有效订单，最多 1 笔 400 元部分退费
+   - 情况3：goods_id IN (31,60) 至少 1 笔无退费 + goods_id=61 有 1 笔退费 1999 元
+
+4. **数据清洗：** 剔除 pay_amount_int < 100,000 分的异常低价订单；输出前按 (account_id, trade_no) 去重。
+
+5. **输出 Excel 三个 Sheet：** 福利品用户名单（完整订单明细）、统计汇总、用户地址汇总（按用户去重仅保留地址字段）。
+
+6. **发送文件时附上统计摘要：** 总用户数、有/无地址数、三种情况用户分布。
+
+## Quick Reference
+
+| 内容 | 文件 |
+|------|------|
+| SQL 查询模板 | `scripts/welfare_query.sql` |
+| Python 合并脚本 | `scripts/welfare_merge.py` |
+| 数据库连接 | 见 `TOOLS.md`：`vala_bi`（订单/退费）和 `vala_class`（地址） |
+| 年包 goods_id | 31（level2/年包）、60（level1）、61（level1+2） |
+| 退费关键金额 | 400 元 = 40,000 分 / 1999 元 = 199,900 分 |
+| goods_id=61 价格 | 3,598 元 |
+
+## Database Credentials
+
+使用 `TOOLS.md` 中已有的 Online PostgreSQL 只读连接：
+- 主机：`bj-postgres-16pob4sg.sql.tencentcdb.com:28591`
+- 数据库：`vala_bi`（订单/退费/账号表）、`vala_class`（parent_address 表）
+- 用户：`ai_member`，密码从 `secrets.env` 中 `$PG_ONLINE_PASSWORD` 读取
diff --git a/skills/welfare-user-list/scripts/welfare_merge.py b/skills/welfare-user-list/scripts/welfare_merge.py
new file mode 100644
index 0000000..29fad7d
--- /dev/null
+++ b/skills/welfare-user-list/scripts/welfare_merge.py
@@ -0,0 +1,234 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""福利品用户名单 — 合并 parent_address 并生成 Excel
+用法: python3 welfare_merge.py <订单CSV文件> [起始日期] [结束日期]
+  起始日期/结束日期仅用于文件命名，格式 YYYY-MM-DD
+输出: output/福利品用户名单[_YYYY-MM-DD_YYYY-MM-DD].xlsx
+"""
+
+import csv
+import os
+import sys
+from collections import Counter
+from datetime import datetime
+
+# ── 文件路径 ──────────────────────────────────────────────
+ORDER_FILE = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else 'output/welfare_step1_result.txt'
+START_DATE = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else ''
+END_DATE = sys.argv[3] if len(sys.argv) > 3 else ''
+
+WORKSPACE = '/root/.openclaw/workspace'
+ADDR_FILE = f'{WORKSPACE}/output/parent_address_final.txt'
+
+# 输出文件名
+if START_DATE and END_DATE:
+    suffix = f'_{START_DATE}_{END_DATE}'
+elif START_DATE:
+    suffix = f'_{START_DATE}_'
+else:
+    suffix = ''
+OUTPUT = f'{WORKSPACE}/output/福利品用户名单{suffix}.xlsx'
+
+# ── 读取订单数据 ───────────────────────────────────────────
+orders = []
+with open(ORDER_FILE, 'r') as f:
+    first_line = f.readline()
+    f.seek(0)
+    delim = '\t' if '\t' in first_line else ','
+    reader = csv.DictReader(f, delimiter=delim)
+    for row in reader:
+        orders.append(row)
+print(f"读取订单数: {len(orders)}")
+
+# 按 (account_id, trade_no) 去重
+seen = set()
+orders_dedup = []
+dup_count = 0
+for row in orders:
+    key = (row['用户ID'], row['交易号'])
+    if key in seen:
+        dup_count += 1
+        continue
+    seen.add(key)
+    orders_dedup.append(row)
+print(f"去重后订单数: {len(orders_dedup)} (移除 {dup_count} 条重复)")
+
+# ── 读取地址数据 ───────────────────────────────────────────
+addr_map = {}
+if os.path.exists(ADDR_FILE):
+    with open(ADDR_FILE, 'r') as f:
+        lines = f.readlines()
+        header_idx = 0
+        for i, line in enumerate(lines):
+            if line.startswith('account_id'):
+                header_idx = i
+                break
+        # 自动检测分隔符：优先检查第一行含 \t、| 还是 ,
+        header_line = lines[header_idx]
+        if '\t' in header_line:
+            delim = '\t'
+        elif '|' in header_line:
+            delim = '|'
+        else:
+            delim = ','
+        reader = csv.DictReader(lines[header_idx:], delimiter=delim)
+        for row in reader:
+            # 清理可能的空白
+            row = {k.strip(): v.strip() if v else '' for k, v in row.items()}
+            addr_map[row['account_id']] = row
+    print(f"读取地址记录数: {len(addr_map)}")
+else:
+    print("⚠️ 未找到 parent_address 数据文件，地址列将为空")
+
+# ── 合并 ──────────────────────────────────────────────────
+matched = 0
+unmatched = 0
+for row in orders_dedup:
+    aid = row['用户ID']
+    if aid in addr_map:
+        row['收件人'] = addr_map[aid].get('name', '')
+        row['电话'] = addr_map[aid].get('phone_number', '')
+        row['区域'] = addr_map[aid].get('region', '')
+        row['地址'] = addr_map[aid].get('address', '')
+        matched += 1
+    else:
+        row['收件人'] = ''
+        row['电话'] = ''
+        row['区域'] = ''
+        row['地址'] = ''
+        unmatched += 1
+print(f"有地址: {matched}, 无地址: {unmatched}")
+
+# ── 统计 ──────────────────────────────────────────────────
+case_counts = Counter(row['来源情况'] for row in orders_dedup)
+unique_users = set(row['用户ID'] for row in orders_dedup)
+users_with_addr = set(row['用户ID'] for row in orders_dedup if row['收件人'])
+
+user_case = {}
+for row in orders_dedup:
+    uid = row['用户ID']
+    if uid not in user_case:
+        user_case[uid] = set()
+    user_case[uid].add(row['来源情况'])
+case_user_counts = Counter('+'.join(sorted(v)) for v in user_case.values())
+
+print(f"\n总用户数: {len(unique_users)} | 有地址: {len(users_with_addr)} | 无地址: {len(unique_users - users_with_addr)}")
+print(f"总订单数: {len(orders_dedup)}")
+print("情况分布（按用户数）:")
+for k, v in case_user_counts.most_common():
+    print(f"  {k}: {v}")
+
+# ── 生成 Excel ────────────────────────────────────────────
+try:
+    from openpyxl import Workbook
+    from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment, Border, Side
+    from openpyxl.utils import get_column_letter
+except ImportError:
+    os.system('pip install openpyxl -q')
+    from openpyxl import Workbook
+    from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment, Border, Side
+    from openpyxl.utils import get_column_letter
+
+wb = Workbook()
+header_fill = PatternFill(start_color='4472C4', end_color='4472C4', fill_type='solid')
+header_font = Font(color='FFFFFF', bold=True, size=11)
+thin_border = Border(
+    left=Side(style='thin'), right=Side(style='thin'),
+    top=Side(style='thin'), bottom=Side(style='thin')
+)
+
+# ── Sheet 1: 福利品用户名单 ────────────────────────────────
+ws = wb.active
+ws.title = "福利品用户名单"
+headers = ['用户ID', '交易号', '商品ID', '商品名称', '渠道(key_from)', '购课日期',
+           '支付金额(元)', '退款金额(元)', '退费状态', '来源情况',
+           '收件人', '电话', '区域', '地址']
+
+for col, h in enumerate(headers, 1):
+    cell = ws.cell(row=1, column=col, value=h)
+    cell.fill = header_fill
+    cell.font = header_font
+    cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
+    cell.border = thin_border
+
+for i, row in enumerate(orders_dedup, 2):
+    values = [
+        int(row['用户ID']),
+        row['交易号'],
+        row['商品ID'],
+        row['商品名称'].strip(),
+        row['渠道'].strip(),
+        row['购课日期'],
+        float(row['支付金额(元)']),
+        float(row['退款金额(元)']) if row['退款金额(元)'] else '',
+        row['退费状态'],
+        row['来源情况'],
+        row['收件人'],
+        row['电话'],
+        row['区域'],
+        row['地址'],
+    ]
+    for col, val in enumerate(values, 1):
+        cell = ws.cell(row=i, column=col, value=val)
+        cell.border = thin_border
+        if col in (1, 2, 3, 7, 8, 9, 10):
+            cell.alignment = Alignment(horizontal='center')
+        elif col == 4:
+            cell.alignment = Alignment(horizontal='left')
+
+col_widths = [10, 22, 8, 22, 40, 20, 14, 14, 10, 14, 12, 16, 30, 40]
+for i, w in enumerate(col_widths, 1):
+    ws.column_dimensions[get_column_letter(i)].width = w
+ws.freeze_panes = 'A2'
+
+# ── Sheet 2: 统计汇总 ─────────────────────────────────────
+ws2 = wb.create_sheet("统计汇总")
+date_info = f" ({START_DATE} ~ {END_DATE})" if START_DATE and END_DATE else "（全部历史）"
+ws2.merge_cells('A1:D1')
+ws2.cell(row=1, column=1, value=f"福利品用户统计汇总{date_info}").font = Font(bold=True, size=14)
+ws2.cell(row=2, column=1, value=f"总用户数: {len(unique_users)}")
+ws2.cell(row=3, column=1, value=f"有地址的用户数: {len(users_with_addr)}")
+ws2.cell(row=4, column=1, value=f"无地址的用户数: {len(unique_users - users_with_addr)}")
+ws2.cell(row=5, column=1, value=f"总订单数: {len(orders_dedup)}")
+ws2.cell(row=7, column=1, value="情况分布（按用户数）").font = Font(bold=True)
+for i, (k, v) in enumerate(case_user_counts.most_common(), 8):
+    ws2.cell(row=i, column=1, value=k)
+    ws2.cell(row=i, column=2, value=v)
+ws2.cell(row=7, column=4, value="情况分布（按订单行数）").font = Font(bold=True)
+for i, (k, v) in enumerate(case_counts.most_common(), 8):
+    ws2.cell(row=i, column=4, value=k)
+    ws2.cell(row=i, column=5, value=v)
+
+# ── Sheet 3: 用户地址汇总 ─────────────────────────────────
+ws3 = wb.create_sheet("用户地址汇总")
+addr_headers = ['用户ID', '收件人', '电话', '区域', '地址', '来源情况']
+for col, h in enumerate(addr_headers, 1):
+    cell = ws3.cell(row=1, column=col, value=h)
+    cell.fill = header_fill
+    cell.font = header_font
+    cell.alignment = Alignment(horizontal='center', vertical='center')
+    cell.border = thin_border
+
+user_addrs = {}
+for row in orders_dedup:
+    uid = row['用户ID']
+    if uid not in user_addrs:
+        user_addrs[uid] = row
+    elif row['来源情况'] not in user_addrs[uid]['来源情况']:
+        user_addrs[uid]['来源情况'] = user_addrs[uid]['来源情况'] + '+' + row['来源情况']
+
+for i, (uid, row) in enumerate(sorted(user_addrs.items()), 2):
+    values = [int(uid), row['收件人'], row['电话'], row['区域'], row['地址'], row['来源情况']]
+    for col, val in enumerate(values, 1):
+        cell = ws3.cell(row=i, column=col, value=val)
+        cell.border = thin_border
+        cell.alignment = Alignment(horizontal='center')
+        if col in (2, 4, 5):
+            cell.alignment = Alignment(horizontal='left')
+
+addr_col_widths = [10, 12, 16, 30, 40, 14]
+for i, w in enumerate(addr_col_widths, 1):
+    ws3.column_dimensions[get_column_letter(i)].width = w
+ws3.freeze_panes = 'A2'
+
+wb.save(OUTPUT)
+print(f"\n✅ Excel 已保存: {OUTPUT}")
diff --git a/skills/welfare-user-list/scripts/welfare_query.sql b/skills/welfare-user-list/scripts/welfare_query.sql
new file mode 100644
index 0000000..e798ba7
--- /dev/null
+++ b/skills/welfare-user-list/scripts/welfare_query.sql
@@ -0,0 +1,118 @@
+-- 福利品用户筛选 SQL（支持日期范围）
+-- 参数: ${START_DATE} 和 ${END_DATE}，格式 YYYY-MM-DD
+-- 不指定日期范围则查询全部历史数据
+-- goods_id: 31=level2/年包, 60=level1, 61=level1+2(算两个年包)
+
+WITH 
+-- 目标订单（已完成/已退款，剔除测试账号，按日期过滤）
+target_orders AS (
+  SELECT 
+    o.account_id,
+    o.trade_no,
+    o.goods_id,
+    o.goods_name,
+    o.key_from,
+    o.pay_success_date,
+    o.pay_amount_int,
+    o.order_status
+  FROM bi_vala_order o
+  JOIN bi_vala_app_account a ON o.account_id = a.id AND a.status = 1
+  WHERE o.goods_id IN (31, 60, 61)
+    AND o.order_status IN (3, 4)
+    AND o.pay_success_date IS NOT NULL
+    AND o.pay_amount_int >= 100000
+    -- 日期范围过滤（占位符）
+    -- ${DATE_FILTER}
+),
+refund_info AS (
+  SELECT trade_no, refund_amount_int
+  FROM bi_refund_order
+  WHERE status = 3
+),
+order_with_refund AS (
+  SELECT 
+    t.*,
+    r.refund_amount_int AS refund_amt,
+    CASE 
+      WHEN r.refund_amount_int IS NULL THEN 'none'
+      WHEN r.refund_amount_int < t.pay_amount_int THEN 'partial'
+      ELSE 'full'
+    END AS refund_type
+  FROM target_orders t
+  LEFT JOIN refund_info r ON t.trade_no = r.trade_no
+),
+
+-- 情况1: goods_id=61, 无任何退费
+case1_users AS (
+  SELECT DISTINCT account_id FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id = 61 AND refund_type = 'none'
+),
+
+-- 情况2: goods_id IN (31,60), >=2笔有效订单, 最多一笔400元部分退费
+case2_eligible AS (
+  SELECT account_id
+  FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id IN (31, 60) AND refund_type != 'full'
+  GROUP BY account_id
+  HAVING COUNT(*) >= 2
+     AND SUM(CASE WHEN refund_type = 'partial' AND refund_amt = 40000 THEN 1 ELSE 0 END) <= 1
+     AND SUM(CASE WHEN refund_type = 'partial' AND refund_amt != 40000 THEN 1 ELSE 0 END) = 0
+),
+case2_users AS (
+  SELECT DISTINCT account_id FROM case2_eligible
+),
+
+-- 情况3: goods_id IN (31,60) 无退费 + goods_id=61 退费1999
+case3_has_31_60 AS (
+  SELECT DISTINCT account_id FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id IN (31, 60) AND refund_type = 'none'
+),
+case3_has_61_1999 AS (
+  SELECT DISTINCT account_id FROM order_with_refund
+  WHERE goods_id = 61 AND refund_type = 'partial' AND refund_amt = 199900
+),
+case3_users AS (
+  SELECT a.account_id
+  FROM case3_has_31_60 a
+  JOIN case3_has_61_1999 b ON a.account_id = b.account_id
+),
+
+-- 合并所有符合条件的用户
+all_eligible_users AS (
+  SELECT account_id, '情况1' AS case_type FROM case1_users
+  UNION
+  SELECT account_id, '情况2' AS case_type FROM case2_users
+  UNION
+  SELECT account_id, '情况3' AS case_type FROM case3_users
+),
+user_cases AS (
+  SELECT 
+    account_id,
+    STRING_AGG(DISTINCT case_type, '+' ORDER BY case_type) AS case_labels
+  FROM all_eligible_users
+  GROUP BY account_id
+),
+eligible_orders AS (
+  SELECT * FROM order_with_refund WHERE goods_id = 61 AND refund_type = 'none' AND account_id IN (SELECT account_id FROM case1_users)
+  UNION
+  SELECT * FROM order_with_refund WHERE goods_id IN (31, 60) AND refund_type != 'full' AND account_id IN (SELECT account_id FROM case2_users)
+  UNION
+  SELECT * FROM order_with_refund 
+  WHERE (goods_id IN (31, 60) AND refund_type = 'none' AND account_id IN (SELECT account_id FROM case3_users))
+     OR (goods_id = 61 AND refund_type = 'partial' AND refund_amt = 199900 AND account_id IN (SELECT account_id FROM case3_users))
+)
+
+SELECT 
+  eo.account_id AS "用户ID",
+  eo.trade_no AS "交易号",
+  eo.goods_id AS "商品ID",
+  eo.goods_name AS "商品名称",
+  eo.key_from AS "渠道",
+  TO_CHAR(eo.pay_success_date, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') AS "购课日期",
+  eo.pay_amount_int / 100.0 AS "支付金额(元)",
+  eo.refund_amt / 100.0 AS "退款金额(元)",
+  eo.refund_type AS "退费状态",
+  uc.case_labels AS "来源情况"
+FROM eligible_orders eo
+JOIN user_cases uc ON eo.account_id = uc.account_id
+ORDER BY eo.account_id, eo.goods_id, eo.trade_no;