AI 工具与业务站点开发
使用 Codex 辅助需求拆解、代码编写、功能联调和回归检查，独立推进网站、小程序与后台工具。把模型能力接到真实的输入、任务状态和结果页面，而不只做一个对话入口。
- 连接文件上传、正文提取与 OCR、多轮咨询、结构化输出及人工复核。
- 组织角色权限、API 与运营工作台；用可编辑模块、实时预览和主题导出复用建站经验。
能力与方法 / AI · 电商 · 自动化
把 AI 接进业务流程。
我的实践连接 AI 应用、跨境独立站与轻量 ERP：把需求拆成页面、接口、数据规则和可重复执行的流程。除了把工具做出来，也关注数据是否可靠、结果如何复核，以及后续怎样维护。
把能力用到具体场景。
从已有项目出发，明确哪些已经做过，哪些需要结合新业务继续验证。
商品与 Listing 规范化
已有实践
双语商品字段、SKU、分类与图片校验，CSV 导入预检，以及独立站商品同步。
可延伸方向
根据平台模板处理标题、卖点、属性与缺失项，形成待复核清单；平台批量发布需单独接入与验收。
选品与竞品调研
已有实践
ScoutAI 的分析输入、结构化报告、历史记录与 PDF 导出，以及演示和真实模型模式的区分。
可延伸方向
在获得授权数据后补充价格、评论与趋势信息，记录来源和时间，将模型推断与可核实事实分开。
广告与运营复盘
可复用基础
数据导入校验、商品与订单台账、结构化报告输出。现有项目尚未接入广告账户或投放数据。
方案方向
从授权导出的报表起步，确认字段、时间范围与指标口径，再设计汇总、异常提示和人工复核流程。
当前电商实践以 WordPress / WooCommerce 独立站为主，不等同于亚马逊或沃尔玛平台运营、广告投放实绩；平台接口、实时数据与业务效果需要在实际环境中验证。
让一次开发，能够持续使用。
面对设计、运营与产品需求，我会先对齐任务和数据，再决定用脚本、工作台还是完整站点解决。
对齐需求与口径
确认使用者、输入来源、关键字段、输出格式与验收标准，先找出重复劳动和人工判断的边界。
小样本跑通流程
先用少量数据跑通导入、处理、预览与导出，暴露字段和模型输出问题，再扩展批量任务。
验证、发布与排查
检查正常与异常路径、权限、数据备份和服务配置；上线问题按可复现步骤定位，修改后补做回归。
文档交接与迭代
交付操作 SOP、字段说明、常见异常和复核节点，记录反馈，再把通用部分沉淀为脚本或模块。
技术，跟着问题走。
围绕站点开发、模型接入、数据处理和部署，选择适合当前任务的技术。
- 开发与协作
- Codex · JavaScript / TypeScript · React / Next.js · Node.js
- AI 与业务接口
- Python / FastAPI · JSON / Pydantic · REST API · PHP / WordPress / WooCommerce
- 数据与文档
- PostgreSQL · SQLite · CSV · ReportLab / PDF · python-docx / Word
- 运行与维护
- Docker Compose · Nginx / HTTPS · 备份恢复 · 回归测试 · 版本归档