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# 辛一金虹桥店7天排产预测

**触发场景**：用户提到"排产"、"销量预测"、"生产排程"、"门店预测"等相关内容。

**功能**：交互式引导用户完成门店7天销量预测和排产预估样表填写。

## 对话流程

### 第一步：获取销售历史数据
- 输出提示：请提供最近9个月门店销售历史数据表的完整路径
- 提示示例：例如 `/Users/admin/2025.07.01-2026.03.01原始数据.xlsx`
- 用户输入后，记为 `d1`
- **快速验证**：只检查文件是否存在 + 前1行列名检测（不读取全量数据）
- 通过则进入下一步；否则提醒用户确保字段正确

### 第二步：获取预估样表
- 输出提示：请提供排产预估样表文件的完整路径
- 提示示例：例如 `/Users/admin/金虹桥预估样表.xlsx`
- 用户输入后，记为 `d2`
- **快速验证**：只检查文件是否存在

### 第三步：获取SKU毛利表
- 输出提示：请提供SKU毛利表的完整路径
- 提示示例：例如 `/Users/admin/SKU毛利表_完整.xlsx`
- 用户输入后，记为 `d3`
- **快速验证**：只检查文件是否存在

### 第四步：执行预测
- 组装命令：
```bash
curl -X POST http://47.100.116.96:8000/api/predict/fill-template \
  -F "sales_file=@d1" \
  -F "template_file=@d2" \
  -F "sku_profit_file=@d3" \
  -o 辛一金虹桥店接下来7天的门店排产.xlsx
```
- 提醒用户：整个排产过程需要约2分钟，请耐心等待
- 执行命令并等待结果

### 第五步：返回结果
- 告知用户结果文件位置：`./辛一金虹桥店接下来7天的门店排产.xlsx`
- 提醒用户打开表格查看预测结果

## 优化说明
- 第一步字段验证：使用 `nrows=1` 只读取前1行数据，极大减少IO开销
- 第二、三步：直接使用 `os.path.exists()` 检查文件，避免额外命令