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做AI电商内容这段时间，最大的感受不是挖到多少新工具。
而是终于把脑子里那些零散想法，拆成了能反复执行的小流程。
这篇就当阶段记录，给做跨境、电商内容、AI工具测试的朋友一个参考。
不是想证明AI多神。
就是记录一个普通卖家，怎么把AI塞进真实运营里。
AI模特图测款流程
先拿商品白底图生成3种风格场景，然后人工筛掉不符合材质和版型的图。
适合服饰、饰品、小家居。
重点：别直接上架，必须人工检查细节。
可灵AI短视频打样
用“产品痛点→使用场景→结果展示”的脚本结构，先生成镜头草稿。
适合投放前的素材方向测试。
踩过坑：手部动作、商品结构、文字露出，都得单独复核。
评论区卖点提炼
把竞品差评、问答、好评全复制出来，让AI按痛点、顾虑、购买理由分类。
这招很朴素，但真有用。
很多详情页不是缺设计，是缺用户语言。
无脸口播脚本库
不是让AI一次写100条。
先固定3个模板：痛点型、对比型、场景型。
每个模板只改开头和案例。
这样更像真人在讲产品，不是广告机。
TikTok Shop 素材复盘表
每条视频记录：开头、卖点、时长、评论问题、点击表现。
再把表现好的素材喂回AI，让它做变体。
关键不是生成，是回流。
AI客服FAQ草稿
先整理物流、尺码、材质、退换货这4类问题。
让AI生成初版回答，再由人工改成店铺自己的规则。
客服不能完全托管，但能先减轻重复劳动。
后面还会继续整理：
AI选品提示词库，
商品页结构化检查表，
AI生成内容的版权风险清单。
也会分享：
AI电商到底能省哪些钱，
哪些环节看起来很酷但不值得做，
哪些工作流能复制，
以及我在工具测试里踩过的坑。
继续边做边公开记录吧。
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川普在白宫记者晚宴：
“人们根本不知道你们有多幸运。等我走了，你们全都会破产，你们的商业模式就彻底完蛋了。不，这是真的。等我不在了，你们就会破产，因为再也没有人可供你们报道了。根本没人在乎其他人。
《纽约时报》前几天有五篇关于我的报道。你们知道吗，在我从政之前，我这辈子一共上过七次头版，这还是多年成功的积累。我记得六篇是好评，一篇是差评。我有过五篇报道，七篇，五篇好的，对，我总共在《纽约时报》头版上有过七篇报道，这还不错了。现在我平均每天就有三四篇。各种不同的话题，全是差评。全都不好。
但我们如今走到这一步了，我是说我们走到这一步了，事实上，等我讲完，我会直接回到椭圆形办公室，所以我肯定干得还不错。但我们大家一起都做得很好，这就是为什么今晚，为了展示我有多在乎新闻界，并且为了拯救你们的收视率，我很高兴地宣布我的意向，这也算是个独家新闻，我打算竞选第四任美国总统。
我会这么做的，我会有一个正式的……事实上我想我已经有了……对。我赢了，我已经赢了三次了，现在我要再来一次。谢谢。我要再来一次，这应该很容易。我越来越擅长竞选总统了。现在我已经赢了三次，顺便说一句，第二次我表现得非常出色。”
川普确实是美国媒体最大的素材，不对，是全球媒体最大的素材！
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墓志铭
1 配图是昨天的pad推送内容，压的73call中了，群里不少赚了10倍的，这东西，赔率起码比去硬空原油要强吧···具体原因我晚点星球专栏这两天写一下，这次下注的基本逻辑吧，顺便放一个星球地址
2 前几天恰逢清明节，出去踏青，沿途看到各种扫墓的结束后的布置，漫山遍野。昨天刚好又看了给娃买的关于唐朝的书讲李世民千方百计修官史修改自己平生内容的段子，再联想到不让后人评价的武则天的无字碑，决定写几句这个话题。
3 如果把历史当作一张期权，那应该是一张永远不会行权的废纸，因为这是身后名，但若把宇宙的历史看作一个整体，我们又必然是其中一段切片里的主角，那这张期权又是最为宝贵的不会作费的“名”。
4 若一个现代人的墓志铭，我想是他的sns就已经足够，他的文章他的每日吐槽以及给大家带来的好评，恶评，对世界的影响，完全可以用他的影音内容等全部合成一张二维码，参拜的人只要扫码就是一个blog链接，里面汇聚了他的全部作品和当年的今日发布的sns内容，堪称赛博炼化。甚至你给他发消息，逝去的人还可以用他的口吻和他的信息和经历给出一个你想知道的答案。
实不相瞒在当年元宇宙刚出来的时候还真有朋友和我探讨过类似的项目，不过当时大模型还没有这么发达，仅仅能用3d重新制造一个类似diy房间的我的世界的那种展示还是太不性感了。但是今天有了大模型炼化语言风格，我反而觉得时机快到了。
一个电子墓志铭，附带蒸馏其文字内容形成电子祭拜和电子互动的页面，收个起步5999+每年续费648应该算是成立的，毕竟现在远程上班的数字游民也这么多了，属于数字人的数字祭拜又何尝不可。
考虑到这个行业的特殊性（续费找不到人），可以一次性收取20年的维护费，但是承诺永远不会网站跑路，只拿利息就可以维持永久的运维，创业的家族必然不能上市，要作为家族的事业持续去运营，所有抓取的言论仅限国内社媒，必须接受监管。
4 昨天看到一段讲婚姻这家公司的评论很有意思。
普通家庭看条件匹配，条件发生变化马上有人跳车跑路。
高级家庭看人，彼此梭哈这个人，因为认可彼此对这个世界的三观和选择而在一起
特殊家庭只看家族，进门就是为双方家族和双方后代产生的家族去规划，至于其他细枝末节，反而都不是最重要的，其最高的价值观就是整体家族的延续。
选择那种组织形式不关键，关键不要错误的判断了自己所在的组织形式。
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我的跨境电商自动化运营日记（二）
最近两个月，我一直在尝试做一个开品分析 Agent。很多时候一个产品做不起来，不是广告没打好，而是产品从一开始就选错了。
而且，我发现大部分卖家的选品流程其实非常低效：打开 Amazon、看 Best Seller、 Helium10、 Jungle Scout、 TikTok，然后凭经验判断能不能做。虽然看起来专业，但本质上仍然是人工分析。
于是我开始想，能不能把整个开品流程拆解成一条数据流水线？让 AI 自动完成。
最近基于 Hermes 做出了第一版系统。
整体流程如下：
Amazon Listing → Review Mining → Pain Point Analysis → Demand Validation → 1688 Supplier Scan → Profit Simulation → Go / No-Go
整个流程最重要的一步是评论挖掘。因为销量告诉你什么产品卖得好，而评论告诉你为什么卖得好以及为什么卖得不够好。这是机会所在。
第一层：评论挖掘
我抓取 Amazon 前50个 Listing，累计约 3 万条 Review，然后通过 Hermes 调用分析链路：
先进行 Embedding，再进行聚类，最后提取高频抱怨。
这里有个有意思的发现，很多卖家喜欢分析五星好评，实际上最有价值的是三星评论。
因为一星评论往往是情绪发泄，五星评论往往过于笼统，三星评论反而最容易暴露产品真实缺陷。
比如说我看到有个 Portable Blender 类目。Agent 最终发现：电池续航不足、清洗困难、无法处理冰块。这三个问题占全部负面反馈的 42%。
这时候其实就不用再去分析了，而是要去验证市场上是否已经有人解决这些问题。
第二层：需求验证
很多选品工具喜欢展示搜索量，但搜索量经常会骗人。
真正有价值的是：需求增长是否来自真实购买意图。
所以我让 Hermes 同时分析：Amazon Search Trend、TikTok 视频增长、Reddit 讨论量
如果只有 TikTok 数据上涨。
系统会判定：可能是短期流量驱动。
如果 Amazon 搜索量同步上涨，则说明真实需求正在增长。
这一步帮我过滤掉大量伪需求产品。
第三层：供应链匹配
这是很多 AI 选品项目做得最差的一步。
发现需求很容易，找到能赚钱的供应链很难。
我的做法是：直接抓取 1688 和 Alibaba。
分析工厂数量、MOQ、成本区间、发货周期，然后让 Hermes 自动生成 BOM 风险评估。
比如说：如果一个产品只有两三家工厂能生产。即使需求很好，系统也会降低评分，因为供应链风险太高。
第四层：利润模拟
这一步不是预测销量，而是预测失败。
我给 Hermes 建立了一个利润模型。
默认模拟三种场景：
1.广告成本上涨20%
2.客单价下降10%
3.物流成本上涨15%
如果产品在三种情况下仍然盈利，才会进入推荐列表。
这目前是整个系统最重要的规则，不知道能不能跑通，后面再随机应变
基本思路，先保住本金，再往外延伸利润
因为我发现往往毁了一个卖家的是低估了风险....
暂时先写这么多
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