资源与支持

高效使用技巧

让运营任务输出质量更高、效率更快的实用建议

先选对入口

简单问题可以从新任务直接发起；已经明确要做选品、市场分析、Listing、图片或视频时，优先进入对应子 Agent。专业入口会引导补齐该场景需要的信息，输出也更稳定。

大多数效果问题都来自对象不清楚。尽量在任务里说明商品、站点、类目、目标人群、输出形式和限制条件。

不要一遇到结果不满意就重新开任务。直接在当前会话说明要改哪里，系统会基于已有上下文继续处理。

情况	追问方式
站点错了	改成 Amazon Germany，语言输出德语，重新生成。
卖点不准	保留结构，但把核心卖点改成可折叠、防尘、透明可视。
图片主体不稳	保留商品外观和颜色，不要改变结构，只更换厨房场景背景。
视频节奏不合适	缩短到 8 秒，镜头先展示整体，再展示使用过程。
报告太长	保留结论、风险和下一步动作，压缩成适合内部评审的摘要。

任务越复杂，越不要一上来要求系统直接给最终答案。可以先让系统说明执行计划、需要哪些数据、会调用哪些能力、每一步会输出什么，再确认是否开始。这样可以减少跑偏，也方便中途检查。

任务类型	推荐拆法
多数据源分析	先列出需要的数据源和字段，再按市场、竞品、评论、关键词等维度逐步分析。
多 Skill 组合	先让系统列出需要用到的 Skill、输入字段和执行顺序，确认后再提供 ASIN、链接、图片或表格。
报告复刻	先说明目标报告的字段、时间范围、聚合方式、样式规则和输出形式，再生成正式报告。
定时监控	先确定监控对象、基准值、阈值、频率和告警格式，再创建任务。

批量任务、封装 Skill、批量选品或批量找货源前，建议先用少量样本跑通。小样本阶段重点看数据是否能取到、字段是否完整、结果格式是否可用，以及判断逻辑是否符合业务预期。

要验证什么	看什么结果
数据链路	是否能稳定获取商品、关键词、图片、价格、评论或货源数据。
字段完整度	关键字段是否缺失，例如价格、月销量、复购率、评分、链接、站点和时间范围。
判断逻辑	筛选条件是否真的按你的标准执行，例如低竞争、高增长、价格异动或一件代发。
输出格式	结果是否适合继续使用，例如能否导出表格、生成报告、进入商品库或继续生成 Listing。

涉及采购、价格、利润、合规、选品和投放判断时，不要只看总结。要让系统把关键依据一起给出来，方便人工复核和团队协作。

结果类型	建议要求
选品结果	输出候选商品表，并保留筛选条件、关键指标和放弃原因。
货源结果	输出可点击链接、代发价、批发价、月销量、复购率、店铺评分和匹配说明。
价格监控	输出当前价格、基准价格、偏差、数据来源和操作建议。
趋势报告	说明数据来源、时间范围、聚合方式和关键异常点。
合规检测	区分数据事实、风险判断和需要人工复核的内容。

同一个商品的资料尽量沉淀到商品库，关键词和风险表达沉淀到词库，重复执行的流程沉淀到技能。这样后续生成 Listing、图片和视频时，不用每次重新整理上下文。