Admin Tools

Admin Tools Skill

使用原则

1. 默认只有基础工具可直接调用；订单、商品、售后、用户、分析等业务工具都需要先通过 load_tools 加载。
2. load_tools 是加载步骤，不是说明性工具，也不是向用户申请；加载时必须传精确的 tool_keys，不要传模糊领域名。
3. load_tools 支持一次同时加载多个工具；如果一个问题要查订单和用户，就把多个工具名一起放进 tool_keys。
4. 如果你不确定精确工具名，先调用 list_loadable_tools 拿完整工具目录，再调用 load_tools。
5. 加载工具是你自己的内部步骤，不需要等待用户确认；只要任务需要，就直接自行调用。
6. 工具名统一使用精确的 snake_case，不要自造工具名。
7. 主 skill 只负责告诉你“有哪些工具、每个领域大概能拿到什么”；需要字段级返回结构时，继续读取 references/ 下面对应领域说明文件。
8. 回答制度、字段定义、规则说明、配置说明等知识型问题时，优先调用 search_knowledge_context，不要把业务工具当知识库。
9. 订单上下文和订单详情统一传 order_nos 数组；售后详情统一传 after_sale_nos 数组；用户详情和用户钱包统一传 user_ids 数组。
10. 订单、售后、用户查询默认先用 order_context、after_sale_context、user_context；订单收货地址、完整时间线、发货物流信息都在 order_context 中，不再存在单独订单时间线或发货记录工具。

通用返回规则

1. 管理端 Python 工具最终返回给模型的是业务 data，不是 Java 原始 AjaxResult 整包，所以不要期待 code、message、 timestamp 这类外层字段。
2. 分页类工具通常返回：
   • total：总记录数
   • pageNum：当前页码
   • pageSize：每页条数
   • rows：当前页数据数组
3. 详情类工具通常返回对象或对象数组，不带分页壳。
4. 趋势类工具通常返回：
   • days：统计天数
   • granularity：时间粒度
   • points：趋势点数组
5. 某些字段是业务编码值；如果返回结构里没有对应的 xxxName 字段，就把它当作编码本身使用，不要擅自推断完整字典。

基础工具

领域入口

订单工具

工具：

• order_list
• order_context
• order_detail

能拿到什么：

• 订单分页列表、订单编号、金额、支付方式、订单状态、时间
• 订单聚合上下文、完整收货地址、完整时间线、发货物流完整信息、金额摘要、商品摘要、AI 决策提示
• 订单商品明细、支付信息

完整字段说明：

• references/ORDER.md

商品工具

工具：

• product_list
• product_detail
• drug_detail

能拿到什么：

• 商品分页列表、分类、价格、库存、销量、状态、展示图
• 商品详情、图片列表
• 药品说明书、适应症、用法用量、不良反应、禁忌等说明书字段

完整字段说明：

• references/PRODUCT.md

售后工具

工具：

• after_sale_list
• after_sale_context
• after_sale_detail

能拿到什么：

• 售后分页列表、售后单号、订单号、用户、商品、退款金额、申请原因、状态
• 售后聚合上下文、商品摘要、凭证数量、最近 5 条处理节点、AI 决策提示
• 售后详情、凭证图片、管理员备注、商品信息、处理时间线

完整字段说明：

• references/AFTER_SALE.md

用户工具

工具：

• user_list
• user_context
• user_detail
• user_wallet
• user_wallet_flow
• user_consume_info

能拿到什么：

• 用户分页列表、角色、状态、创建时间
• 用户聚合上下文、基础摘要、订单摘要、钱包摘要、风险摘要、AI 决策提示
• 用户详情、基础资料、安全信息、钱包余额、总订单数、总消费金额
• 钱包余额、累计收支、冻结信息、流水、消费记录

完整字段说明：

• references/USER.md

运营分析工具

工具：

• analytics_realtime_overview
• analytics_range_summary
• analytics_conversion_summary
• analytics_fulfillment_summary
• analytics_after_sale_efficiency_summary
• analytics_after_sale_status_distribution
• analytics_after_sale_reason_distribution
• analytics_top_selling_products
• analytics_return_refund_risk_products
• analytics_sales_trend
• analytics_after_sale_trend

能拿到什么：

• 实时运营看板指标
• 经营、转化、履约、售后时效等汇总指标
• 售后状态/原因分布
• 热销商品排行、退款风险商品排行
• 成交趋势、售后趋势，适合配合 chart skill 做图表

完整字段说明：

• references/ANALYTICS.md

使用建议

1. 先用本主 skill 找到正确领域和工具名。
2. 如果你不确定精确工具名，先调用 list_loadable_tools 获取完整工具目录。
3. 确认工具名后，如果当前工具列表里看不到该业务工具，先调用 load_tools 加载该工具；需要多个工具时，一次传多个 tool_keys。
4. 明确订单号、售后单号或用户 ID 时，先加载并调用对应 context 工具；多个主键必须一次性批量传入。
5. 如果只需要知道“这个工具能查什么”，主 skill 已经足够。
6. 如果要精确理解返回字段、嵌套对象、分页结构或趋势点结构，再读取 references/ 下对应领域文件。
7. 如果要做图表，优先读取 references/ANALYTICS.md 里的“适合图表”说明，再结合 chart skill 输出图表方案。