先整理商品事实，再生成表达

商品规格、材质、尺寸、兼容性、使用限制和合规说明应来自可信数据源。AI 可以重组表达，但不能替代事实确认。

建议建立商品主数据字段和证据来源，生成任务只能使用已确认内容。缺失信息应标记并交由人工补充，不要让模型猜测。

把内容任务拆成可审核的步骤

标题、卖点、长描述、搜索摘要和广告素材说明有不同目标，不应使用一个提示词一次完成。分阶段生成可以让规则、语气和审核标准更清晰。

  • 事实校验：只引用已批准字段
  • 品牌语气：使用明确词汇和禁用表达
  • 渠道适配：遵循平台长度与政策
  • 人工审核：发布前保留最终责任人
关键原则：先确定数据责任、同步方向和失败处理，再开始编写接口代码。

保留版本和反馈数据

记录输入数据、提示模板、模型版本、生成结果、人工修改和最终发布内容，才能解释结果并持续改进。

效果评估应关注发布后的搜索表现、转化、退货原因和客服问题，而不是只判断文本是否流畅。

哪些内容不应完全自动化

涉及健康、安全、法律承诺、认证、兼容性和精确性能的数据需要更严格的人工与专业审核。没有可靠来源时，应选择不发布，而不是生成看似完整的答案。