人、大模型与规则脚本：Skill产品平衡法则搭建要素

聊到AI选品工具，很多人第一时间会疑惑：这东西真的能落地吗？今天这篇实战记录，就是完整拆解一个真实AI选品skill的搭建过程——不讲虚的概念，只聚焦如何把“人、AI、脚本”三者的协作关系理顺，让工具真正跑通。

起因很简单。上一篇分享了11款开源爬虫工具，不少人追问：这些工具到底能用来做什么？坦白说，光有工具远远不够。我花了将近一天时间，用它们搭了一个AI选品skill。最终效果是：你只需输入一句话——比如“找一批便宜的纯棉船袜货源”——它就会自动去电商网站搜索、采集、比价、筛选商家，最后生成一张Excel表格加一份分析报告。

整个过程拆开来看，实际上就是一份说明书加上几个脚本。AI读取这份说明书，清楚每一步该做什么、调用哪个脚本。你输入需求后，它开始拆解关键词、执行采集、进行分析，最终产出两个文件：一份供人工阅读的Markdown报告，一份用于筛选数据的Excel表格。

整个Skill的设计，可以拆成三个模块。

第一步：把自然语言需求转化为搜索词

这一步，核心是让AI将口语化的需求拆解为一套完整的搜索词组合。举个例子，“船袜”是核心词，但最好补充“袜子”“棉袜”这类上位词来覆盖大盘，再结合材质、款式组合成长尾词，比如“纯棉船袜”“加厚毛圈袜”，用来精准锁定细分市场。最后交给人工进行筛选和微调。

这种带有语义理解的拆解，正是AI真正的强项。所以这一步，完全可以全部交给AI来完成，没有任何问题。

第二步：采集——成本与精力的平衡

上期视频里提过一个关键判断：完全让AI去做采集，token消耗非常惊人，成本难以承受。所以这里的方案很明确——页面的主要解析工作交给自动化脚本，AI只帮助多写几条规则作为兜底。

然而现实还是给了教训。采集页数一多，就会触发高难度行为验证——比如要求滑动到指定位置并暂停，或者先点击再松开。遇到这种问题，最理性的选择不是让AI疯狂尝试攻击网站，而是让它老老实实请求人类协助。这是成本与效率的最优解。

第三步：分析——这才是真正的核心

采集完成后，你面对的可能是几十甚至上百家店铺。真正让人头疼的是：不知道哪家在这个品类上最专业、最靠谱、最符合你的需求。

这里做了明确的分工：上一步的脚本只负责计算客观信号——价格分布、每家的主营品类、类目分布、客观评分。而最终的决策权，交给AI来做分析。

举一个真实的例子：你搜索“纯棉船袜”，有一家店铺评分99%、挂着“实力商家”标，光看分数绝对是首选。但AI翻了翻它的店铺后发现，这家主营其实是“鞋”或其他类袜子，袜子只是边缘类目。短期内跟它合作也许没问题，但当你后面想补充不同款式、想换材质做差异化时，它大概率接不住，无法稳定供货。

这种带有上下文的语义判断，是脚本永远做不到、也最有价值的一环。

所以回到最开始的问题。搭建一个能用的AI工具，核心根本不是把爬虫写得多快，而是想清楚一件事：哪些交给脚本，哪些交给AI，哪些必须留给人类。分工对了，工具才真的好用。

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