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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。