diff --git a/ai_mip.zip b/ai_mip.zip
deleted file mode 100644
index 0564d73..0000000
Binary files a/ai_mip.zip and /dev/null differ
diff --git a/import_excel_to_db.py b/import_excel_to_db.py
new file mode 100644
index 0000000..1c187bc
--- /dev/null
+++ b/import_excel_to_db.py
@@ -0,0 +1,348 @@
+"""
+从Excel文件导入URL数据到数据库
+支持开发环境（dev）和生产环境（prod）
+"""
+
+import os
+import sys
+import argparse
+from pathlib import Path
+from datetime import datetime
+from loguru import logger
+import pandas as pd
+from config import Config
+from db_manager import SiteManager
+
+# 配置日志
+logger.remove()
+logger.add(
+    sys.stdout,
+    format="<green>{time:YYYY-MM-DD HH:mm:ss}</green> | <level>{level: <8}</level> | <level>{message}</level>",
+    level="INFO"
+)
+
+
+class ExcelImporter:
+    """Excel数据导入器"""
+    
+    def __init__(self, env: str = None):
+        """
+        初始化导入器
+        
+        Args:
+            env: 环境标识，dev或prod，默认使用当前配置
+        """
+        # 如果指定了环境，临时设置环境变量
+        if env:
+            original_env = os.getenv('ENV')
+            if env == 'dev':
+                os.environ['ENV'] = 'development'
+            elif env == 'prod':
+                os.environ['ENV'] = 'production'
+            else:
+                raise ValueError(f"无效的环境标识: {env}，必须是 dev 或 prod")
+            
+            # 重新加载配置
+            import importlib
+            import config as config_module
+            importlib.reload(config_module)
+            from config import Config as ReloadedConfig
+            self.config = ReloadedConfig
+            
+            # 恢复原始环境变量
+            if original_env:
+                os.environ['ENV'] = original_env
+            else:
+                os.environ.pop('ENV', None)
+        else:
+            self.config = Config
+        
+        self.site_manager = SiteManager()
+        
+        logger.info("=" * 70)
+        logger.info(f"Excel数据导入器已初始化")
+        logger.info(f"当前环境: {self.config.ENV}")
+        logger.info(f"数据库配置:")
+        logger.info(f"  - Host: {self.config.MYSQL_HOST}:{self.config.MYSQL_PORT}")
+        logger.info(f"  - Database: {self.config.MYSQL_DATABASE}")
+        logger.info(f"  - User: {self.config.MYSQL_USER}")
+        logger.info("=" * 70)
+    
+    def read_excel(self, file_path: str) -> pd.DataFrame:
+        """
+        读取Excel文件
+        
+        Args:
+            file_path: Excel文件路径
+            
+        Returns:
+            DataFrame对象
+        """
+        try:
+            if not Path(file_path).exists():
+                raise FileNotFoundError(f"文件不存在: {file_path}")
+            
+            logger.info(f"正在读取Excel文件: {file_path}")
+            df = pd.read_excel(file_path)
+            
+            logger.success(f"成功读取Excel文件，共 {len(df)} 行数据")
+            logger.info(f"列名: {df.columns.tolist()}")
+            
+            return df
+            
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"读取Excel文件失败: {str(e)}")
+            raise
+    
+    def validate_dataframe(self, df: pd.DataFrame) -> bool:
+        """
+        验证DataFrame数据格式
+        
+        Args:
+            df: DataFrame对象
+            
+        Returns:
+            是否验证通过
+        """
+        # 检查必要的列
+        required_columns = ['链接']
+        optional_columns = ['序号', '医生', '查询词', '维度']
+        
+        for col in required_columns:
+            if col not in df.columns:
+                logger.error(f"缺少必要列: {col}")
+                return False
+        
+        # 检查是否有空链接
+        null_count = df['链接'].isna().sum()
+        if null_count > 0:
+            logger.warning(f"发现 {null_count} 个空链接，将被跳过")
+        
+        logger.success("数据格式验证通过")
+        return True
+    
+    def import_data(self, df: pd.DataFrame, 
+                   query_word: str = None,
+                   site_dimension: str = None,
+                   frequency: int = 1,
+                   time_start: str = '09:00:00',
+                   time_end: str = '21:00:00',
+                   interval_minutes: int = 30,
+                   dry_run: bool = False) -> dict:
+        """
+        导入数据到数据库
+        
+        Args:
+            df: DataFrame对象
+            query_word: 查询词（如果Excel中没有该列，使用此默认值）
+            site_dimension: 站点维度（如果Excel中没有该列，使用此默认值）
+            frequency: 频次
+            time_start: 开始时间
+            time_end: 结束时间
+            interval_minutes: 执行间隔（分钟）
+            dry_run: 是否为试运行模式（不实际插入数据）
+            
+        Returns:
+            导入结果统计
+        """
+        logger.info("=" * 70)
+        logger.info("开始导入数据")
+        if dry_run:
+            logger.warning("【试运行模式】不会实际插入数据")
+        logger.info("=" * 70)
+        
+        stats = {
+            'total': len(df),
+            'success': 0,
+            'failed': 0,
+            'skipped': 0,
+            'duplicate': 0
+        }
+        
+        for idx, row in df.iterrows():
+            try:
+                # 获取链接
+                site_url = row.get('链接', None)
+                
+                # 跳过空链接
+                if pd.isna(site_url) or not site_url or str(site_url).strip() == '':
+                    logger.warning(f"[{idx + 1}/{stats['total']}] 跳过空链接")
+                    stats['skipped'] += 1
+                    continue
+                
+                site_url = str(site_url).strip()
+                
+                # 获取站点名称（医生名或链接本身）
+                site_name = row.get('医生', site_url)
+                if pd.isna(site_name):
+                    site_name = site_url
+                else:
+                    site_name = str(site_name).strip()
+                
+                # 获取查询词
+                row_query_word = row.get('查询词', query_word)
+                if pd.isna(row_query_word):
+                    row_query_word = query_word
+                else:
+                    row_query_word = str(row_query_word).strip()
+                
+                # 获取维度
+                row_dimension = row.get('维度', site_dimension)
+                if pd.isna(row_dimension):
+                    row_dimension = site_dimension
+                else:
+                    row_dimension = str(row_dimension).strip()
+                
+                logger.info(f"[{idx + 1}/{stats['total']}] 处理: {site_url}")
+                logger.info(f"  - 名称: {site_name}")
+                logger.info(f"  - 查询词: {row_query_word}")
+                logger.info(f"  - 维度: {row_dimension}")
+                
+                # 试运行模式不实际插入
+                if dry_run:
+                    logger.info(f"  ✓ [试运行] 跳过插入")
+                    stats['success'] += 1
+                    continue
+                
+                # 检查是否已存在
+                existing = self.site_manager.get_site_by_url(site_url)
+                if existing:
+                    logger.warning(f"  × 链接已存在，跳过（ID: {existing['id']}）")
+                    stats['duplicate'] += 1
+                    continue
+                
+                # 插入数据库
+                site_id = self.site_manager.add_site(
+                    site_url=site_url,
+                    site_name=site_name,
+                    site_dimension=row_dimension,
+                    query_word=row_query_word,
+                    frequency=frequency,
+                    time_start=time_start,
+                    time_end=time_end,
+                    interval_minutes=interval_minutes
+                )
+                
+                if site_id:
+                    logger.success(f"  ✓ 导入成功（ID: {site_id}）")
+                    stats['success'] += 1
+                else:
+                    logger.error(f"  × 导入失败")
+                    stats['failed'] += 1
+                    
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"[{idx + 1}/{stats['total']}] 处理失败: {str(e)}")
+                stats['failed'] += 1
+        
+        return stats
+    
+    def print_summary(self, stats: dict):
+        """打印导入结果摘要"""
+        logger.info("\n" + "=" * 70)
+        logger.info("导入完成")
+        logger.info("=" * 70)
+        logger.info(f"总计: {stats['total']} 条")
+        logger.info(f"成功: {stats['success']} 条")
+        logger.info(f"失败: {stats['failed']} 条")
+        logger.info(f"跳过: {stats['skipped']} 条（空链接）")
+        logger.info(f"重复: {stats['duplicate']} 条（已存在）")
+        logger.info("=" * 70)
+        
+        # 计算成功率
+        processed = stats['success'] + stats['failed'] + stats['duplicate']
+        if processed > 0:
+            success_rate = (stats['success'] / processed) * 100
+            logger.info(f"成功率: {success_rate:.2f}%")
+
+
+def main():
+    """主函数"""
+    parser = argparse.ArgumentParser(
+        description='从Excel文件导入URL数据到数据库',
+        formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter,
+        epilog="""
+使用示例:
+  # 导入到开发环境
+  python import_excel_to_db.py -f "广告链接 1.26（962条）.xlsx" -e dev
+  
+  # 导入到生产环境
+  python import_excel_to_db.py -f "广告链接 1.26（962条）.xlsx" -e prod
+  
+  # 指定查询词和维度
+  python import_excel_to_db.py -f "广告链接.xlsx" -e dev -q "关键词" -d "医疗"
+  
+  # 试运行模式（不实际插入）
+  python import_excel_to_db.py -f "广告链接.xlsx" -e dev --dry-run
+        """
+    )
+    
+    parser.add_argument('-f', '--file', required=True, help='Excel文件路径')
+    parser.add_argument('-e', '--env', choices=['dev', 'prod'], required=True, 
+                       help='目标环境: dev=开发环境, prod=生产环境')
+    parser.add_argument('-q', '--query-word', help='查询词（默认：None）')
+    parser.add_argument('-d', '--dimension', help='站点维度（默认：None）')
+    parser.add_argument('--frequency', type=int, default=1, help='频次（默认：1）')
+    parser.add_argument('--time-start', default='09:00:00', help='开始时间（默认：09:00:00）')
+    parser.add_argument('--time-end', default='21:00:00', help='结束时间（默认：21:00:00）')
+    parser.add_argument('--interval', type=int, default=30, help='执行间隔分钟数（默认：30）')
+    parser.add_argument('--dry-run', action='store_true', help='试运行模式，不实际插入数据')
+    
+    args = parser.parse_args()
+    
+    try:
+        # 创建导入器
+        importer = ExcelImporter(env=args.env)
+        
+        # 读取Excel
+        df = importer.read_excel(args.file)
+        
+        # 验证数据
+        if not importer.validate_dataframe(df):
+            logger.error("数据验证失败，终止导入")
+            sys.exit(1)
+        
+        # 显示前几行数据预览
+        logger.info("\n数据预览（前5行）:")
+        logger.info("\n" + df.head().to_string())
+        
+        # 确认导入
+        if not args.dry_run:
+            logger.warning(f"\n即将导入 {len(df)} 条数据到【{args.env.upper()}】环境")
+            logger.warning(f"数据库: {importer.config.MYSQL_HOST}:{importer.config.MYSQL_PORT}/{importer.config.MYSQL_DATABASE}")
+            
+            response = input("\n确认继续？[y/N]: ")
+            if response.lower() != 'y':
+                logger.info("用户取消导入")
+                sys.exit(0)
+        
+        # 导入数据
+        stats = importer.import_data(
+            df=df,
+            query_word=args.query_word,
+            site_dimension=args.dimension,
+            frequency=args.frequency,
+            time_start=args.time_start,
+            time_end=args.time_end,
+            interval_minutes=args.interval,
+            dry_run=args.dry_run
+        )
+        
+        # 打印摘要
+        importer.print_summary(stats)
+        
+        # 根据结果返回退出码
+        if stats['failed'] > 0:
+            sys.exit(1)
+        else:
+            sys.exit(0)
+            
+    except KeyboardInterrupt:
+        logger.warning("\n用户中断导入")
+        sys.exit(130)
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"导入失败: {str(e)}")
+        sys.exit(1)
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    main()