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Salesclaw

医药销售业务本体数据库 v3.0。面向 AI 的语义层,让 AI 真正理解医药销售全链路业务关系,并遵循标准化分析方法论提供深度洞察。
医药销售业务本体数据库 v3.0,面向 AI 的语义层,帮助 AI 理解全链路业务关系并遵循标准化分析方法提供深度洞察。
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未分类 clawhub v3.0.2 4 版本 100000 Key: 无需
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版本
#latest

概述

SKILL.md - SalesClaw v3.0

医药销售业务本体数据库 v3.0(138张表)。

核心理念:用户问题 → NL2SQL → SQL 模板复用 → 归因分析


数据库连接

项目
---------
Hostlocalhost
Port3306
Userontology
Databasesalesclaw
连接管理tools/db.pyget_conn() / query_all() / query_one()
from db import query_all, query_one
rows = query_all("SELECT * FROM dim_products LIMIT 5")

知识库

路径: ~/.openclaw/workspace/skills/salesclaw/knowledge/

knowledge/
├── index.md                      ← 总索引
├── entities/                     ← 138张表的字段说明(doctors/hospitals/dim_products/...)
├── concepts/                     ← 业务概念(three-layer-attribution / expense-red-green / ...)
└── sql_templates/               ← 沉淀的 SQL 模板(NL2SQL 复用)

SQL 模板(高频问题沉淀)

模板 ID适用问题优先级
--------------------------
prescription_trend品种趋势/处方量下滑/环比P0
expense_red_green费用异常/DeltaWeight/红黄灯P0
rep_performance代表绩效/红黄牌/达成率P0
target_attainment区域达成/缺口分析P1
hospital_access进院情况/VBP覆盖P1
prescription_penetration渗透率/覆盖率/上量空间P1
doctor_profile医生档案/KOL识别P1
data_overview数据概览/记录数检查P2

三层归因模型(归因分析标准方法论)

结构归因(What - 规模维度)

问题:失血发生在哪个结构单元?

分析方向:

  • 品种维度:哪个品种贡献主要失血?
  • 省区维度:大区 → 省区 → 地区逐层下探
  • 时间维度:定位断崖点(哪个月开始下滑)
  • 医院层级:一级/二级/三级分层
-- 定位省区处方量贡献(结构归因第一步)
SELECT province,
       SUM(prescription_volume) as vol,
       SUM(prescription_volume) / SUM(SUM(prescription_volume)) OVER () * 100 as share_pct
FROM fct_prescription_flow
WHERE product_id = :product_id
GROUP BY province
ORDER BY vol DESC;

行为归因(Why - 驱动维度)

问题:结构单元的失血是因为什么行为变化?

分析方向:

  • 覆盖行为:流向医院数是否下降?
  • 拜访行为:代表拜访频次是否下降?
  • 竞品行为:竞品是否有学术活动/准入变化?
  • 通道行为:医院准入/招标是否有变化?

决策归因(Who - 责任维度)

问题:谁(哪个代表/哪条线)应对变化负责?

分析方向:

  • 个人分层:Top/Bottom 代表分层对比达成率
  • 分管人责任:区域经理覆盖效率是否达标
  • 组织连带:区域负责人是否尽到管理责任

DeltaWeight 计算规范(费用告警标准)

DeltaWeight = 某省区某费用类型占比 - 全国该费用类型占比

省区费用占比 = 该省该费用类型金额 / 该省费用总额
全国费用占比 = 该费用类型金额 / 全国费用总额
告警级别阈值响应时间
------------------------
🔴 红灯DeltaWeight ≥ 30ppt24h
🟡 黄灯DeltaWeight ≥ 15ppt1周

诊断会话表(归因推理引擎)

用途
------------
fct_diagnosis_session每次告警触发一次诊断会话
fct_reasoning_step每层归因的每一步记录
dim_diagnosis_rules诊断规则模板(5条预置)
conclusions归因结论输出

核心关系边(星型拓扑,以 ontology_objects 为中心)

ontology_objects.id(中心节点)
    ↓
    ├── object_links(关系边:代表←→医生、代表←→医院、竞品关系)
    ├── object_events(事件边:拜访、学术活动、处方事件)
    └── time_series_data(时序边:处方量趋势、费用趋势)

工具说明(Tools)

工具文件功能
------------------
业务路由器tools/ask.py意图识别 + 10大业务模块查询
推理引擎tools/inference.py三层归因诊断会话(structure→behavior→decision,含置信度传播+反例探测+Early Exit)
知识 APItools/knowledge.py统一知识消费:load_sql_template / load_entity_schema / load_concept / render_sql
数据库连接tools/db.py连接池管理(超时重试+降级+错误透出)
初始化tools/init_mysql.py从 init.sql 初始化

> 使用方式:用户问题 → NL2SQL → 常见问题沉淀为 SQL 模板;复杂推理链路(如三层归因)由工具封装。

版本历史

共 4 个版本

  • v3.0.2 当前
    2026-05-26 23:20 安全
  • v3.0.1
    2026-05-23 23:15 安全
  • v3.0.0
    2026-05-23 16:17 安全
  • v2.1.0
    2026-05-20 05:20 安全 安全

安全检测

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