本项目旨在将领星的运营日志监控系统升级为“系统主动识别异常并警报”，以减少人工检查的缺口。系统将通过整合日志接入、规则判定和飞书通知，自动化运营行为。重点监控新增差评、评分变化、父体成员变化与购物车丢失等四类事件，通过Python与SQLite实现数据采集与管理。系统的目标是降低人工成本、实现实时监控、控制误报，并形成事件追溯闭环。

我们先看已经跑出来的结果。 特殊说明一下，用户旅程地图的方法论来自于新大佬的文章：亿级品牌化卖家，到底怎么做用户洞察？。这种类似生命周期的表达方式更加直观，可以让我们 get 到具体哪个阶段发生了问题，一目了然。 LLM 审计的作用非常简单，记录所有的 CLI/MCP 调用次数、Token 消耗，让成本清晰可见。 最后，保留完整的评论明细，可以随时阅读，方便快捷。 注意注意！！！上面的报告不是简单...

一、 背景与痛点 在选品流程中，我们往往拥有一套祖传下来的，极度消耗人力的“标准模板”（通常是 Excel、飞书文档或 PPT）。常规做法是：人工使用卖家精灵、Sorftime、飞鱼、Sif 等各个 SaaS 选品工具，频繁地复制数据、截取图表，再机械地粘贴到模板中。 尤其是针对重点款式和产品具体参数的分析，极度依赖人工逐个点击 ASIN 链接、浏览 Listing、肉眼归纳总结。简单总结就是，一...