Test Assets

手测场景一：零售城市经营分析（CSV + PostgreSQL）

主文档：retail_ops_workflow_sample.md

数据文件：

• data/retail_city_targets_q4_2025.csv
• data/expected_summary.json
• docker/test-db/retail_ops_init.sql

Docker Compose 服务：retail-ops-db

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手测场景二：全球销售效率分析（CSV + PostgreSQL，推荐）

主文档：global_sales_workflow_sample.md

数据文件：

• data/sales_with_products.csv — 2000 条交易流水（产品/地区/利润/成本）
• docker/test-db/global_ops_init.sql — 区域运营月度数据

Docker Compose 服务：global-ops-db

连接串：postgresql://global_ops:deepeye_global_ops_password@global-ops-db:5432/global_ops

为什么更好：CSV 提供交易级销售数据，DB 提供运营成本与客户数据，两者通过 region 联结后可派生净利润率、营销 ROI、人均产出等单一数据源无法计算的指标，天然强制 LLM 完成真正的跨源融合。