核心用法
q-wms 是面向仓储管理场景的智能查询技能，通过 q-claw 工具对接千易 WMS 系统后端，提供两类核心能力：
作业人员场景（Operator）
- 库存查询：支持精确单 SKU 查询（
EXACT_SKU模式）与库存概览浏览，SKU 编码原样保留不做改写 - 订单追踪：出库订单完成情况、订单异常排查
- 任务管理：任务完成情况与异常定位
- 绩效报表：拣货绩效、库内作业绩效统计
主管决策场景（Manager）
- 晨间简报（
wms.manager.briefing.morning）：今日仓内总览，一键掌握全局 - 异常雷达（
wms.manager.issue.list）：今日待办与异常总览，支持超 SLA 订单、Hold 订单、API 失败等细分下钻 - 积压归因（
wms.manager.backlog.analysis）：出库积压环节分析，定位待拣货/待打包等卡点 - 问题跟进（
wms.manager.issue.followup）：昨日问题恢复情况追踪与今日异常变化对比
交互特性
- 多轮对话支持上下文继承，固定交互（选仓/选货主）与主管场景数字追问（
1/2/3）智能分流 - 中英文双语适配，口语化追问优先（如"积压主要卡在哪"自动补全为完整查询意图）
- 授权流程内置，支持首次引导与过期重授权
显著优点
1. 权限分层清晰：老板/主管与仓管/作业两条线独立设计，首屏推荐差异化，降低认知成本
2. 查询模式严格：精确 SKU 查询强制参数契约，禁止猜测编码或降级为模糊查询，确保数据准确性
3. 结果输出可信：VERBATIM/LIGHT_SUMMARY/AI_SUMMARY 三级模式严格遵循后端返回，禁止编造数据
4. 场景闭环设计：主管场景支持数字追问映射（如晨报后按"1"直达异常列表），形成"总览→下钻→归因→跟进"决策链条
5. 国际化就绪：locale 策略完整，中文场景优先口语化，英文场景避免命令式模板
潜在缺点与局限性
1. 一期功能边界：当前仅开放 10 个核心 scene，库存日志（wms.stock.log.query）、订单池（wms.order.pool.query）等场景未接入，禁止主动引导
2. SKU 查询门槛：精确查询需用户明确提供编码，无法识别口语化 SKU 描述（如"那个红色的款"），需追问补全
3. 跨轮上下文有限：ownerCode 不跨轮默认，多货主场景需反复指定
4. 性能查询依赖后端：wms.performance.query 若返回 SCENE_NOT_SUPPORTED 无降级方案，直接提示未开通
5. 无可视化能力：纯文本/ Markdown 输出，不支持图表渲染，复杂趋势需用户自行理解
适合人群
- 仓储主管/经理：需晨间快速掌握全局、识别异常、定位积压根因的管理者
- 仓库作业人员：需实时查库存、跟订单、看任务的执行层用户
- 多仓/多货主运营者：依赖选仓/选货主流程切换上下文的企业用户
常规风险
1. 数据授权风险：首次使用需完成 OAuth 授权，授权链接过期需重新引导，存在中断体验
2. 编码输入风险：用户可能误输 SKU/仓库/货主编码，系统严格原样传递不做校验，错误编码导致空结果
3. 场景误判风险：弱语义短输入（如"好了"）依赖上轮上下文继承，若上下文丢失可能导致意外行为
4. 数字追问冲突风险：1/2/3 在选仓流程与主管场景中有不同语义，路由优先级规则复杂，极端场景可能误跳转