# 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。