Onetree-Doc/G3ERP
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G3ERP/project_document/G3ERP_Knowledge_Acquisition.md
L.star 198cdcb110 feat(docs): 重构并新增深度流程分析文档 
本次提交对文档结构进行了重构，删除了过时的需求调研文件，并引入了一系列更详细、更具深度的业务流程分析文档。

主要变更如下：

删除:
- 供应链采购部-需求调研问卷.md
- 采购管理角色职责清单.md
- 需求调研指导文档.md

新增:
- G3ERP供应链-缺货登记流程详解.md
- G3ERP供应链-补货流程深度分析-v2.md
- G3ERP连锁门店-缺货登记流程详解.md
- G3ERP连锁门店-补货流程深度分析.md
- G3ERP集团分销-缺货登记流程详解.md
- G3ERP集团分销-补货流程深度分析.md
- project_document/G3ERP_Knowledge_Acquisition.md
- project_document/procurement_roles_and_responsibilities.md

修改:
- data/chain-of-thought/WebGUI.md
2025-07-15 19:02:49 +08:00

1.8 KiB
Raw Blame History

上下文

项目ID: G3ERP_DOC_ANALYSIS_01 任务文件名：G3ERP_Knowledge_Acquisition.md 创建于：2025-07-14 16:48:10 +08:00 创建者: AI Assistant 关联协议：RIPER-5 v4.9.2

任务描述

第一，阅读理解G3ERP系统的系列文档，并存储到记忆中。 第二，基于对系统的理解，为AI仓存预测与流程优化项目整理一份需求调研指导清单，并保存为Markdown文档。

1. 分析 (RESEARCH)

  • (AI) 持久化记忆回顾: 首次接触该项目，记忆库中无相关G3ERP项目历史或用户偏好。本次任务的核心是构建这份记忆。
  • 核心发现、问题、风险:
    • 核心任务: 结构化地学习G3ERP系统的功能模块，特别是与进、销、存相关的供应链和连锁门店模块，为后续的需求调研提供理论基础。
    • 关键挑战: 用户明确指出系统老旧，实际操作可能与文档不符，因此调研的核心是验证差异、发现痛点、挖掘隐性知识，而不是简单地确认文档功能。
    • 项目目标: 最终目标是开发AI仓存预测软件并改善工作环节，因此调研问题必须围绕这两个目标展开，特别是要收集影响库存的内外部预测因子。
  • (AR)初步架构评估摘要: N/A
  • DW确认: 分析记录完整，已包含记忆回顾和对新任务的理解。

3. 实施计划 (PLAN - 核心检查清单)

  • 实施检查清单:
    1. [P1-PM-001] 操作: [x] 阅读第一批重要文档（5个）
    2. [P1-PM-002] 操作: [x] 阅读第二批重要文档（5个）
    3. [P1-PM-003] 操作: [x] 阅读次重文档（3个）和部分一般文档（2个）
    4. [P1-PM-004] 操作: [x] 阅读剩余一般文档（3个）
    5. [P2-LD-005] 操作: [x] 整合所有文档信息，构建G3ERP系统知识图谱摘要。
    6. [P3-AI-006] 操作: [x] 将关键知识摘要存入持久化记忆 (memory MCP)。
    7. [P4-PM-007] 操作: [x] 基于系统理解，整理并输出需求调研指导文档。

5. 任务产出 (EXECUTE - 最终成果)

  • 时间: 2025-07-14 17:08:27 +08:00
  • 执行项/功能: 需求调研指导文档生成
  • 核心产出/变更:
    • 创建了文件夹 1-流程梳理\0-需求调研帮助指导
    • 在上述文件夹中生成了文档 需求调研指导文档.md
  • 状态: [完成]