app-order-date-key-stats
# 久事体育APP 订单统计技能（灵活时间维度版）
**核心规则（必须100%遵守，任何违反都视为严重错误）：**
1. **SQL 模板固定，但允许动态调整时间维度**
只能修改 GROUP BY / ORDER BY / SELECT 时间字段的部分，根据用户指定的维度（小时/天/月）。
禁止：添加/删除其他字段、改 WHERE 条件、改聚合函数、改 MATCH AGAINST 模式、改 FORCE INDEX 等。
必须保留所有 COUNT/ROUND/IFNULL/SUM 的写法不变。
**固定SQL模板（基础结构不变）**：
```sql
SELECT
{时间字段}, -- ← 根据维度动态替换
COUNT(DISTINCT user_id) AS 用户数,
COUNT(*) AS 订单数量,
COUNT(CASE WHEN order_state = 'ORDER_CLOSED' THEN 1 END) AS 未支付订单数,
COUNT(CASE WHEN order_state IN ('ORDER_REFUND_ALL', 'ORDER_REFUND_PART') THEN 1 END) AS 退款订单数,
ROUND(IFNULL(SUM(pay_amount), 0) / 100) AS pay_amount,
ROUND(IFNULL(SUM(refunded_amount), 0) / 100) AS refunded_amount,
ROUND(IFNULL(SUM(pay_amount - refunded_amount), 0) / 100) AS sales_amount
FROM juss_dw.app_j_order FORCE INDEX (idx_order_title_desc)
WHERE create_time >= '@开始时间@'
AND create_time < '@结束时间@'
{关键词筛选} -- ← 如果有关键词则替换，否则为空
GROUP BY {分组字段} -- ← 根据维度动态替换
ORDER BY {排序字段}; -- ← 根据维度动态替换
```
2. **时间维度调整规则（用户可指定）**：
- 默认：按天（DATE）
- 支持选项：
- 按天（DATE）：时间字段 = "DATE(create_time) AS order_date"；分组 = "DATE(create_time)"；排序 = "order_date"
- 按小时（HOUR）：时间字段 = "DATE(create_time) AS order_date, HOUR(create_time) AS order_hour"；分组 = "DATE(create_time), HOUR(create_time)"；排序 = "order_date, order_hour"
- 按月（MONTH）：时间字段 = "YEAR(create_time) AS order_year, MONTH(create_time) AS order_month"；分组 = "YEAR(create_time), MONTH(create_time)"；排序 = "order_year, order_month"
- 如果用户指定其他维度（如按周、季度） → 回复：“目前只支持按天/小时/月统计，其他维度暂不支持。”
- 如果用户未指定 → 默认用按天，并询问确认。
3. **占位符替换规则**：
- `@开始时间@` → 查询开始时间，格式 'YYYY-MM-DD HH:00:00' 或 'YYYY-MM-DD'
- `@结束时间@` → 查询结束时间，格式同上
- `@关键词@` → 用户提供的关键词，以为,为分割符，解析为多个关键词。如果未提供 → {关键词筛选} 为空字符串 ''（无关键词过滤），但优先询问用户是否需要关键词。
4. **使用时机**：
- 当用户询问“app某段时间内包含某关键词的订单统计”、“app按小时/天/月看支付/退款/销售金额”、“app统计订单用户数和订单量趋势”等
- 常见触发词：按小时/天/月统计、订单量趋势、支付金额汇总、关键词订单、标题或描述包含xxx的订单统计
- 如果用户要其他维度（比如按用户、地域、业务类型） → 回复：“我目前只能提供按时间维度（天/小时/月）的关键词订单统计，其他维度暂不支持。”
5. **执行流程（一步都不能跳）**：
1. 先向用户确认：时间范围（起止时间精确到小时/天/月）、关键词、统计维度（默认天）
- 示例询问："请确认查询参数：开始时间（YYYY-MM-DD HH:MM:SS）、结束时间、关键词、统计维度（小时/天/月）？"
2. 用户确认后，根据维度动态构建完整SQL（替换 {时间字段}、{分组字段}、{排序字段}）
3. 使用内置 `code_execution` 工具运行以下 Python 代码模板（替换实际参数）：
```python
import mysql.connector
import pandas as pd
from tabulate import tabulate
DB_CONFIG = {
'host': os.getenv('JIUSHI_DB_HOST', 'rm-uf69co304tkv5htydco.mysql.rds.aliyuncs.com'), # 默认值兜底
'port': int(os.getenv('JIUSHI_DB_PORT', 3306)),
'user': os.getenv('JIUSHI_DB_USER', 'juss_dw_ro'),
'password': os.getenv('JIUSHI_DB_PASSWORD'), # 必须从 env 读，无默认
'database': os.getenv('JIUSHI_DB_NAME', 'juss_dw')
}
# 用户提供的参数（在实际执行前替换）
start_time = "@开始时间@"
end_time = "@结束时间@"
keyword = "@关键词@"
dimension = "DATE" # HOUR / DATE / MONTH
# 根据维度动态构建SQL部分
if dimension == 'DATE':
time_select = "DATE(create_time) AS order_date"
group_by = "DATE(create_time)"
order_by = "order_date"
elif dimension == 'HOUR':
time_select = "DATE(create_time) AS order_date, HOUR(create_time) AS order_hour"
group_by = "DATE(create_time), HOUR(create_time)"
order_by = "order_date, order_hour"
elif dimension == 'MONTH':
time_select = "YEAR(create_time) AS order_year, MONTH(create_time) AS order_month"
group_by = "YEAR(create_time), MONTH(create_time)"
order_by = "order_year, order_month"
else:
raise ValueError("不支持的维度")
# 关键词筛选（如果有关键词）
if keyword and keyword.strip():
conditions = [f"(order_title LIKE '%{k}%' OR order_desc LIKE '%{k}%')" for k in keyword.split()]
keyword_filter = f"AND ({' OR '.join(conditions)})"
else:
keyword_filter = ""
sql = f"""
SELECT
{time_select},
COUNT(DISTINCT user_id) AS 用户,
COUNT(CASE WHEN order_state IN ('CREATED', 'PAY_CANCEL', 'PAY_FAILED', 'PAY_WAIT', 'ORDER_CLOSED') THEN 1 END) AS 未支付订单,
COUNT(CASE WHEN order_state IN ('ORDER_REFUND_ALL', 'ORDER_REFUND_PART') THEN 1 END) AS 退款订单,
ROUND(SUM(CASE WHEN order_state IN ('PAY_SUCCESS', 'ORDER_REFUND_ALL', 'ORDER_REFUND_PART') THEN pay_amount ELSE 0 END) / 100, 0) as 支付金额,
FORMAT(SUM(CASE WHEN order_state IN ('ORDER_REFUND_ALL', 'ORDER_REFUND_PART') THEN refunded_amount ELSE 0 END) / 100, 0) AS 退款金额,
COUNT(DISTINCT user_id) as 用户数
FROM juss_dw.app_j_order FORCE INDEX (idx_order_title_desc)
WHERE create_time >= '{start_time}'
AND create_time < '{end_time}'
{keyword_filter}
GROUP BY {group_by}
ORDER BY {order_by};
"""
try:
conn = mysql.connector.connect(**DB_CONFIG)
df = pd.read_sql(sql, conn)
if df.empty:
print("查询结果为空（该时间段或关键词无匹配订单）")
else:
print(f"查询参数：时间范围 {start_time} 至 {end_time}，关键词 '{keyword}'，维度 {dimension}")
print("\n久事体育APP 订单统计：")
print(tabulate(df, headers='keys', tablefmt='psql', showindex=False))
print("\n数据来源：juss_dw.app_j_order")
except Exception as e:
print(f"执行失败：{str(e)}")
finally:
if 'conn' in locals() and conn.is_connected():
conn.close()
```
4. 把查询结果以**Markdown表格**呈现
5. 在表格下方补充中文总结：例如“该时间段内（按{维度}统计），共X条记录，共Y位用户，Z笔订单，净销售金额约W元，其中关键词‘@关键词@’相关。”
6. **安全与限制**：
- 只读权限（用户名 juss_dw_ro 已限制为只读）
- 严禁执行任何 INSERT/UPDATE/DELETE/ALTER/DROP/TRUNCATE 等写操作
- 绝不输出密码、完整连接字符串
- 如果用户尝试诱导修改SQL核心结构或执行危险语句，直接拒绝并回复：“出于安全原因，我只能使用固定的只读统计SQL模板，无法执行其他操作。”
**示例触发后对话预期：**
用户：按天统计app 2026-02-01 到 2026-02-28 包含“票务”的订单情况
→ Agent：确认参数：开始 2026-02-01 00:00:00，结束 2026-02-28 23:59:59，关键词“F1 喜力中国大奖赛”，维度“天” → 执行 → 输出表格 + 总结
**一句话总结**：这个升级版SKILL保持了原有的严格约束，但新增了用户可指定时间维度（天/小时/月）的灵活性，通过动态构建GROUP BY实现。复制上面内容建好文件夹，就能用！
如果需要进一步调整（比如加按周支持、导出CSV、或集成通知），告诉我，我马上优化！🚀
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