電商管理平台模組優化與功能延伸開發筆記

概述

基於現有專案結構和資料表分析，識別出可優化的商業邏輯功能，並制定標準化的開發流程。此筆記將作為其他模組拓展的標準範本。

優化機會識別方法論

1. 現狀分析框架

資料完整性檢查 - 識別資料表中未充分利用的欄位
業務流程分析 - 找出流程中的斷點和優化空間
用戶體驗評估 - 發現操作效率提升機會
商業價值挖掘 - 找出可增加商業洞察的功能點

2. 功能分類標準

核心增強 - 對現有核心業務的深度優化
自動化提升 - 減少人工操作，提高效率
智能分析 - 基於現有數據的商業智能功能
用戶體驗 - 簡化操作流程，提升易用性

識別出的優化功能

A. 訂單管理模組

A1. 訂單自動化工作流 ⭐⭐⭐

商業價值: 減少手動操作，提高處理效率 技術實現:

typescript

// 新功能: 訂單狀態自動轉換
interface OrderAutomationRule {
  trigger: OrderStatus
  conditions: Array<{
    field: string
    operator: 'equals' | 'greater_than' | 'less_than'
    value: any
  }>
  actions: Array<{
    type: 'status_change' | 'send_notification' | 'update_inventory'
    target: string
    value: any
  }>
}

// 使用現有資料: orders, order_items, inventories

A2. 智能補貨建議系統 ⭐⭐

商業價值: 基於銷售數據優化庫存管理 資料基礎: products, inventories, orders, order_items

A3. 訂單風險評估 ⭐⭐⭐

商業價值: 識別高風險訂單，預防損失 技術點: 基於客戶歷史、訂單金額、支付方式等因素

B. 客戶管理模組

B1. 客戶行為預測分析 ⭐⭐⭐

商業價值: 預測客戶流失，提前干預 現有基礎: user_rfm_lifecycle_metrics 已有完整 RFM 分析 ✅ 已驗證

B2. 個性化營銷活動建議 ⭐⭐

商業價值: 基於客戶分群提供精準營銷建議 資料源: customers, orders, user_rfm_lifecycle_metrics ✅ 已驗證

B3. 客戶價值成長追蹤 ⭐⭐

商業價值: 監控客戶價值變化，優化客戶管理策略

C. 產品管理模組

C1. 產品表現綜合分析 ⭐⭐⭐

商業價值: 全方位評估產品表現，指導產品策略 功能包含:

銷售趨勢分析
庫存周轉率計算
利潤貢獻度分析
季節性模式識別

C2. 智能定價建議 ⭐⭐

商業價值: 基於市場數據和成本結構優化定價 技術實現: 動態定價算法

C3. 產品生命週期管理 ⭐⭐

商業價值: 追蹤產品從上市到退市的完整生命週期

D. 庫存管理模組

D1. 智能庫存預警系統 ⭐⭐⭐

商業價值: 預防缺貨和過度庫存 現有基礎: inventories 表有 stock_warning_threshold

D2. 供應商表現分析 ⭐⭐

商業價值: 評估供應商表現，優化供應鏈需要: 擴展資料結構加入供應商資訊

D3. 庫存成本分析 ⭐⭐

商業價值: 計算庫存持有成本，優化庫存策略

標準開發流程

Phase 1: 需求分析與設計 (1-2天)

1.1 商業邏輯分析

markdown

## 功能需求分析模板

### 商業目標
- 解決什麼問題？
- 預期商業價值？
- 成功指標是什麼？

### 用戶故事
- 作為 [角色]
- 我希望 [功能]
- 以便 [價值]

### 現有資料評估
- 需要哪些資料表？
- 資料完整性如何？
- 需要新增哪些欄位？

1.2 技術設計

typescript

// API 服務設計模板
export class [Feature]ApiService extends BaseApiService {
  // 基礎 CRUD
  async getAll(): Promise<[Entity][]>
  async getById(id: string): Promise<[Entity]>
  
  // 業務特定方法
  async [businessMethod](): Promise<[Result]>
  
  // 分析方法
  async get[Feature]Analytics(): Promise<[Analytics]>
}

// Composable 設計模板  
export const use[Feature] = () => {
  // 狀態管理
  const [entities] = ref<[Entity][]>([])
  const loading = ref(false)
  const error = ref<string | null>(null)
  
  // 業務邏輯方法
  const [businessAction] = async () => {
    // 實現邏輯
  }
  
  return {
    [entities], loading, error,
    [businessAction]
  }
}

Phase 2: 資料結構擴展 (0.5-1天)

2.1 資料庫 Migration 設計

sql

-- Migration 模板
-- 檔案: supabase/migrations/[timestamp]_add_[feature].sql

-- 新增表格 (如需要)
CREATE TABLE [feature_table] (
  id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
  -- 基礎欄位
  created_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW(),
  updated_at TIMESTAMPTZ DEFAULT NOW()
);

-- 新增欄位到現有表格 (如需要)
ALTER TABLE [existing_table] 
ADD COLUMN [new_field] [type] [constraints];

-- 新增索引 (效能優化)
CREATE INDEX idx_[table]_[field] ON [table]([field]);

-- 新增 View (分析用)
CREATE OR REPLACE VIEW [feature]_analytics AS
SELECT 
  -- 分析欄位
FROM [source_tables]
WHERE [conditions]
GROUP BY [grouping]
ORDER BY [ordering];

-- 新增 Function (複雜計算)
CREATE OR REPLACE FUNCTION get_[feature]_summary()
RETURNS JSONB
LANGUAGE plpgsql
AS $$
DECLARE
  result JSONB;
BEGIN
  -- 計算邏輯
  RETURN result;
END;
$$;

2.2 TypeScript 類型定義

typescript

// src/types/[feature].ts

// 資料庫模型 (snake_case)
export interface Db[Entity] {
  id: string
  [field]: [type]
  created_at: string
  updated_at: string
}

// 前端模型 (camelCase)  
export interface [Entity] {
  id: string
  [field]: [type]
  createdAt: Date
  updatedAt: Date
}

// 分析結果模型
export interface [Feature]Analytics {
  summary: {
    total: number
    growth: number
    // 其他指標
  }
  trends: Array<{
    date: string
    value: number
  }>
  insights: string[]
}

// 篩選條件
export interface [Feature]Filters {
  dateRange?: {
    start: Date
    end: Date
  }
  [category]?: string[]
  // 其他篩選條件
}

Phase 3: 後端 API 開發 (1-2天)

3.1 API Service 實現

typescript

// src/api/services/[Feature]ApiService.ts
export class [Feature]ApiService extends BaseApiService {
  constructor() {
    super('[table_name]')
  }
  
  async getAnalytics(filters: [Feature]Filters): Promise<[Feature]Analytics> {
    const { data, error } = await this.supabase
      .rpc('get_[feature]_summary', {
        start_date: filters.dateRange?.start,
        end_date: filters.dateRange?.end
      })
      
    if (error) throw this.handleError(error)
    return data
  }
  
  // 其他業務方法...
}

3.2 Service Factory 註冊

typescript

// src/api/services/ServiceFactory.ts
export class ServiceFactory {
  // 新增服務創建方法
  static create[Feature]Service(): [Feature]ApiService {
    return new [Feature]ApiService()
  }
}

Phase 4: 前端組件開發 (2-3天)

4.1 Composable 開發

typescript

// src/composables/use[Feature].ts
export const use[Feature] = () => {
  const api = ServiceFactory.create[Feature]Service()
  
  // 狀態
  const data = ref<[Entity][]>([])
  const analytics = ref<[Feature]Analytics | null>(null)
  const loading = ref(false)
  const error = ref<string | null>(null)
  
  // 方法
  const loadData = async (filters?: [Feature]Filters) => {
    loading.value = true
    error.value = null
    
    try {
      const response = await api.getAnalytics(filters)
      analytics.value = response
    } catch (err) {
      error.value = err.message
      console.error(`[Feature] 載入失敗:`, err)
    } finally {
      loading.value = false
    }
  }
  
  return {
    data, analytics, loading, error,
    loadData
  }
}

4.2 Vue 組件開發

vue

<!-- src/components/[feature]/[Feature]Dashboard.vue -->
<template>
  <div class="[feature]-dashboard">
    <!-- 指標卡片 -->
    <div class="grid grid-cols-1 md:grid-cols-4 gap-4 mb-6">
      <OverviewCard 
        v-for="metric in metrics"
        :key="metric.key"
        :title="metric.title"
        :value="metric.value"
        :change="metric.change"
        :icon="metric.icon"
      />
    </div>
    
    <!-- 圖表區域 -->
    <div class="grid grid-cols-1 lg:grid-cols-2 gap-6 mb-6">
      <[Feature]TrendChart 
        :data="analytics?.trends || []"
        :loading="loading"
      />
      <[Feature]DistributionChart 
        :data="analytics?.distribution || []"
        :loading="loading"
      />
    </div>
    
    <!-- 詳細列表 -->
    <[Feature]List 
      :data="data"
      :loading="loading"
      @refresh="loadData"
    />
  </div>
</template>

<script setup lang="ts">
const { analytics, data, loading, loadData } = use[Feature]()

const metrics = computed(() => [
  {
    key: 'total',
    title: '總數',
    value: analytics.value?.summary.total || 0,
    change: analytics.value?.summary.growth || 0,
    icon: [Icon]
  }
  // 其他指標...
])

onMounted(() => {
  loadData()
})
</script>

Phase 5: 頁面整合 (1天)

5.1 路由配置

typescript

// src/router/index.ts
{
  path: '/[feature]',
  meta: { 
    breadcrumb: '[Feature] [中文名稱]',
    permission: ViewPermission.[FEATURE]._
  },
  children: [
    {
      path: '',
      name: '[feature]',
      component: () => import('@/views/[Feature]View.vue')
    },
    {
      path: 'analytics',
      name: '[feature]-analytics', 
      component: () => import('@/views/[Feature]AnalyticsView.vue'),
      meta: { breadcrumb: '[Feature] Analytics 分析' }
    }
  ]
}

5.2 導航選單整合

typescript

// src/components/NavMain.vue 或相關導航組件
{
  title: '[Feature] [中文名稱]',
  url: '/[feature]',
  icon: [Icon],
  permission: ViewPermission.[FEATURE]._
}

Phase 6: 測試與文檔 (1天)

6.1 單元測試

typescript

// src/__tests__/[feature].test.ts
describe('[Feature] Service', () => {
  test('should load analytics data', async () => {
    const service = new [Feature]ApiService()
    const result = await service.getAnalytics({})
    expect(result).toBeDefined()
    expect(result.summary).toBeDefined()
  })
})

describe('use[Feature] composable', () => {
  test('should handle loading state', async () => {
    const { loading, loadData } = use[Feature]()
    expect(loading.value).toBe(false)
    
    loadData()
    expect(loading.value).toBe(true)
  })
})

6.2 文檔更新

markdown

<!-- 更新 CLAUDE.md -->
### [日期]: [Feature] 功能新增
- **功能**: [功能描述]
- **技術實現**: 
  - 新增 [Feature]ApiService
  - 實現 use[Feature] composable
  - 建立 [Feature]Dashboard 組件
- **影響檔案**:
  - `src/api/services/[Feature]ApiService.ts`
  - `src/composables/use[Feature].ts`
  - `src/components/[feature]/[Feature]Dashboard.vue`
  - `src/views/[Feature]View.vue`

⚡ 開發優先級建議

立即實施 (1-2週內)

訂單自動化工作流 - 直接提升營運效率
智能庫存預警系統 - 預防庫存問題
產品表現綜合分析 - 增強商業洞察

中期規劃 (1個月內)

客戶行為預測分析 - 提升客戶管理
訂單風險評估 - 降低營運風險
智能補貨建議 - 優化庫存管理

長期規劃 (2-3個月內)

個性化營銷活動建議 - 提升營收
智能定價建議 - 價格優化
供應商表現分析 - 供應鏈優化

🔄 可複製流程範本

此開發筆記建立了標準化的6階段開發流程：

需求分析與設計 - 確保方向正確
資料結構擴展 - 奠定技術基礎
後端 API 開發 - 實現核心邏輯
前端組件開發 - 打造用戶界面
頁面整合 - 完整功能串接
測試與文檔 - 確保品質與可維護性

每個階段都有明確的交付物和時間估算，可以直接套用到其他模組的功能開發上。

成功指標

開發效率指標

新功能開發時間縮短 30%
代碼複用率提升 50%
Bug 修復時間減少 40%

商業價值指標

用戶操作效率提升 25%
數據分析洞察準確度提升 35%
系統自動化程度提升 60%

使用說明

開始新功能開發前：

閱讀此開發筆記，理解整體方法論
選擇合適的功能範本進行修改
按照6階段流程執行開發
定期更新進度和遇到的問題

適用場景：

新增商業邏輯功能
現有功能的深度優化
跨模組的整合功能
數據分析和報表功能

更新記錄

v1.0 (2025-07-26): 初始版本，建立完整的模組優化開發流程
下次更新：根據實際開發經驗優化流程和模板

文檔狀態：✅ 準備就緒，可開始套用於實際開發

🧠 協作思維與方法論分析

本節基於 Product & Inventory 模組擴展的實際開發歷程，深度分析協作過程中的思維模式、重點關注和執行流程

AI 開發思維方式解析

1. 系統性分析思維

現狀診斷 → 資料結構理解 → 架構全貌掌握

實施方式: 首先分析現有產品分析頁面，識別已實現vs未實現功能
資料探索: 深入研究 Supabase 資料表結構，理解業務實體間的關聯關係
架構理解: 通過 business-modules.md 等文檔，建立完整的業務域認知
價值: 避免片面解決，確保方案的系統性和完整性

2. 問題導向思維

表面問題 → 核心問題識別 → 潛在問題預測 → 解決方案設計

問題挖掘: 從「test-analytics.js 需要移除嗎？」挖掘出真實需求是代碼整理
風險識別: 預見未完成功能混雜會造成維護困難和技術債務
方案創新: 提出備份策略而非直接刪除，平衡當前需求和未來價值
價值: 解決根本問題而非表面症狀，提供可持續的解決方案

3. 價值評估思維

商業價值判斷 → 技術債務考量 → 未來投資思考

優先級評估: 使用 ⭐⭐⭐ 評級系統量化功能的商業重要性
風險權衡: 評估保留假資料和測試工具的技術風險
長期視野: 通過完整備份確保未來功能恢復和擴展的可能性
價值: 確保資源投入的最大效益和長期可持續性

4. 結構化設計思維

分層設計 → 模板化 → 標準化 → 可複製化

系統設計: 創建 /docs/future-features/ 的完整分層目錄結構
文檔策略: 為每個備份功能創建詳細的 README 和恢復指南
模板抽象: 將解決方案抽象為可重複使用的開發流程模板
價值: 提高開發效率，確保團隊協作的一致性

5. 風險管控思維

風險識別 → 預防措施 → 恢復計劃 → 追蹤驗證

備份優先: 採用「先備份再清理」策略，避免資料和代碼遺失
詳盡文檔: 每個備份都包含完整的技術文檔和恢復步驟
版本管理: 記錄備份日期、版本資訊和依賴關係
價值: 最小化開發風險，確保變更的可逆性

👤 用戶關注重點分析

1. 實用性導向

具體問題解決: 「test-analytics.js 需要移除嗎？」- 關注實際的代碼整理需求
未來價值保護: 強調「未來會做擴展，所以可以先將程式碼做備份」
完整性要求: 要求備份「包括綜合儀表板中也有毛利分析與需求預測的區塊」
特徵: 重視實際問題的解決，同時具備前瞻性思維

2. 標準化思維

流程可複製: 要求「整理成要點與流程，寫成簡單的開發筆記」
範本化需求: 「接下來要將這個概念拓展到其他模組」
方法論建立: 尋求可在其他模組重複應用的標準化開發方法
特徵: 從單點解決提升到系統性方法論建立

3. 系統整合意識

全局考量: 不只關注單一功能，而是考慮整個模組生態的協調性
文檔整合: 要求創建 markdown 檔案並整合到既有文檔系統中
團隊協作: 重視開發筆記作為團隊共享的知識資產和協作工具
特徵: 具備架構師思維，關注系統的整體性和一致性

4. 品質控制

完整性檢查: 確保所有相關功能都被妥善識別和處理
一致性要求: 要求遵循現有的開發慣例、命名規範和文檔結構
可維護性: 關注長期維護便利性和未來擴展的技術可行性
特徵: 追求高品質交付，重視長期技術健康度

⚙️ 執行流程深度解析

Phase 1: 問題理解與需求澄清

用戶問題 → 背景分析 → 真實需求識別 → 解決方案提議

關鍵思維模式:

問題背後的問題: 從「是否移除檔案」深入到「如何優化代碼結構」
需求挖掘: 理解用戶真實意圖而非表面需求
方案預判: 提前評估多種解決路徑的可行性

執行要點:

仔細分析用戶提問的語境和隱含信息
主動提出澄清問題，確保需求理解的準確性
提供多個方案選項，讓用戶參與決策過程

Phase 2: 現狀分析與資料收集

代碼結構分析 → 功能完成度評估 → 依賴關係梳理 → 風險評估

關鍵思維模式:

全面調研: 系統性閱讀相關檔案，避免信息盲區
結構化分析: 按照業務邏輯和技術架構進行分層分析
關聯思考: 識別功能間的依賴關係和影響範圍

執行要點:

使用 Read、Glob、Grep 等工具進行多維度信息收集
建立完整的現狀認知地圖
識別潛在的技術債務和風險點

Phase 3: 解決方案設計

備份策略設計 → 目錄結構規劃 → 文檔模板設計 → 執行步驟規劃

關鍵思維模式:

系統性設計: 創建結構化的解決方案，而非臨時性的補丁
未來導向: 考慮方案的可擴展性和可維護性
模板化: 將解決方案抽象為可重複使用的模式

執行要點:

設計清晰的目錄結構和命名規範
創建詳細的文檔模板和操作指南
規劃完整的執行步驟和驗收標準

Phase 4: 執行與驗證

TODO 任務分解 → 逐步執行 → 進度追蹤 → 完成驗證

關鍵思維模式:

任務導向: 將複雜問題分解為可管理的小任務
系統性執行: 按照既定計劃有序推進，避免遺漏
持續驗證: 每個階段完成後進行驗證和確認

執行要點:

使用 TodoWrite 工具進行任務追蹤和進度管理
定期更新任務狀態，保持透明度
完成後進行功能驗證和品質檢查

Phase 5: 知識萃取與標準化

經驗總結 → 流程抽象 → 模板化 → 文檔化

關鍵思維模式:

經驗沉澱: 將具體的解決過程抽象為可重複的方法論
知識轉移: 確保經驗能夠有效傳遞給團隊其他成員
持續改進: 建立可演進和優化的知識體系

執行要點:

總結關鍵的思維模式和最佳實踐
創建可複製的開發模板和工具
建立完整的知識文檔體系

Phase 6: 系統整合與知識管理

文檔創建 → 索引更新 → 交叉引用 → 團隊分享

關鍵思維模式:

知識管理: 將新知識整合到既有知識體系中
可發現性: 確保團隊成員能夠便捷地發現和使用新知識
持續維護: 建立知識更新和維護的機制

執行要點:

更新相關的文檔索引和交叉引用
確保新文檔與既有文檔體系的一致性
建立知識分享和反饋的渠道

協作模式的成功要素

1. 漸進式需求澄清

具體問題 → 深層需求 → 系統性解決方案 → 方法論建立

演進路徑: 從「移除檔案」到「代碼整理」到「標準化開發流程」
價值遞增: 每個階段都在前一階段的基礎上創造更大價值
共同成長: 用戶需求和解決方案在互動中不斷完善

2. 解決方案的層次化

即時解決: 處理當前的代碼整理和清理問題
中期價值: 創建備份系統保護未來開發投資
長期賦能: 建立標準化的開發流程和知識體系
戰略意義: 從解決問題提升到能力建設

3. 品質導向的執行

計劃充分: 詳細的 Plan Mode 階段確保方向正確
執行有序: 系統性的執行追蹤避免遺漏和錯誤
集成完整: 新功能與既有系統的無縫整合
文檔完備: 完整的文檔體系支撐長期維護

4. 知識資產化

經驗固化: 將解決過程轉化為可重複使用的資產
方法論建立: 創建團隊共享的標準化開發方法
知識管理: 整合到既有的知識管理和文檔體系
持續演進: 建立知識更新和改進的機制

關鍵成功因子總結

技術能力層面

工具熟練度: 充分利用各種開發和分析工具
架構理解: 深入理解專案的技術架構和業務邏輯
模式識別: 快速識別可重複的設計模式和最佳實踐
品質意識: 始終關注代碼品質和系統健康度

協作溝通層面

需求理解: 準確理解用戶的真實需求和期望
主動溝通: 通過 Plan Mode 等機制確保方向一致
價值對齊: 確保解決方案符合用戶的價值觀和目標
透明執行: 保持執行過程的透明度和可追蹤性

方法論層面

系統性思考: 從局部問題擴展到全局優化
標準化意識: 將解決方案標準化為可複製的流程
持續改進: 將每次經驗轉化為未來的改進指南
知識管理: 建立有效的知識創造、管理和傳遞機制

🔄 可複製的協作模式

基於此次協作的成功經驗，我們建立了以下可複製的協作模式：

需求探索模式: 問題 → 背景 → 真實需求 → 多方案評估
分析執行模式: 現狀分析 → 方案設計 → 計劃確認 → 分步執行
知識創造模式: 經驗總結 → 方法抽象 → 模板化 → 知識整合
品質保證模式: 階段驗證 → 系統測試 → 文檔完備 → 持續改進

這些模式可以應用於其他模組的擴展和優化工作，確保每次協作都能達到高品質的成果。

這個開發筆記不僅提供了技術實現的完整方法論，更重要的是建立了高效協作和知識創造的模式，確保每個新功能都能與現有系統無縫整合，並維持一致的代碼品質和用戶體驗。

Agent 管理

類別

假日管理

類別

客戶分析

類別

客戶分群

Interfaces

類別

客服分析

類別

活動評分

Interfaces

類別

產品分析

類別

群組通知

類別

訂單分析

類別

通知 API

類別

系統架構

電商管理平台模組優化與功能延伸開發筆記 ​

概述 ​

優化機會識別方法論 ​

1. 現狀分析框架 ​

2. 功能分類標準 ​

識別出的優化功能 ​

A. 訂單管理模組 ​

A1. 訂單自動化工作流 ⭐⭐⭐ ​

A2. 智能補貨建議系統 ⭐⭐ ​

A3. 訂單風險評估 ⭐⭐⭐ ​

B. 客戶管理模組 ​

B1. 客戶行為預測分析 ⭐⭐⭐ ​

B2. 個性化營銷活動建議 ⭐⭐ ​

B3. 客戶價值成長追蹤 ⭐⭐ ​

C. 產品管理模組 ​

C1. 產品表現綜合分析 ⭐⭐⭐ ​

C2. 智能定價建議 ⭐⭐ ​

C3. 產品生命週期管理 ⭐⭐ ​

D. 庫存管理模組 ​

D1. 智能庫存預警系統 ⭐⭐⭐ ​

D2. 供應商表現分析 ⭐⭐ ​

D3. 庫存成本分析 ⭐⭐ ​

標準開發流程 ​

Phase 1: 需求分析與設計 (1-2天) ​

1.1 商業邏輯分析 ​

1.2 技術設計 ​

Phase 2: 資料結構擴展 (0.5-1天) ​

2.1 資料庫 Migration 設計 ​

2.2 TypeScript 類型定義 ​

Phase 3: 後端 API 開發 (1-2天) ​

3.1 API Service 實現 ​

3.2 Service Factory 註冊 ​

Phase 4: 前端組件開發 (2-3天) ​

4.1 Composable 開發 ​

4.2 Vue 組件開發 ​

Phase 5: 頁面整合 (1天) ​

5.1 路由配置 ​

5.2 導航選單整合 ​

Phase 6: 測試與文檔 (1天) ​

6.1 單元測試 ​

6.2 文檔更新 ​

⚡ 開發優先級建議 ​

立即實施 (1-2週內) ​

中期規劃 (1個月內) ​

長期規劃 (2-3個月內) ​

🔄 可複製流程範本 ​

相關資源 ​

成功指標 ​

開發效率指標 ​

商業價值指標 ​

使用說明 ​

開始新功能開發前： ​

適用場景： ​

更新記錄 ​

🧠 協作思維與方法論分析 ​

AI 開發思維方式解析 ​

1. 系統性分析思維 ​

電商管理平台模組優化與功能延伸開發筆記

概述

優化機會識別方法論

1. 現狀分析框架

2. 功能分類標準

識別出的優化功能

A. 訂單管理模組

A1. 訂單自動化工作流 ⭐⭐⭐

A2. 智能補貨建議系統 ⭐⭐

A3. 訂單風險評估 ⭐⭐⭐

B. 客戶管理模組

B1. 客戶行為預測分析 ⭐⭐⭐

B2. 個性化營銷活動建議 ⭐⭐

B3. 客戶價值成長追蹤 ⭐⭐

C. 產品管理模組

C1. 產品表現綜合分析 ⭐⭐⭐

C2. 智能定價建議 ⭐⭐

C3. 產品生命週期管理 ⭐⭐

D. 庫存管理模組

D1. 智能庫存預警系統 ⭐⭐⭐

D2. 供應商表現分析 ⭐⭐

D3. 庫存成本分析 ⭐⭐

標準開發流程

Phase 1: 需求分析與設計 (1-2天)

1.1 商業邏輯分析

1.2 技術設計

Phase 2: 資料結構擴展 (0.5-1天)

2.1 資料庫 Migration 設計

2.2 TypeScript 類型定義

Phase 3: 後端 API 開發 (1-2天)

3.1 API Service 實現

3.2 Service Factory 註冊

Phase 4: 前端組件開發 (2-3天)

4.1 Composable 開發

4.2 Vue 組件開發

Phase 5: 頁面整合 (1天)

5.1 路由配置

5.2 導航選單整合

Phase 6: 測試與文檔 (1天)

6.1 單元測試

6.2 文檔更新

⚡ 開發優先級建議

立即實施 (1-2週內)

中期規劃 (1個月內)

長期規劃 (2-3個月內)

🔄 可複製流程範本

相關資源

成功指標

開發效率指標

商業價值指標

使用說明

開始新功能開發前：

適用場景：

更新記錄

🧠 協作思維與方法論分析

AI 開發思維方式解析

1. 系統性分析思維

2. 問題導向思維

3. 價值評估思維

4. 結構化設計思維

5. 風險管控思維

👤 用戶關注重點分析

1. 實用性導向

2. 標準化思維

3. 系統整合意識

4. 品質控制

⚙️ 執行流程深度解析

Phase 1: 問題理解與需求澄清

Phase 2: 現狀分析與資料收集

Phase 3: 解決方案設計

Phase 4: 執行與驗證

Phase 5: 知識萃取與標準化

Phase 6: 系統整合與知識管理

協作模式的成功要素

1. 漸進式需求澄清

2. 解決方案的層次化

3. 品質導向的執行

4. 知識資產化