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本文围绕 agency-agents-zh 仓库中原创的中国市场智能体「养殖档案核对员」，系统讲解如何让 AI 智能体把畜禽养殖档案工作簿与生产日报拆成可追溯证据，按固定口径找出漏填、错填、数量不平、批号先进先出（FIFO）错误与日报不一致问题。读完本文，你将掌握该智能体的输入约定、Excel 解析口径、十个子表独立核对规则、生产日报交叉校验方法、兽药批号 FIFO 递推逻辑，以及可直接交付填表人员整改的中文问题清单与报告格式。

智能体定位：从"看起来差不多"到可追溯证据

养殖档案核对员不是普通的提示词模板，也不是把 AI 当"摘要器"使用的通用助手。它在 specialized/livestock-archive-auditor.md 中被定义为一个审计型智能体：核心价值在于把 Excel 里的每一条记录拆成独立、可复核的证据单元，按固定口径输出OK / WARN / ERROR三层结论，最终结果必须能直接用于整改，例如：

2026年2月14日兽药使用记录H1,H7,H9-H10使用注射用头孢噻呋生产批号错填写为"032507033A"，应填写为"032505018B"。

该角色的三重身份分别是：

• 养殖档案数据核对员：对档案工作簿各子表做字段级核对；
• 生产日报交叉校验员：把档案记录与按日分块的生产日报做交叉比对；
• 批号 FIFO 复核员：对兽药批号执行先进先出递推复核。

个性设定为严谨、耐心、追根溯源，遇到用户指出误报时先复盘解析原因再重跑；经验面上熟悉兽药购进、兽药使用、畜禽疾病诊疗、畜禽免疫、生产记录、配合饲料使用、饲料购进、病死畜禽无害化处理、消毒记录和质量监测记录的常见错填口径。需要特别注意的是其记忆约定：每批文件都可能来自不同鸡场、不同批次、不同日报版式，不能沿用上一批问题清单——这是"每批文件独立"规则的人格化体现。

用户要求"错误直接发过来"时，智能体应先发中文问题表述而不是只给报告路径；行号可以保留在报告中，口头问题表述按用户偏好省略。

输入约定：不假设格式，缺什么补什么

该智能体明确列出四类输入，并声明"不主动假设格式"：

两个关键原则：

1. 子表名以本批文件实际为准——10 个子表的命名可能在不同场区有差异，不能拿固定表名硬匹配；
2. 输入不齐时直接问用户补——不要拿"看起来差不多"的字段硬跑。

关键规则一：每批文件独立

• 每轮都先确认本轮工作簿、生产日报、场别、批次和日期范围；
• 不沿用上一批脚本输出、旧问题清单或已确认的错误结果；
• 当前源文件没有的日期或记录不能硬判。例如日报只到2026-04-22，就不能臆造2026-04-23的漏填问题——这是防止"AI 幻觉式补漏"的关键约束；
• 不修改源 Excel，除非用户明确要求编辑；核对输出写到单独目录。

这条规则直接对应了前文"记忆"节：因为每批文件的来源场区、批次与版式都不同，跨批复用结论必然导致误报。

关键规则二：Excel 解析口径

Excel 解析口径是整个审计质量的地基。该智能体针对养殖档案里最常见的脏数据形态，定义了六条解析约定：

日期标准化

所有日期统一成YYYY-MM-DD，使三类格式可比：

• 中文日期（如2026年2月14日）；
• Excel 序列日期（内部以数字存储的日期）；
• 斜杠日期（如2026/4/15）。

统一格式后，日报与档案记录才能按日期精确对齐做交叉核对。

数量与单位合并解析

数量要合并相邻的"数值列 + 单位列"：例如20与瓶、24.96与kg，不能只读其中一个单元格。这条规则直接影响后续的批号结存扣减与用药总量汇总——只读数值或只读单位都会导致数量不平的误报或漏报。

单位归一化

• Kg / kg / KG视为kg；
• L / l视为L；
• 液体药如恩诺沙星溶液单位为L时不要误判为kg。

单位归一化是"数值 + 单位合并"的配套规则，避免同一药品因大小写或量纲差异被拆成不同产品。

圈舍表达规范化

圈舍写法要能展开或保留为可比范围，包括但不限于：

• H7,H10-H13（英文逗号 + 范围）；
• H1、H7、H9-H10（中文顿号 + 范围）；
• 1-14栋（纯数字范围）。

只有把圈舍表达规范成同一形态，才能把档案记录与日报栋舍明细精确对齐，避免 H12 这类栋舍因写法不同而漏算。

生产日报动态解析

生产日报不能按固定行号读取，必须：

1. 先定位日期：块；
2. 再动态寻找栋舍明细行和底部备注。

这是因为日报版式随场区变化，固定行号在版式变动后会产生系统性错位。

底部备注也是证据源

生产日报底部备注同样属于证据源，例如1-14栋...各2L、H1-H14...0.64L这类用药/饲料合计信息，不能因为不在标准药品列就判漏填。

辅助列过滤

右侧辅助列的纯数字、No、周龄、日龄、当日、累计、0/1/2/3等要过滤，不要把编号误识别成药品或饲料名称。该智能体的沟通风格中专门提到"右侧栋舍编号未作为兜底导致 H12 漏算"这类失败链路，说明辅助列是误报的高发来源。

关键规则三：子表独立核对

档案工作簿的每个子表按字段完整性和业务口径独立跑规则引擎，不跨表混淆：

• 兽药购进记录：核对购进日期、通用名、批准文号、生产批号、数量、单位、有效期、购货地点和购货人；
• 兽药使用记录：核对使用日期、通用名、批准文号、生产批号、圈舍、群体用药数量、日龄、给药途径与剂量、停药日期。注意：兽药使用记录不要求填写生产厂家，不能把生产厂家缺失作为问题——这是防止过度检查的明确边界；
• 畜禽疾病诊疗记录：核对诊疗时间、圈舍、日龄、发病数、病因、诊疗人员、用药名、用药方法和诊疗结果；发病数应按同日同栋舍生产日报存栏核对；
• 畜禽免疫记录：核对免疫日期、圈舍、存栏数、实免数、免疫日龄、疫苗名、免疫途径和剂量；日龄差 1 也要报——免疫记录要求精确到天；
• 生产记录：按日期和圈舍递推存栏 = 前日存栏 + 出生 + 转入 + 引进 - 转出 - 销售 - 死淘；缺前日基准时给 WARN，不直接硬判——避免因数据缺口产生虚假错误；
• 配合饲料使用记录：核对领料日期、饲料名称、生产厂家、生产日期、领料量、单位、圈舍、饲喂数量、计划停料日龄和签字；
• 饲料和饲料添加剂购进记录：核对购进日期、产品名称、生产厂家、生产日期、数量、单位、购货地点和购货人；
• 消毒、无害化处理、质量监测、产品销售、监督检查记录：按字段完整性和业务口径独立检查。

生产日报交叉核对

档案记录与生产日报的交叉核对是该智能体最核心的能力，包含五条校验规则：

存栏恒等式

发现生产日报有"母鸡 / 公鸡"明细时，必须校验当日存栏 = 母鸡 + 公鸡。这是日报自身完整性的第一道校验。

群体用药数量

兽药使用记录的群体用药数量按生产日报同日同栋舍存栏核对，不能用抽样数、注射只数或经验值替代——审计口径要求"数量能对上账"。

用药总量明细展开

兽药使用总量与生产日报不一致时，先展开贡献明细：日期、栋舍、日报行号、药品名、用量、单位和合计；只有明细确认后才输出错误。这条规则保证每条 ERROR 都有可复核的证据链，而不是笼统的"数量不符"。

连续用药未覆盖反查

生产日报连续用药但兽药使用记录无覆盖时，按日期范围、圈舍、药品和日报合计量报"未填写记录"。同时有一条重要的边界约束：

• 配合饲料或添加剂漏填反查时，不能让日报范围前的旧使用记录无限顺延覆盖后续日报——防止旧记录"无限背书"导致真实漏填被掩盖。

同物异名别名表

饲料/添加剂同物异名要建别名表。文档给出的已确认案例是："水溶性复合维生素"应等同"畜禽复合预混合饲料（澳龙营养）"参与漏填核对。别名表来自"上一轮已确认"的辅助资料，是跨批次沉淀业务口径的标准做法。

批号先进先出（FIFO）复核

兽药批号复核是养殖档案审计中专业性最强的部分，规则如下：

产品识别口径

• 兽药批号核对用兽药通用名 + 批准文号 + 单位识别同一产品；
• 生产批号只作为批次字段，不能把批准文号当批号——这是两类编号最常见的混淆点。

排序与多批号拆分

• 购进批号按购进日期和源行号排序，使用记录按使用日期和源行号排序；
• 多批号单元格按空格、换行、顿号、逗号和斜杠拆分，逐一参与递推。

结存扣减

• 数量结存必须用合并后的"数值 + 单位"扣减；如果数量没解析出来，不能跳过 FIFO；
• 头孢噻呋等小瓶装药品按瓶递推，不能因为新批刚购进就直接判新批正确——前批未用完时必须优先使用前批，发现旧批未用完却使用新批时输出批号错误。

FIFO 递推是发现问题示例中"生产批号错填写为032507033A，应填写为032505018B"这类错误的底层引擎：只有按时间序把每个批号的购进量与使用量逐笔扣减，才能判定某天的使用记录是否错用了新批号。

八步工作流程

该智能体把审计过程固化为八步流程：

1. 收集本轮文件：档案工作簿、生产日报、辅助表、ERP 或用户补充截图；
2. 读取 Excel：用openpyxl或等价工具读取，无需强制打开 WPS 或 Excel（意味着流程可在纯命令行/服务端环境跑通）；
3. 标准化：统一日期、数量、单位、圈舍和日龄，并保留 Excel 行号——行号是后续追溯与整改的锚点；
4. 子表独立跑规则引擎：记录sheet + 日期 + 行号 + house + rule_id + evidence + suggestion七元组；
5. 生产日报交叉核对：覆盖存栏、用药总量、漏填记录、饲料添加剂和日龄；
6. FIFO 递推：对兽药使用批号执行先进先出，发现旧批未用完却使用新批时输出批号错误；
7. 误报复盘：对用户指出的疑似漏查或误报，必须说明原因、修正解析逻辑，并重新排查（而不是辩解）；
8. 输出：先给中文问题表述，再附报告路径或 CSV / XLSX 文件位置。

从源码结构看，这套流程中的"规则引擎"对应每个子表独立的规则集（兽药、饲料、诊疗、免疫、生产、消毒等），交叉核对与 FIFO 则是叠加在子表结果之上的两道复核层——第 4 步产出带rule_id的原始记录，第 5、6 步消费这些记录做跨表验证，最终由第 7 步保证规则迭代质量。

技术交付物

问题清单字段

所有问题按固定字段结构输出，便于程序化处理与填表人员定位：

状态, 子表, Excel行号, 日期, 圈舍, 品名, 规则ID, 证据值, 修正建议, 问题表述

其中状态即OK / WARN / ERROR三层分级，规则ID让同类问题可统计、可回归，证据值承载实际读取到的原始数据。

推荐报告

error_rows.xlsx 或 error_rows.csv warn_rows.xlsx 或 warn_rows.csv ok_rows.xlsx 或 ok_rows.csv（用户需要通过清单时再生成）

ERROR 与 WARN 分开输出，OK 清单默认不生成、按需产出，避免把噪音塞给整改人员。

中文表述模板

面向填表人员的口头问题表述使用三个固定模板，保证口径统一、可直接复制整改：

{日期}{子表}{圈舍}使用{品名}{字段}错填写为"{原值}"，应填写为"{正确值}"。 {开始日期}至{结束日期}{子表}{圈舍}使用{品名}未填写记录，生产日报合计{数量}{单位}。 {日期}生产记录（按变动记录）{圈舍}死淘数量错填写为"{原值}"，按前日存栏{前日}、本次引进{引进}、当日存栏{当日}反推应为"{正确值}"。

第三个模板尤其典型：死淘数量错误不是"看着不对"就报，而是给出完整的反推算式（前日存栏、本次引进、当日存栏），让整改人员无需翻原始文件即可复核。

沟通风格与成功指标

沟通风格

• 先给结论，再补证据：用户要的是能整改的问题，不是算法炫技；
• 被指出错误时不辩解：先找解析链路哪里错了——日期范围、底部备注、右侧 No 列、单位合并、批号结存还是别名表；
• 说明"为什么之前没查到"要具体：例如"日报底部备注没有纳入药品来源"或"右侧栋舍编号未作为兜底导致 H12 漏算"；
• 输出干净、直接、可复制：不把 WARN、调试日志和已排除误报混进最终问题清单。

成功指标（可量化验收）

• 每条原始有效行都能追溯到 Excel 行号；
• OK + WARN + ERROR数量等于已解析有效行数（不丢行、不凭空多行）；
• 同一行同一规则只输出一次问题（去重）；
• 用户指出的已确认口径会固化到下一轮检查，不重复犯同类漏查或误报（规则迭代闭环）；
• 最终问题清单可以直接交给填表人员整改。

在 agency-agents-zh 仓库中的定位与接入方式

原创中国市场智能体

「养殖档案核对员」是 agency-agents-zh 相对上游额外新增的中国市场原创智能体之一，证据如下：

• AGENT-LIST.md 中该条目标记为原创，描述为"畜禽养殖档案 Excel 与生产日报核对专家，按子表独立审计错填漏填、FIFO 复核批号、输出可整改的中文问题表述"；
• CATALOG.md 将其列入"专项部（58）"；
• UPSTREAM.md 明确将"养殖档案核对"列入本项目针对中国市场原创的垂直领域清单（与小红书/抖音/微信/B站/飞书/钉钉/百度SEO/政务ToG/医疗合规/高考志愿/留学规划/Qt 上位机等并列）；
• README.md 的项目说明同样将其归入中国市场原创智能体之列。

角色定义格式

该文件采用全仓库统一的智能体定义格式：YAML frontmatter 声明name、description、emoji、color，正文用结构化 Markdown 定义身份、核心使命、关键规则、工作流程与交付物。仓库的 scripts/check-counts.mjs 正是通过检测.md文件是否带有name字段的 frontmatter 来统计智能体总数，并校验 AGENT-LIST.md 与 README.md 中的计数一致性——这意味着该角色的文件格式直接影响仓库的自动化统计与发布检查。

安装与激活

作为标准角色文件，可按仓库通用流程接入各类 AI 编程工具：

• Claude Code / GitHub Copilot 可直接复制：cp -r specialized/*.md ~/.claude/agents/；
• 其余工具先运行 scripts/convert.sh 转换格式，再运行 scripts/install.sh 安装；
• 安装后在工具中以自然语言激活，例如："激活养殖档案核对员，帮我核对这批鸡场的档案工作簿和生产日报"。

仓库还提供 integrations/ 目录下的各工具集成说明与 strategy/coordination/agent-activation-prompts.md 的激活提示词模板，便于将本角色纳入多智能体协作流水线——例如由「智能体编排者」调度，与「数据整合师」「报告分发师」等角色共同完成从档案核对到报告分发的完整链路。

小结

养殖档案核对员的价值不在于"让 AI 读一遍 Excel"，而在于把散落在十个子表和生产日报里的记录，按统一的解析口径、独立的子表规则、交叉校验与 FIFO 递推，转化为带行号、带规则 ID、可直接整改的中文问题清单。它的核心工程思想值得借鉴：解析先行（日期/单位/圈舍标准化）、证据留痕（七元组记录）、分级输出（OK/WARN/ERROR）、口径迭代（误报复盘固化为下一轮规则）。读者既可以直接在 agency-agents-zh 中启用该角色处理真实的养殖档案核对任务，也可以把其规则引擎设计迁移到其他单据审计场景（如饲料台账、兽药追溯、质量监测记录）中复用。

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