做零售的都熟这个场面：督导一个月跑十几家店，进店先看一圈，手机拍几十张照片，回办公室对着照片一张张回忆「当时那个价签到底有没有」，再手打表格。照片拍得越多，回来做得越慢；隔一周再统计整改率，全靠翻聊天记录。
先说清楚这一篇和站内几篇的分工：设备报修与维保台账 管的是设备坏了要修；客户回访与满意度调研 问的是客户怎么看；批量处理图片 做的是把图片改尺寸、压缩、加水印；活动报名与签到核销 管的是人多不多。这一篇讲的是另一个位置：门店这个物理场所，标准到底执行了没有，改了没有。
一、先把标准分成两类，这是整件事的地基
大部分巡店表格失败，就失败在这一步：所有项目都写成形容词——「陈列整齐」「价签规范」「卫生良好」。这种标准人看了都各有理解，交给 Agent 只会制造更多争吵。
正确做法是先分成两类：
- 可判定的——有/没有、够/不够、对/不对、是否过期、位置是否正确。比如「新品有没有上架」「价签数量是否等于 SKU 数」「促销物料有没有张贴」。这一类可以交给 Agent 判，因为它有明确的正确答案。
- 要人看的——整洁度、氛围、员工状态、顾客动线。这一类只做记录和提示，不自动判定合格与否。
判断方法很简单：问一句「两个人看同一张照片，会不会给出不同结论」。会，就归第二类。
二、把巡店清单结构化：只允许三种字段
清单的每一项，只从这三种里选一种：
- 拍照型——必须拍几张、拍哪个角度、要不要带全景。写清楚「必拍」，否则最关键的证据最容易缺。
- 勾选型——是 / 否 / 不适用。必须给「不适用」一个出口，否则现场会硬填一个「否」出来。
- 填空型——数值型，比如在架库存数、实际售价、堆头面积。写清单位和取值范围，超出范围就提醒。
每一项还要固定三件事：合格判据、判定方式、责任归属。判据写具体的数字和位置，不写形容词。这套「把主观项挤出去」的思路，和 人工复核抽检 里「先定判定规则再抽样」是一样的。
三、现场取证：怎么拍、怎么存、能不能留
拍照这一步看着琐碎，但决定了后面所有环节能不能跑通：
- 命名约定——统一成「门店编号-日期-检查项」，用文件名就能定位，不依赖人记忆。这套命名和 文档归档 里的编号逻辑一致。
- 按门店批次上传——一次传一家店的当次巡店照片，避免几十家混在一起。
- 存哪、留多久——明确存储位置和保留期，巡检照片属于过程证据，不是永久档案。
- 拍什么、不拍什么——明确不拍顾客正脸、不记录员工私人信息。门店照片里天然会出现人，这条边界必须先写进规则，处理个人信息的合规要求可以直接参考 个人信息合规的四道闸。
四、逐项核对：Agent 判什么，人判什么
照片进来之后，交给 Agent 的是这几件事：
- 有没有——货架上有没有指定商品、物料有没有上。
- 够不够——数量、面积、排面数是否达到标准。
- 对不对——价签和商品是否对应、促销价是否和活动一致。
- 变了没——和上一轮同一角度的照片比，哪些位置有变化。
人只需要判三件事：好不好看、合不合适、要不要当场沟通。核对过程中一定会有误判，所以每一张存疑的照片都要给一个「待人工确认」的标记出口——存疑不进扣分，先标出来让人看，比当场下结论稳得多。这个「先隔离、后判定」的顺序，本质上和 转人工队列 是一个逻辑。
五、问题分级与整改派单
不是所有问题都值得打电话。按影响面分三档：
- 现场可改——价签歪了、物料没摆正。当场提示门店，拍一张改后照片即可闭环。
- 限期改——缺货、物料缺失、陈列不达标。生成整改单，需要责任人、期限、整改要求、证据要求四项齐全。
- 上报总部——涉及安全、物料短缺、需要调货或装修。这类不能只发给店长。
派单、超时提醒和升级这件事，可以直接复用 设备报修 那套「五状态 + 超时升级」的结构，区别只是对象从设备换成了陈列问题。店里的人力安排如果也要一起排，可以参考 自动排班。
六、整改复查：必须同角度重拍
这是最容易被跳过、也最关键的一环。没有复查，前面所有环节都只是拍照存档。
规则要写死两条：第一，整改后必须按同一角度、同一位置重拍，否则没法对比；第二，没有重拍证据的问题，一律视为未完成，不能因为店长说「已经改了」就关单。整改前后的两张照片并排，既是最好的验收证据，也是以后培训的现成教材。这套「改完要拿证据复核」的做法，本身就是一个 变更后验证清单。
七、门店排名与周报
数据攒够几轮之后，能回答三个问题：
- 哪些店问题最多？——按问题总数排。
- 哪些店改得最慢？——按整改率、超期数排。这两个指标要分开看，有的店问题多但改得快，那是执行力问题不是态度问题。
- 哪类问题反复出现？——同一类问题在多家店反复出现，多半不是门店的问题，而是物料或培训的问题，该改的是总部。
排名和周报按固定周期自动出，可以套用 定时日报周报 的流程。注意一点：排名要说明口径和当轮标准版本，否则标准一改，历史数据就不可比了。
八、三个边界
- 不代替现场检查。能判的是「照片里看得见的」，判断不了的是气味、温度、动线和人的感受，这部分必须留给人。
- 不自动处罚。Agent 可以出问题和证据，可以触发整改流程，但扣分、罚款这类决定必须由人签。
- 不采集顾客与员工的个人影像。照片里出现人时，规则上要么回避，要么做遮挡处理，别把巡店系统做成一个隐性监控系统。
九、五个坑
- 把标准写成形容词。「整齐」「规范」这类词交给谁都没法判。
- 只拍照不核对。照片存了几万张，没人看得过来，等于没巡。
- 问题不分级，全部上报。总部被淹没之后，真正严重的问题反而没人处理。
- 整改不重拍就当完成。这是自查最容易注水的地方。
- 标准一次定完就不动。门店情况、商品结构一直在变，清单要按季度复盘，把「老是判不合格」和「从来没人不合格」的项目各清一遍。
十、适合谁
适合：门店在 10 家以上、有明确陈列或运营标准、督导人手紧张的连锁团队。哪怕先只在「价签一致性」和「新品上架」两项上跑通一遍，也足够省下大量填表时间。
不太适合：只有两三家店、标准还在月月改的团队。这个阶段拿手机拍照群里发一发，比上一套系统更快。等标准和清单稳定下来，再考虑自动化。
总结
用 OpenClaw 做巡店，成败其实不在识别技术上，而在两件事：把标准从形容词改成可判定的字段，以及把整改复查做成有强制约束的闭环。把这两条做出来，哪怕识别偶尔出错，整套流程也是可信的；反过来，标准含糊、复查靠自觉，识别再准也只会多出一堆没人看的照片。
