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⚠️ 浏览器操作铁律

所有浏览器操作必须用 profile=openclaw，严禁用 profile=chrome！

• profile=openclaw = 本地 OpenClaw 浏览器，随时可用 ✅
• profile=chrome = 需要用户 attach tab，cron 里完全不可用 ❌

抖店运营 Skill

通过浏览器自动化（profile=openclaw）访问抖店后台。

⚠️ 踩坑警告：浏览器自动化有很多坑，操作前必读 browser-automation.md

核心 URL 速查

基础域: https://fxg.jinritemai.com

每日巡检流程

1. 打开订单管理，截图确认今日订单数
2. 打开商品管理，JS 读取商品总数：

   document.body.innerText.match(/共 ?\d+ ?件商品/)

3. 检查审核驳回：打开 ?sov_draft_status=3 页面
4. 读取飞书多维表：更新在售商品追踪
5. 生成日报，发飞书 DM 给店主

日报格式：

📊 每日巡检日报
🗓️ YYYY-MM-DD

在售商品：X个 | 今日订单：X单 | 审核驳回：X个
[选品候选库状态]
[需要店主确认的事项]

批量下架流程

完整踩坑指南 → browser-automation.md

1. 打开商品管理页
2. 搜索框输入逗号分隔的商品ID → 点查询
3. 全选 → 批量下架
4. 确认弹窗：JS 找"仍要下架"按钮点击

关键 JS（弹窗确认，ref 会过期！）：

[...document.querySelectorAll('button')].find(b => b.textContent.trim() === '仍要下架')?.click() || 'clicked'

商机中心（选品核心）

路径：/ffa/bu/NewBusinessCenter

商机中心选品逻辑已由 clawshop-inspiration Skill 统一管理（数据流/审美流等7种选品流）。

飞书 Bitable 商品库

商品候选库 token 统一通过 clawshop-data-manager Skill 管理：

gateway config.get path=skills.entries.clawshop-data-manager.env
→ 取 CLAWSHOP_APP_TOKEN 和 CLAWSHOP_TABLE_ID

字段结构见 clawshop-data-manager/SKILL.md。

全量商品读取（全量79件验证可行，2026-03-03）

✅ 唯一可靠方法：分页翻页 + 每页滚动采集

2026-03-03 实战验证：79件商品，4页全量拿到，精确。 虚拟滚动每页只渲染~7条，必须边滚边采集，每页约采集20条；点击页码翻页而非依赖URL。

步骤：

1. 打开在售商品页（重置所有筛选）：

   https://fxg.jinritemai.com/ffa/g/list?status=2
   

   等待页面出现"售卖中"（8秒）。

2. 用 window._all = {} 初始化全局缓存，存 ID → 上架日期。

3. 第1页采集：滚动+extract

   // act evaluate
   () => {
     window._all = {};
     const extract = () => {
       document.querySelectorAll('table tbody tr').forEach(r => {
         const t = r.innerText;
         const id = t.match(/ID:(\d{15,})/);
         const dt = t.match(/202\d\/\d{2}\/\d{2}/);
         if (id && dt) window._all[id[1]] = dt[0];
       });
     };
     // 滚动采集
     return new Promise(resolve => {
       const scrollEl = document.scrollingElement;
       scrollEl.scrollTop = 0;
       let i = 0;
       const step = () => {
         extract();
         scrollEl.scrollTop += 500;
         i++;
         if (i < 15) setTimeout(step, 200);
         else resolve(Object.keys(window._all).length);
       };
       step();
     });
   }

4. 翻页（第2、3、4页）：点击页码 li，再重复滚动采集

   // act evaluate（传入页码 N）
   async () => {
     const pageBtn = [...document.querySelectorAll('li')]
       .find(li => li.innerText.trim() === '2' && li.className.includes('pagination-item'));
     if (!pageBtn) return 'no page btn';
     pageBtn.click();
     await new Promise(r => setTimeout(r, 2000));  // 等页面切换
     const scrollEl = document.scrollingElement;
     scrollEl.scrollTop = 0;
     const before = Object.keys(window._all).length;
     for (let i = 0; i < 15; i++) {
       scrollEl.scrollTop += 500;
       await new Promise(r => setTimeout(r, 150));
       document.querySelectorAll('table tbody tr').forEach(r => {
         const t = r.innerText;
         const id = t.match(/ID:(\d{15,})/);
         const dt = t.match(/202\d\/\d{2}\/\d{2}/);
         if (id && dt) window._all[id[1]] = dt[0];
       });
     }
     return { before, after: Object.keys(window._all).length };
   }

   对每一页（2、3、4…）各调用一次，改 '2' 为对应页码即可。

5. 结果导出：

   () => Object.entries(window._all).sort((a,b) => a[1] < b[1] ? 1 : -1)

6. 用 Python 对比 Bitable 候选库，批量更新上架日期/下架状态。

注意事项：

• 页码 li 必须用 li.className.includes('pagination-item') 过滤，否则会误匹配
• 每次翻页后等 2 秒再开始滚动，否则新页数据还没渲染
• 总条数用 document.body.innerText.match(/共 ?(\d+)/) 确认，计算需要几页
• 上架日期正则：202\d\/\d{2}\/\d{2}，从 row 的 innerText 直接提取

❌ 不要用导出方式

• 导出查询商品 → 点击后生成任务，需在历史报表下载
• 历史报表 (/ffa/fxg-bill/history-report)：文件只保留 24小时，容易过期
• 下载链接需要 session cookie，curl 直接下会 403，需 browser fetch
• 整条路径太长、太脆，容易在任一环节断链
• 结论：费时费力，放弃这条路

Bitable 商品库字段

字段结构以 feishu_bitable_list_fields(app_token, table_id) 实时返回为准。 token 通过 gateway config.get path=skills.entries.clawshop-data-manager.env 获取。

价格解析 Python 片段

def parse_price(price_str):
    """'￥4.88 ~ ￥9.16' → 4.88（取最低）"""
    nums = [float(x.replace('￥','').strip()) for x in price_str.split('~') if x.replace('￥','').strip().replace('.','').isdigit() or '.' in x.replace('￥','').strip()]
    return nums[0] if nums else 0.0

def parse_date_ms(time_str):
    """'2026/02/25 22:35:44' → 毫秒时间戳"""
    from datetime import datetime
    dt = datetime.strptime(time_str.strip(), "%Y/%m/%d %H:%M:%S")
    return int(dt.timestamp() * 1000)

⚠️ 铁律

1. 定价操作必须店主确认，不能自己改价格
2. 不能刷单、不违规操作
3. 虚拟滚动：商品列表每页只渲染可见行，必须先切100条/页再滚动JS采集
4. 图片上传无法自动化，需手动操作
5. 全量同步标准流程：切100条/页 → 滚动JS采集 → Python解析 → Bitable批量写入（先清空旧记录）

参考文档

• browser-automation.md — ⭐ 浏览器踩坑录（必读）
• strategy.md — 运营策略手册