findscripter 何时使用
适用：
- 编写
search()、browse()、create()、write()、unlink()等记录读写调用。 - 为视图或服务器动作构造复杂 domain 过滤器。
- 实现 computed（计算）、stored（存储）、related（关联）字段。
- 排查慢查询、优化批量操作、消除 N+1 查询。
不该用（负边界）：
- 不覆盖
cr.execute()原生 SQL 模式的深度优化——SQL 层调优请转专门的性能调优技能。 - 不覆盖大规模下 stored computed 字段的写放大与分区策略。
- 不覆盖
models.TransientModel（瞬态模型）与向导（wizard）模式。 - ORM 行为在 Odoo SaaS 与本地部署间可能因配置覆盖而略有差异，需以目标环境实测为准。
步骤
- 明确数据操作：要查、增、改、删，还是要计算字段或优化已有代码。
- 选对 API：只要数量用
search_count()；要记录集用search()；已知 ID 用browse()。 - 写 domain：用
[(field, op, value)]三元组，日期/时间一律传'YYYY-MM-DD'字符串。 - 在记录集上用
mapped()/filtered()/sorted()替代 Python 循环。 - 优化复查：把循环内的
search()、逐条write改为批量操作，消除 N+1。
指令
- 计数优先
search_count(domain)，不要len(search(...))。 - 批量写：对整个记录集一次
recordset.write({...})，而非逐条赋值。 - 传上下文用
with_context(...)，不要直接改self.env.context。 sudo()谨慎使用，仅在清楚其安全影响时调用。- domain 中禁止传 Python
date/datetime对象，先strftime('%Y-%m-%d')。
示例
示例 1：带 domain 的搜索
# 查某客户今年以来所有已确认的销售订单
import datetime
start_of_year = datetime.date.today().replace(month=1, day=1).strftime('%Y-%m-%d')
orders = self.env['sale.order'].search([
('partner_id', '=', partner_id),
('state', '=', 'sale'),
('date_order', '>=', start_of_year),
], order='date_order desc', limit=50)
# 注意：domain 中日期传 'YYYY-MM-DD' 字符串，由 ORM 正确序列化。
示例 2：计算字段（stored）
total_order_count = fields.Integer(
string='Total Orders',
compute='_compute_total_order_count',
store=True
)
@api.depends('sale_order_ids')
def _compute_total_order_count(self):
for record in self:
record.total_order_count = len(record.sale_order_ids)
示例 3：安全批量写（避免 N+1）
# 推荐：一次查询 + 一次批量写
partners = self.env['res.partner'].search([('country_id', '=', False)])
partners.write({'country_id': self.env.ref('base.us').id})
# 反例：每条记录触发一次独立查询
for partner in partners:
partner.country_id = self.env.ref('base.us').id
注意事项
- 循环内调用
search()是 Odoo 头号性能杀手，务必上移到循环外做批量。 - 标准操作一律走 ORM，非必要不写原生 SQL。
- stored computed 字段在大数据量下写开销显著，按需评估是否真的需要 store。
- 日期/时间对象进 domain 前必须字符串化，否则可能静默出错或行为异常。
互见
- 性能/SQL 层调优：Odoo 性能调优类技能（
cr.execute与索引优化）。 - 关联字段与继承建模：Odoo 模型设计类技能。
采编自 sickn33/antigravity-awesome-skills（MIT）。