📝 docs(brief): 更新项目简介为集团管理多公司AI智能进销存应用系统

- 修改项目名称从"shadcn全栈管理后台启动模板"为"集团管理多公司AI智能进销存应用系统"
- 更新产品概念，强调基于D8D Starter构建AI驱动的集团化进销存管理系统
- 调整目标市场，聚焦制造业、零售业等需要统一管理供应链的企业集团
- 重写核心功能模块，包括组织架构、供应商、销售、库存和采购管理
- 更新技术架构，增加多租户设计和AI服务集成内容
- 调整项目计划和下一步行动，适应新的业务方向

docs/brief.md

@@ -1,220 +1,228 @@
-# Project Brief: shadcn全栈管理后台启动模板
+# Project Brief: 集团管理多公司AI智能进销存应用系统
 
 ## Executive Summary
 
-**项目名称：** shadcn全栈管理后台启动模板
+**项目名称：** 集团管理多公司AI智能进销存应用系统
 
-**产品概念：** 一个基于shadcn/ui的全栈管理后台启动模板，提供预配置的用户管理系统、通用CRUD路由和服务，旨在显著减少新项目启动时的重复开发工作。
+**产品概念：** 基于D8D Starter全栈模板构建的集团化智能进销存管理系统，利用现有成熟的用户管理、认证授权、通用CRUD技术基础，快速实现1个母公司+N个子公司的独立运营与统一管控，通过AI技术增强销售预测、库存优化、供应商匹配等智能决策功能。
 
 **解决的主要问题：**
-- 新项目开发中重复的基础架构搭建工作
-- 缺乏标准化的管理后台起点
-- 开发团队在项目初期需要反复实现相同的核心功能
+- 集团化企业数据孤岛问题，母子公司间数据无法有效共享
+- 传统进销存系统决策滞后，缺乏智能化支持
+- 跨组织业务流程协同效率低下
+- 库存管理依赖人工经验，缺乏数据驱动决策
 
 **目标市场：**
-- 中小型软件开发团队
-- 全栈开发者
-- 需要快速启动管理后台项目的创业公司
+- 制造业、零售业、批发业等需要统一管理供应链的企业集团
+- 拥有母子公司架构的中大型企业
+- 寻求数字化转型的传统企业
 
-**核心价值主张：** 提供开箱即用的专业级管理后台基础架构，让开发团队能够专注于业务逻辑而非重复的基础设施建设。
+**核心价值主张：** 在成熟的D8D Starter全栈技术基础上，快速构建AI驱动的集团化进销存系统，显著降低开发成本和时间，实现母子公司协同管控和智能化决策。
 
 ## Problem Statement
 
 **当前状态和痛点：**
 
-在新项目开发中，特别是管理后台类项目，开发团队面临以下挑战：
+在企业集团化发展背景下，母公司需要对多子公司的采购、销售、库存进行统一监控和差异化管理，但传统进销存系统面临以下挑战：
 
-1. **重复劳动严重** - 每个新项目都需要重新实现用户认证、权限管理、基础CRUD操作等通用功能
-2. **开发效率低下** - 项目初期大量时间花费在基础设施搭建而非业务逻辑开发上
-3. **代码质量不一致** - 不同开发者实现的相同功能存在质量差异，缺乏统一标准
-4. **维护成本高** - 分散的实现方式导致后续维护和升级困难
-5. **学习曲线陡峭** - 新成员需要时间熟悉项目特有的基础架构
+1. **数据孤岛严重** - 各子公司数据独立，母公司难以获取全局视图
+2. **协同效率低下** - 跨公司业务流程（如内部调拨、内部交易）流程复杂
+3. **决策依赖经验** - 库存分配、采购决策主要依赖人工经验，缺乏数据支持
+4. **风险预警滞后** - 滞销、缺货等风险发现不及时
+5. **管理成本高昂** - 多系统维护、人工统计报表等工作量大
 
 **问题影响：**
-- 项目启动时间延长30-50%
-- 开发团队生产力受到基础工作的拖累
-- 技术债务从项目初期就开始积累
-- 团队难以专注于核心业务价值创造
+- 集团资源配置效率降低20-30%
+- 库存周转率低于行业平均水平
+- 决策失误导致的损失占总成本的5-8%
+- 人工操作错误率高达15%
 
 **现有解决方案的不足：**
-- 通用后台框架过于臃肿，包含大量不需要的功能
-- 现有模板缺乏现代化技术栈整合（如shadcn/ui + 全栈架构）
-- 大多数模板只提供前端或后端，缺乏完整的全栈解决方案
-- 定制化程度不够，难以适应具体业务需求
+- 通用ERP系统过于复杂，定制成本高
+- 传统进销存软件缺乏AI智能决策能力
+- 缺乏针对集团化企业的多组织架构支持
+- 移动端支持不足，管理灵活性差
 
-**紧迫性和重要性：**
-随着数字化转型加速，企业对内部管理系统的需求快速增长，开发团队需要更高效的工具来应对快速变化的市场需求。现在解决这个问题能够显著提升开发团队竞争力。
+**技术基础优势：**
+- 基于D8D Starter的成熟全栈架构，减少基础开发工作量
+- 现有用户管理、认证授权系统可直接复用
+- 通用CRUD服务支持快速业务模块开发
+- 完整的测试基础设施确保代码质量
 
 ## Proposed Solution
 
 **核心概念和方法：**
-提供一个精心设计的全栈管理后台启动模板，基于现代化的技术栈组合：shadcn/ui前端 + 类型安全的全栈框架。模板将包含预配置的用户管理系统、认证流程、权限控制和通用CRUD操作。
+在D8D Starter模板基础上构建集团化进销存系统，采用"统一平台+多租户隔离"架构，利用现有技术栈快速实现业务功能。
 
 **关键差异化因素：**
-1. **技术栈优势** - 结合shadcn/ui的优秀设计系统和现代全栈框架
-2. **开箱即用** - 无需配置即可运行，包含开发环境所需的一切
-3. **模块化设计** - 易于扩展和定制，不强制特定的架构模式
-4. **类型安全** - 前后端完全类型安全，减少运行时错误
-5. **最佳实践** - 内置代码规范、测试配置和部署脚本
+1. **技术复用优势** - 基于成熟的D8D Starter全栈架构，开发效率提升50%
+2. **AI智能决策** - 集成销售预测、库存优化、供应商匹配等AI算法
+3. **多组织架构** - 在现有用户权限基础上扩展母子公司树形层级管理
+4. **数据驱动** - 基于历史数据的智能分析和预警
+5. **移动优先** - 利用现有响应式设计，支持H5+小程序双端
 
 **成功因素：**
-- 专注于解决具体的痛点（重复劳动）
-- 提供真实可用的代码而非概念验证
-- 保持轻量级，避免框架膨胀
-- 良好的文档和示例
+- 充分利用现有技术基础，专注于业务逻辑开发
+- 提供真实可用的AI决策支持
+- 保持系统轻量级，避免传统ERP的复杂性
+- 良好的用户体验和移动端支持
 
 **产品愿景：**
-成为全栈开发者首选的管理后台起点，显著降低项目启动门槛，让团队能够更快地交付业务价值。
+成为中小型企业集团首选的智能化进销存管理平台，通过AI技术显著提升供应链管理效率和决策质量。
 
 ## Target Users
 
-**Primary User Segment: AI编码代理**
-- **技术背景：** 需要结构化、标准化的代码模板来生成一致性高的代码
-- **工作流程：** 基于模板快速生成业务系统代码，减少重复性工作
-- **核心需求：** 预配置的架构、清晰的代码规范、易于扩展的模式
-- **痛点：** 需要为每个项目重新定义基础架构，缺乏标准化起点
+**Primary User Segment: 母公司管理员**
+- **业务背景：** 负责全集团供应链管理和决策
+- **工作流程：** 监控各子公司运营状况，审批重大采购，分析集团数据
+- **核心需求：** 全局数据视图、跨公司审批、智能分析报告
+- **痛点：** 缺乏统一管理工具，决策信息不完整
 
-**Secondary User Segment: 非专业开发人员**
-- **技术背景：** 基础编程知识，需要低代码/模板化的解决方案
-- **工作流程：** 使用现成模板快速搭建业务系统，专注于业务逻辑配置
-- **核心需求：** 开箱即用、易于理解、最小化配置需求
-- **痛点：** 从零开始搭建系统的复杂性，技术细节的学习成本
+**Secondary User Segment: 子公司业务人员**
+- **业务背景：** 负责具体业务操作（采购、销售、库存管理）
+- **工作流程：** 日常业务处理、数据录入、业务查询
+- **核心需求：** 便捷的业务操作、实时库存查询、客户管理
+- **痛点：** 多系统操作复杂，数据统计工作量大
 
 **目标业务场景：**
-- 数据驱动的业务管理系统
-- 需要大量CRUD操作的企业应用
-- 内部管理工具和后台系统
-- 中小型企业的定制化业务系统
+- 制造业原材料采购和成品销售管理
+- 零售业多门店库存调配和销售分析
+- 批发业客户管理和订单处理
+- 跨公司内部交易和库存调拨
 
 ## Goals & Success Metrics
 
 ### Business Objectives
-- 建立AI驱动的需求开发自动化流程
-- 通过BMAD方法论实现端到端的开发规范
-- 减少人工干预，提高需求到代码的转换效率
-- 为业务逻辑开发提供标准化框架
+- 基于D8D Starter快速构建集团统一的供应链管理平台
+- 通过AI技术实现智能化决策支持
+- 降低人工操作成本30%以上
+- 提升库存周转率15-20%
+- 验证D8D Starter在复杂业务系统中的适用性
 
 ### User Success Metrics
-- **上手时间：** 新用户30分钟内理解并使用开发流程
-- **任务完成率：** 用户能够成功完成95%的常见开发任务
-- **满意度：** 用户反馈评分4.5/5以上
+- **系统使用率：** 各子公司业务人员使用率 > 90%
+- **操作效率：** 日常业务处理时间减少40%
+- **决策质量：** AI建议采纳率 > 70%
+- **用户满意度：** 整体满意度评分4.2/5以上
 
 ### Key Performance Indicators (KPIs)
-- **开发效率提升：** 需求到可运行代码的时间减少50%以上
-- **代码一致性：** AI生成代码与规范符合度达到90%+
-- **人工干预率：** 需要人工修正的代码比例低于10%
-- **需求覆盖度：** 能够处理80%以上的常见业务场景
-- **处理速度：** 单个需求处理时间<5分钟
-- **准确率：** 代码生成准确率>85%
-- **扩展性：** 支持至少10种常见业务模式
-- **稳定性：** 系统可用性99.9%
+- **库存优化：** 库存周转率提升15%，缺货率降低50%
+- **采购效率：** 采购决策时间减少60%，供应商匹配准确率85%
+- **销售增长：** 销售额提升10%，客户满意度提升20%
+- **成本控制：** 运营成本降低25%，人工错误率降低80%
+- **系统性能：** API响应时间 < 200ms，系统可用性99.5%
+- **开发效率：** 基于模板开发时间减少50%
 
 ## MVP Scope
 
 ### Core Features (Must Have)
-- **用户管理系统**
-  - 用户注册、登录、认证
-  - 基本的用户信息管理
-  - 权限和角色管理基础框架
-
-- **通用CRUD路由及服务**
-  - 标准化的CRUD操作接口
-  - 统一的数据验证和错误处理
-  - 类型安全的API设计
-
-- **关联查询支持**
-  - 基础的表关联查询功能
-  - 标准化的关联数据处理模式
-  - 查询性能优化基础
-
-- **用户操作跟踪**
-  - 基本的操作日志记录
-  - 用户行为追踪框架
-  - 审计日志基础功能
+- **组织架构管理**
+  - 基于现有用户系统的母子公司树形层级管理
+  - 数据访问权限隔离与穿透（扩展现有RBAC）
+  - 跨公司业务支持（调拨、内部交易）
+
+- **供应商管理**
+  - 基于通用CRUD的供应商全生命周期管理
+  - 证件管理和合作等级
+  - 供应商评价和备注系统
+
+- **销售管理**
+  - 基础销售流程（客户→订单→出货→库存）
+  - 多彩宝订单导入和校验
+  - 多维度订单统计（子公司/母公司视角）
+  - AI客户分析和信用评估
+
+- **库存管理**
+  - 总库存和分仓库库存管理
+  - AI辅助分仓库自动分配
+  - 实时库存监控和预警
+  - 库存盘点和库位管理
+
+- **采购管理**
+  - 采购计划和订单管理
+  - 进货单和合同管理
+  - AI供应商匹配和采购审批
 
 ### Out of Scope for MVP
-- 高级权限管理系统
-- 复杂的数据分析功能
-- 第三方服务集成
-- 高级报表和仪表板
-- 移动端适配
-- 多语言支持
-- 高级缓存策略
+- 高级财务核算功能
+- 复杂的多语言支持
+- 第三方ERP系统深度集成
+- 高级报表自定义功能
+- 复杂的权限工作流
 
 ### MVP Success Criteria
-- 能够处理80%的基础业务CRUD需求
-- 开发新实体时间减少70%以上
-- 代码生成准确率达到85%
+- 能够处理90%的基础进销存业务需求
+- AI决策建议准确率达到80%
 - 系统稳定运行无重大故障
+- 用户培训后能够独立操作系统
+- 基于D8D Starter的开发效率提升50%
 
 ## Technical Considerations
 
 ### Platform Requirements
-- **Target Platforms:** Web应用，支持现代浏览器（Chrome, Firefox, Safari, Edge最新版本）
-- **Browser/OS Support:** Node.js 18+ 环境，支持Docker容器化部署
-- **Performance Requirements:** API响应时间<200ms (p95)，并发支持100+用户，复杂查询<1s
+- **Target Platforms:** Web应用 + 移动端H5，支持主流浏览器和移动设备
+- **Browser/OS Support:** Chrome, Safari, Firefox, Edge最新版本，Android/iOS移动端
+- **Performance Requirements:** API响应时间<200ms，支持100+并发用户，复杂查询<1s
 
-### Technology Preferences
-- **Frontend:** React + TypeScript，shadcn/ui组件库，Vite构建工具
-- **Backend:** Node.js + TypeScript，Express/NestJS框架
-- **Database:** TypeORM/Prisma ORM，PostgreSQL，Redis缓存
-- **Hosting/Infrastructure:** Docker容器化，Kubernetes就绪，云原生架构
+### Technology Preferences (基于D8D Starter)
+- **Frontend:** React 19 + TypeScript + shadcn/ui，响应式设计
+- **Backend:** Hono 4.8.5 + TypeScript + TypeORM
+- **Database:** PostgreSQL 17 + Redis 7缓存
+- **AI服务:** 第三方AI接口集成
+- **Hosting/Infrastructure:** 多八多云端容器环境，Docker部署
 
 ### Architecture Considerations
-- **Repository Structure:** 单体仓库(monorepo)设计，前后端分离但统一管理
-- **Service Architecture:** 模块化设计，支持微服务扩展，插件架构支持自定义扩展
-- **Integration Requirements:** RESTful API设计，GraphQL就绪，WebSocket支持
-- **Security/Compliance:** JWT认证，RBAC权限控制，数据加密，审计日志
+- **多租户架构:** 在现有用户系统基础上扩展company_id字段实现数据隔离
+- **模块化设计:** 利用现有通用CRUD服务快速开发业务模块
+- **API设计:** 保持现有Hono RPC类型安全架构
+- **安全架构:** 扩展现有JWT认证和RBAC权限控制
 
 ## Constraints & Assumptions
 
 ### Constraints
-- **Budget:** 基于现有云端开发环境，无额外基础设施成本
-- **Timeline:** 3个月实现核心MVP，6个月达到生产就绪
-- **Resources:** 现有开发团队，基于多八多云端容器环境
-- **Technical:** 必须兼容Node.js 20.18.3，PostgreSQL 15，Redis 7，MinIO存储
+- **技术基础:** 必须基于D8D Starter现有技术栈
+- **Budget:** 开发成本1.4-1.8万元，年云平台费用3000-5000元
+- **Timeline:** 3个月完成MVP开发，6个月达到生产就绪
+- **Resources:** 2名实习生 + 1名技术负责人
 
 ### Key Assumptions
-- 开发环境和生产环境配置一致性能够简化部署
-- 现有技术栈能够满足BMAD方法论的技术需求
-- AI驱动开发流程能够在该技术栈上有效实现
-- 团队具备足够的TypeScript和全栈开发经验
-- 云端容器环境稳定可用
-- 数据库和存储服务性能满足需求
-- 网络延迟在可接受范围内
-- 安全配置符合企业标准
+- D8D Starter现有架构能够支撑复杂业务系统
+- 现有用户管理和权限系统可以扩展支持多组织架构
+- 通用CRUD服务能够满足进销存业务需求
+- 第三方AI接口稳定可靠
+- 企业集团具备基本的数字化基础
 
 ## Risks & Open Questions
 
 ### Key Risks
-- **技术栈复杂性风险：** Hono框架 + TypeORM + React组合相对较新，社区支持可能不如传统组合成熟
-- **AI集成风险：** BMAD方法论与现有技术栈的集成可能遇到兼容性问题
-- **性能风险：** TypeORM在复杂关联查询下的性能需要验证
-- **安全风险：** JWT认证和权限系统的实现需要严格的安全审计
+- **架构扩展风险：** D8D Starter在多租户场景下的性能表现
+- **AI集成风险：** 第三方AI接口稳定性、准确性和成本控制
+- **数据安全风险：** 跨公司数据隔离和权限管理
+- **性能风险：** 大数据量下的查询和统计性能
 
 ### Open Questions
-- Hono框架与BMAD方法论的适配程度需要进一步验证
-- TypeORM在多数据库场景下的迁移策略
-- 前端状态管理（React Query）与后端缓存的一致性
-- 实时功能（WebSocket）与现有架构的集成方式
+- D8D Starter现有架构在多租户场景下的具体扩展方案
+- AI算法与现有业务逻辑的集成方式
+- 移动端技术方案详细设计
+- 数据迁移和系统切换策略
 
 ### Areas Needing Further Research
-- Hono框架的最佳实践和性能优化
-- TypeORM高级特性（数据迁移、查询优化）
-- React Server Components与现有架构的兼容性
-- 微服务拆分策略和时机
+- D8D Starter在多租户架构下的性能优化
+- 具体AI算法选型和性能验证
+- 移动端技术方案详细设计
+- 第三方服务集成方案
 
 ## Next Steps
 
 ### Immediate Actions
-1. 技术栈深度评估和验证
-2. 建立开发环境和工具链
-3. 制定详细的开发计划和时间表
-4. 组建核心开发团队并分配角色
-5. 建立代码规范和开发流程
+1. D8D Starter架构评估和多租户扩展方案设计
+2. 业务数据模型设计和现有实体扩展
+3. AI服务供应商评估和选择
+4. 开发团队分工和详细开发计划制定
+5. 原型设计和用户验证
 
 ### PM Handoff
 
-This Project Brief provides the full context for shadcn全栈管理后台启动模板. Please start in 'PRD Generation Mode', review the brief thoroughly to work with the user to create the PRD section by section as the template indicates, asking for any necessary clarification or suggesting improvements.
+This Project Brief provides the full context for 集团管理多公司AI智能进销存应用系统. The project will be developed based on the existing D8D Starter template, leveraging its mature full-stack architecture to accelerate development. Please start in 'PRD Generation Mode', review the brief thoroughly to work with the user to create the PRD section by section as the template indicates, asking for any necessary clarification or suggesting improvements.
 
 **项目已就绪，可以开始PRD生成流程。**