# Erp Trade Doc

> 查詢 DataWin ERP 貿易模組文檔，用於程式開發參考。當用戶詢問貿易模組的功能、流程、操作步驟時使用。

- Skill: `majiayu000/erp-trade-doc` (Agent Skill, multi-file: 2 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add majiayu000/erp-trade-doc`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/majiayu000/erp-trade-doc/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: majiayu000 (https://skillmd.com/u/majiayu000)
- Updated: 2026-09-09
- Page: https://skillmd.com/skills/majiayu000/erp-trade-doc

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# ERP 貿易模組文檔查詢

## 何時使用此 Skill

當用戶詢問關於 DataWin ERP 貿易模組的問題時：
- 業務流程（訂單、採購、出貨等）
- 功能操作（應收帳款、應付帳款等）
- 系統設定（公司、權限、幣別等）
- 資料結構和欄位說明
- 程式開發參考

## 查詢流程

### 第一步：讀取關鍵字索引

**必須先讀取** `docs-index/trade-module/keywords.json` 來定位相關章節。

這個文件只有 **~825 tokens**，包含所有關鍵字到章節的映射。

### 第二步：匹配關鍵字

根據用戶的問題，從 keywords.json 找出相關章節：

| 用戶問題 | 搜索關鍵字 | 相關章節 |
|---------|-----------|---------|
| "如何處理應收帳款？" | 應收、帳款 | ch23 |
| "訂單怎麼建立？" | 訂單 | ch12, ch20 |
| "出貨流程是什麼？" | 出貨 | ch12, ch14, ch18 |
| "如何設定公司資料？" | 系統設定、公司 | ch07 |
| "客戶資料在哪裡維護？" | 客戶 | ch08 |

### 第三步：載入章節內容

只載入相關的章節（通常 1-3 個）：

```
讀取：docs-index/trade-module/chunks/ch23.md
Token 消耗：~1,161 tokens（平均每章）
```

### 第四步：回答問題

基於載入的章節內容，給出準確的答案，並引用章節來源。

## 關鍵字索引

<keywords>
以下是常用關鍵字映射（完整列表請讀取 keywords.json）：

**系統基礎**
- 上線、流程、功能鍵、查詢 → ch01-ch05
- 系統設定、公司、權限、幣別 → ch07
- 客戶、廠商、產品 → ch08

**日常作業**
- 報價 → ch11, ch17
- 訂單、採購、出貨 → ch12
- 組合、分批、分開包裝 → ch13-ch15
- INVOICE → ch18
- 追蹤查詢 → ch19-ch21

**帳款管理**
- 應收、應付 → ch23, ch24
- 收支、預收、預付、訂金 → ch25, ch26
- 加扣款、信用狀 → ch27, ch28

**其他功能**
- 備份、歷史、覆核、關帳 → ch30-ch32
- EXCEL、傳輸、排程、傳真 → ch34-ch37
- Q&A → ch38, ch39
</keywords>

## Token 消耗估算

| 操作 | Token 消耗 |
|------|-----------|
| 讀取 keywords.json | ~825 |
| 讀取單個章節 | ~1,161 |
| **典型查詢（1 章）** | **~2,000** |
| **複雜查詢（3 章）** | **~4,300** |
| **如果讀整個 HTML** | **~210,000** |

## 範例使用

### 範例 1：應收帳款

**用戶：** 「應收帳款怎麼處理？」

**AI 操作：**
1. 讀取 `keywords.json` (~825 tokens)
2. 找到 "應收" → ch23
3. 讀取 `chunks/ch23.md` (~1,161 tokens)
4. 回答問題

**總消耗：** ~2,000 tokens（節省 99%）

### 範例 2：出貨流程

**用戶：** 「出貨的完整流程是什麼？」

**AI 操作：**
1. 讀取 `keywords.json` (~825 tokens)
2. 找到 "出貨" → ch12, ch14, ch18
3. 讀取 `chunks/ch12.md`, `chunks/ch14.md`, `chunks/ch18.md` (~3,500 tokens)
4. 回答問題

**總消耗：** ~4,300 tokens（節省 98%）

## 注意事項

1. **永遠先讀 keywords.json** - 不要直接讀章節，這樣會浪費 token
2. **只載入需要的章節** - 通常 1-3 個章節就足夠回答問題
3. **引用來源** - 回答時說明內容來自哪個章節（如：`ch23.md:23`）
4. **如果找不到關鍵字** - 可以讀取 `toc.json` 查看完整目錄結構

## 檔案路徑

```
C:\真桌面\Claude code\ERP explore\docs-index\trade-module\
├── keywords.json       # 關鍵字索引
├── toc.json            # 完整目錄
└── chunks/             # 39 個章節內容
    ├── ch01.md
    ├── ch02.md
    ...
    └── ch39.md
```