用 WorkBuddy 生成销售业绩看板

原创

用户11465185

发布于 2026-08-25 00:46:00

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这篇文章记录一次内部流程改造。目标是把每天重复的收数、排名和做图交给脚本处理，让管理者把时间留给数据核对和业务判断。文中的姓名、数量和文件名均为脱敏示例。

背景

团队每天早上要汇总前一天的销量，再按完成率排列成员，最后把结果整理成一张图发到工作群。原来的做法是从表格里复制数据，再手工调整图片。数据量不大，重复次数却很多，最容易出错的地方有两个。一是把当天销量和累计销量混在一起，二是修改表格后忘记同步图片。

我把流程拆成三步。第一步固定输入文件的字段。第二步用 Python 计算完成率并生成图片。第三步由 WorkBuddy 负责读取文件、运行脚本和提醒发送结果。脚本只处理脱敏后的 CSV，真实业务数据仍然留在原来的权限范围内。

输入数据

示例文件使用四列，分别是成员、当日销量、月目标和累计销量。下面的数据只用于说明格式。

成员,当日销量,月目标,累计销量
A,12.4,120,86.0
B,9.8,110,78.5
C,15.1,130,96.2

文件名可以按日期生成，例如 sales_2026-08-24.csv。脚本启动时先检查列名，少一列就停止执行并提示错误，不继续生成一张看似正常的图片。

用 Python 生成看板

下面是一份最小可运行示例。它只依赖 pandas 和 matplotlib，输出一张按完成率排序的 PNG 图片。

from pathlib import Path

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd


REQUIRED = {"成员", "当日销量", "月目标", "累计销量"}
source = Path("sales_2026-08-24.csv")
result = Path("sales_dashboard_2026-08-24.png")

df = pd.read_csv(source)
missing = REQUIRED.difference(df.columns)
if missing:
    raise ValueError(f"缺少字段：{sorted(missing)}")

df["完成率"] = (df["累计销量"] / df["月目标"] * 100).round(1)
df = df.sort_values("完成率", ascending=False).reset_index(drop=True)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6), dpi=160)
bars = ax.barh(df["成员"], df["完成率"], color="#2563eb")
ax.invert_yaxis()
ax.set_xlabel("完成率（%）")
ax.set_title("销售业绩看板（示例数据）")
ax.grid(axis="x", alpha=0.2)

for bar, value in zip(bars, df["完成率"]):
    ax.text(value + 1, bar.get_y() + bar.get_height() / 2,
            f"{value:.1f}%", va="center")

fig.tight_layout()
fig.savefig(result, bbox_inches="tight")
print(f"已生成：{result}")

运行后先打开图片核对三件事。成员数量是否与输入文件一致，累计销量是否按预期排序，完成率是否出现异常的负数或超过合理范围。只有人工确认通过，才进入群消息推送。

让 WorkBuddy 负责重复步骤

我在 WorkBuddy 中建立了一个本地自动化任务，提示词只描述流程，不把任何账号信息写进提示词。

读取当天 sales CSV，检查字段，运行 rank.py 生成业绩看板。完成后输出文件路径和成员数量，发现字段缺失时停止并说明原因。

如果需要推送到飞书，可以把 Webhook 放在系统环境变量中，脚本只读取变量名，不在文章、代码仓库或聊天记录中暴露真实地址。

curl -X POST "$FEISHU_WEBHOOK_URL" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"msg_type":"text","content":{"text":"业绩看板已生成，请查看附件。"}}'

验证结果与边界

这套流程解决的是重复整理，不会替代数据核对。输入文件中的成员名称、销量和目标仍应由业务负责人确认。示例看板的数值不代表任何真实团队，也不能据此推导绩效结论。

改造完成后，日常操作从手工改图变成检查文件、运行脚本和查看输出三步。脚本报错时保留原始 CSV，方便定位问题。需要修改配色或增加指标时，只改绘图部分，不动数据校验逻辑。

小结

一个可靠的业绩看板流程，重点不在视觉效果，而在输入固定、计算可复核、错误能停下来。WorkBuddy 适合编排这些重复步骤，Python 负责明确的计算和绘图，人工负责数据真实性与最终判断。

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