makemd/docs/00_Business/tasks/backend/09_after_sales.md

售后逆向后端任务

任务列表

Task ID	闭环关联	任务描述	输入	输出	触发条件	状态	优先级	依赖	预计耗时	负责人	完成时间
BE-SR001	售后逆向闭环	退货处理接口	订单ID, 退货原因	退货ID	前端提交	✅ completed	P0	-	12h	AI-Backend-5	2026-03-20
BE-SR002	售后逆向闭环	退款流程引擎	退货ID, 审批结果	退款状态	审批完成	✅ completed	P0	BE-SR001	14h	AI-Backend-5	2026-03-20
BE-SR003	售后逆向闭环	售后工单系统	退货ID, 工单信息	工单ID	退货创建	✅ completed	P0	BE-SR001	16h	AI-Backend-5	2026-03-20

相关闭环

• 售后逆向闭环

依赖关系

BE-SR001 ─┬─► BE-SR002
          └─► BE-SR003

数据库表结构

cf_return

字段	类型	说明
id	string	退货记录ID
tenant_id	string	租户ID
order_id	string	订单ID
reason	string	退货原因
status	enum	PENDING/APPROVED/REJECTED/REFUNDED
created_at	datetime	创建时间
updated_at	datetime	更新时间

cf_refund

字段	类型	说明
id	string	退款记录ID
tenant_id	string	租户ID
return_id	string	退货ID
order_id	string	订单ID
amount	decimal(10,2)	退款金额
status	enum	PENDING/COMPLETED/FAILED
created_at	datetime	创建时间
updated_at	datetime	更新时间

cf_service_ticket

字段	类型	说明
id	string	工单ID
tenant_id	string	租户ID
return_id	string	退货ID
order_id	string	订单ID
subject	string	工单主题
description	text	工单描述
status	enum	OPEN/IN_PROGRESS/RESOLVED/CLOSED
created_at	datetime	创建时间
updated_at	datetime	更新时间

API端点

售后管理API

• GET /api/after-sales/returns - 获取退货列表
• POST /api/after-sales/returns - 创建退货申请
• GET /api/after-sales/returns/:id - 获取退货详情
• PUT /api/after-sales/returns/:id/status - 更新退货状态
• GET /api/after-sales/refunds - 获取退款列表
• POST /api/after-sales/refunds - 创建退款
• GET /api/after-sales/refunds/:id - 获取退款详情
• GET /api/after-sales/tickets - 获取工单列表
• POST /api/after-sales/tickets - 创建工单
• GET /api/after-sales/tickets/:id - 获取工单详情
• PUT /api/after-sales/tickets/:id/status - 更新工单状态

验收标准

• 退货处理接口能正确处理退货申请
• 退款流程引擎能准确执行退款流程
• 售后工单系统能有效管理售后工单
• 所有接口响应时间不超过1.5秒
• 数据一致性得到保证

测试要求

• 单元测试：覆盖退货和退款逻辑
• 集成测试：验证与订单系统的交互
• 端到端测试：模拟完整的售后流程
• 边界测试：测试异常数据和边界情况

风险提示

• 风险点1：退款操作风险 - 应对措施：实现审批流程和限额控制
• 风险点2：售后工单积压 - 应对措施：实现工单优先级和自动分配
• 风险点3：退货原因分析不准确 - 应对措施：建立退货原因分类和分析机制

性能要求

• 响应时间：平均响应时间 < 1.5秒
• 并发处理：支持150个并发请求
• 数据处理：能处理5000条售后记录/小时

安全要求

• 权限控制：只有CUSTOMER_SERVICE和ADMIN角色可访问售后数据
• 审计日志：所有售后操作需记录详细日志
• 输入验证：严格验证所有售后相关输入
• 数据一致性：确保售后数据的准确性和一致性