为什么做这个项目
身处真实外贸团队后，我能直接看到表格分散、重复复制和跨角色交接所带来的成本。TradeFlow 不是为了做一个通用后台界面，而是从每天都会遇到的业务问题出发逐步长出来的。
我的职责
我把一线销售与运营问题转化为产品需求，设计业务流，并通过 AI 协同开发完成系统交付。目前仍持续维护生产部署、收集使用反馈，并围绕真实工作不断迭代。
连接起来的业务闭环
- 询盘接入、商机跟进与客户档案
- 产品数据、报价、订单与多语言 PI
- 打包、物流面单、物流分享、库存与报关记录
- 业绩、提成、薪资与管理报表
- 询盘回复、业务问答和市场研究等 AI 辅助能力
- Web、iOS 与微信小程序协同入口
产品与工程取舍
系统采用 React、TypeScript、Express、Prisma、MySQL 与 Docker，并把同一业务域延伸到 iOS 客户端和微信小程序。相比不断增加孤立页面，我更关注共享业务规则：订单数据进入打包、库存、财务、业绩和管理视图后，仍然需要保持一致和可追溯。
AI 被放在清楚的业务边界内：它可以起草回复、通过内部工具获取事实、辅助理解订单截图，但关键写入仍要经过权限、校验和审计记录；定价、订单状态、库存与薪资等规则继续由确定性服务负责。
已验证状态与当前限制
TradeFlow 是内部生产系统，因此这里只公开架构与产品决策，不暴露客户记录或内部源码；此前指向早期原型的公开链接已经失效，本次已移除。
当前服务端测试共 234 项，通过 211 项；管理集成测试仍有 23 项因测试用户授权与夹具隔离问题失败。代码库也存在大型服务模块、较多历史类型债、原始 SQL 路径，以及需要统一脱敏的 SQL/参数调试日志。这些问题会作为生产工程任务继续处理，而不会被包装成已经完成的细节。