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搭建Skill的“产品平衡法则”:人、大模型、规则脚本

发布日期:2026-07-01 07:34:00 浏览次数: 1527
作者:瀚海方舟

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这篇AI选品skill搭建实录,教你如何高效分配人、AI、脚本的协作,让工具真正落地。

核心内容:
1. 如何将自然需求拆解为可执行的搜索关键词
2. 应对高难度验证的采集策略与成本权衡
3. 基于客观数据与语义判断的AI分析决策过程

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
上一篇我介绍了在AI时代爆发的11款开源爬虫工具,好多人问:这些工具,能拿来干嘛?
我花了半天时间,用这些工具,做了一个AI选品skill。比如输入“找一批便宜的纯棉船袜货源”,它自己去 电商网站搜索、采集、比价、挑商家,最后输出给你一张 Excel 加一份分析报告。
记录一下整个搭建过程。
整个 skill 其实就是一份说明书加几个脚本:AI 读这份说明书,知道每一步该干什么、该调哪个脚本。
我输入一个需求,它就开始拆关键词、采集、分析,最后落地两个文件:一份给人看的 Markdown 报告,一份是用来手工筛选的 Excel。
Skill的整体的设计思路分为3个模块:
第一步,把人话翻译成搜索词

让 AI 来拆:核心词"船袜",加 上位词"袜子"、"棉袜"兜住大盘,再把材质、款式组合成长尾词,比如"纯棉船袜"、"加厚毛圈袜"等,抓住细分领域。最后交给人来做选择。
这种带语义理解的拆解,是AI天生擅长的。所以这一步,我把它整个交给了 AI。
第二步是采集
我在上期视频里说过,如果完全交给AI来采集,那么非常消耗token,成本扛不住,所以这一步的方案是,页面的大头解析交给自动化脚本,AI只是帮助我多写几条规则兜底。
但现实还是打了我一巴掌,抓取的页面一多,就会触发高难度的行为验证,比如要你滑到指定位置、停一下、再松手,遇到这种问题,我暂且让AI老老实实地请求人类帮助,而不是疯狂尝试攻击网站。
第三步,也是我觉得最值钱的一步:分析
采集完你会面对几十上百家的店铺。真正头疼的是不知道哪家在这个品类上最专业、最靠谱、最匹配你的需求。
这里我做了个明确的分工:上一步的脚本只计算客观信号 —— 价格分布、每家的主营品类、类目分布、客观评分。把最终的决策权交给这一步的AI来分析。
举个真实的例子:你搜“纯棉船袜”,有一家评分 99%、挂着“实力商家”的标,光看分数你肯定排第一。但 AI 翻了翻它的店铺,发现这家主营是“鞋”或者其他类袜子,袜子只是边缘类目。
这种店铺当前合作问题,但你后面想补不同款式、想换材质做差异化,它大概率接不住、没法稳定供货。
这种带上下文的语义判断,是脚本永远做不到、而恰恰最值钱的一环。
感受

所以你看,搭一个能用的 AI 工具,核心根本不是把爬虫写得多猛,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。
分工对了,工具才好用。

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