z nagłówkami i listami. Podsumuj kluczowe trendy (dzień, mix), wskaż top produkty/klientów, "
"anomalia/odchylenia oraz daj 3–6 praktycznych rekomendacji dla sprzedaży/zaopatrzenia/marketingu. Krótko i konkretnie, po polsku."
)
# SQL -> rows
try:
cnx = mysql.connector.connect(**cfg)
cur = cnx.cursor()
cur.execute(
"""
SELECT i.document_no,
i.parent_name,
DATE(i.register_date) AS register_date,
ii.code,
ii.name,
ii.quantity,
ii.total_netto
FROM ecminvoiceoutitems AS ii
JOIN ecminvoiceouts AS i ON i.id = ii.ecminvoiceout_id
WHERE i.register_date >= %s
AND i.register_date < %s
AND i.type = %s
""",
(period_from, period_to, invoice_type),
)
rows = cur.fetchall()
cur.close()
cnx.close()
except Exception as e:
sys.stdout.write(
'
'
'
Błąd połączenia/zapytania MySQL
'
f'
{str(e)}
'
)
sys.exit(1)
# Preagregaty
try:
results = compute_preaggregates(rows)
serialized = serialize_for_ai(results)
except Exception as e:
sys.stdout.write(
'
'
'
Błąd preagregacji
'
f'
{str(e)}
'
)
sys.exit(1)
# KPI (na podstawie daily_sales)
daily = serialized.get("daily_sales") or []
total_sales = sum((r.get("sales") or 0) for r in daily)
total_qty = sum((r.get("qty") or 0) for r in daily)
total_docs = sum((r.get("docs") or 0) for r in daily)
asp = (total_sales / total_qty) if total_qty else None
kpis = [
("Sprzedaż (PLN)", fmt_money(total_sales)),
("Ilość (szt.)", "{:,.0f}".format(total_qty).replace(",", " ")),
("Dokumenty", "{:,.0f}".format(total_docs).replace(",", " ")),
("ASP (PLN/szt.)", fmt_money(asp) if asp is not None else "—"),
]
# Sekcje HTML — WYŚWIETLAMY WSZYSTKIE KLUCZOWE PREAGREGATY
top_prod = serialized.get("top10_products_by_sales") or []
top_cli = serialized.get("top10_customers_by_sales") or []
daily_tbl = html_table(serialized.get("daily_sales") or [], title="Sprzedaż dzienna (skrót)", max_rows=30)
prod_sum_tbl = html_table(serialized.get("product_summary") or [], title="Podsumowanie produktów (skrót)", max_rows=30)
cust_sum_tbl = html_table(serialized.get("customer_summary") or [], title="Podsumowanie klientów (skrót)", max_rows=30)
prod_daily_tbl= html_table(serialized.get("product_daily") or [], title="Produkt × Dzień (próbka)", max_rows=30)
prod_tbl = html_table(top_prod, title="Top 10 produktów (po sprzedaży)", max_rows=10)
cust_tbl = html_table(top_cli, title="Top 10 klientów (po sprzedaży)", max_rows=10)
# Dane do AI
ai_data = build_ai_payload(serialized, period_label)
ai_json = json.dumps(ai_data, ensure_ascii=False, separators=(",", ":"), default=str)
# Wołanie AI (z fallbackiem na mini model przy 429: insufficient_quota)
ai_section = ""
if api_key:
try:
ai_section = call_openai_chat(
api_key=api_key,
model=model,
system_prompt=system_prompt,
user_payload_json=ai_json,
temperature=0.3,
connect_timeout=10,
read_timeout=90,
max_retries=3,
)
except Exception as e:
err = str(e)
if "insufficient_quota" in err or "You exceeded your current quota" in err:
# spróbuj tańszego modelu
try:
ai_section = call_openai_chat(
api_key=api_key,
model="gpt-4.1-mini",
system_prompt=system_prompt,
user_payload_json=ai_json,
temperature=0.3,
connect_timeout=10,
read_timeout=90,
max_retries=2,
)
model_alias = "GPT-5 Mini"
except Exception as ee:
ai_section = (
'
'
f'Brak dostępnego limitu API. {str(ee)}
'
)
else:
ai_section = (
'
'
f'Błąd wywołania AI: {err}
'
)
# Finalny HTML (jeden
)
report_html = render_report_html(
period_label=period_label,
kpis=kpis,
parts=[prod_tbl, cust_tbl, daily_tbl, prod_sum_tbl, cust_sum_tbl, prod_daily_tbl],
ai_section=ai_section,
model_alias=model_alias if api_key else ""
)
sys.stdout.write(report_html)
if __name__ == "__main__":
main()