商品资料表包含什么
记录 SKU、尺寸、材质、颜色、包装内容、适用条件和来源。把实测数据与供应商描述区分开，缺少的信息标为待确认，不让模型自动补齐。
为每个商品保留原始照片。后续生成的场景图必须与实物结构、配件和数量一致。
图片处理从小样开始
背景杂乱时先用AI 去背，需要场景时再做局部生成。检查商品边缘、文字、接口与反射，不能因为背景更漂亮就接受产品变形。
Adobe 图像编辑说明提供文字编辑方式；批量之前先选几张最难处理的图测试人工返工量。
商品描述如何生成
要求模型按“适合谁、解决什么问题、规格、包装、限制”输出，并且只使用资料表。不同渠道可以调整长度和语气，但事实字段保持一致。
示例：“写一份简洁商品说明，不添加认证、功效或保修承诺；资料没有提供的信息放入待确认清单。”
客服与运营数据
常见问题可以整理成版本清楚的知识库，再按AI 客服流程建立转人工规则。订单、退款和个人资料需要按用户权限处理，不能把完整客户表上传到随意选择的工具。
分析销售数据前，先检查时间范围、退款口径、币种和缺失值。让模型解释趋势时，要求区分观察与原因推测。
衡量是否值得继续
用处理一件商品需要的总时间、返工数量和错误率比较效果。批量生成越多，错误也可能传播越快。把成功小样固定为模板后再扩大范围，营销内容见AI 营销工作流。