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PROJECT_001

COMPLETED

DATA / AGENT SKILL / DASHBOARD

TK Kanban — 基于 AI Agent 的跨境电商数据看板自动生成工具

将 TikTok Shop、FastMoss、Amazon、Shopee 等平台导出的 CSV/XLSX 商品数据，转换为可离线交付的交互式 HTML 数据看板。

ROLE
独立设计与实现
ARCHIVE ID
TK_KANBAN
STATUS
COMPLETED

01 / PROJECT CONTEXT

项目背景

项目采用跨平台 Agent Skill 架构，通过源文件定位、数据探查、字段映射与归一化、指标计算、AI 分析、静态看板渲染和完整性校验七阶段流水线，生成无需服务器部署即可打开的离线数据看板。

02 / PROBLEM

问题定义

不同跨境平台的商品导出文件字段名、编码和数据结构存在差异，运营人员需要反复清洗表格、计算指标并整理分析结果。

03 / SOLUTION

解决方案

建立声明式 Skill 与 Python 脚本流水线，由 Agent 负责调用各阶段工具，将异构商品数据转换为统一数据结构，并生成可审计的指标、分析结论和离线看板。

04 / WORKFLOW

工作流程

从输入到交付的真实执行路径

  1. 01

    源文件定位

  2. 02

    数据探查

  3. 03

    字段映射与归一化

  4. 04

    指标计算

  5. 05

    AI 分析

  6. 06

    静态看板渲染

  7. 07

    完整性校验

05 / CORE FEATURES

核心功能

  • 基于别名字典适配不同平台列名
  • 支持 CSV/XLSX、多种编码和分隔符检测
  • 基于销售额、销量、增长率和佣金率构建机会指数
  • 要求 Agent 严格区分事实、推断与数据局限性
  • 生成 KPI、类目图表、机会排名和商品明细工作台
  • 支持搜索、排序、分页、字段显隐与 CSV 导出
  • 最终产物可通过 file:// 协议离线打开

06 / IMPLEMENTATION RECORD

实现依据

从输入到验证，记录项目当前可确认的实现边界。

INPUT01

多平台商品数据

接收 TikTok Shop、FastMoss、Amazon、Shopee 等平台导出的 CSV/XLSX 文件，并探查编码、分隔符和字段结构。

PROCESS02

归一化与结构化分析

通过别名字典完成字段映射，使用确定性逻辑计算指标，再由 Agent 按规范输出事实、推断与数据局限性。

OUTPUT03

离线交互式看板

生成包含 KPI、图表、机会排名和商品明细工作台的单体 HTML，可直接通过 file:// 打开和分享。

VALIDATION04

分阶段可审计校验

各阶段保留机器可读 JSON，并校验 HTML 结构、数据注入和离线依赖；机会指数仅表示数据集内相对排序。

07 / PROJECT EVIDENCE

项目截图

点击档案夹展开截图，再点击纸片查看高清大图。

SCREENSHOT ARCHIVE / READY

TK-KANBANPROJECT EVIDENCETK Kanban03 FILES

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08 / CURRENT LIMITS

当前限制

  • 机会指数属于数据集内的相对排序，不代表确定的商业预测
  • 分析质量取决于源数据字段完整性
  • 第一版以静态离线交付为主，不包含在线协作与账户体系