Codex 在电商行业能做的8类工作！大部分人绝对想不到
文章探讨了 Codex 这类 Coding Agent 在电商行业的应用潜力，指出电商中的选品、上架、投流等大量重复性工作本质上是数据处理和脚本任务。作者详细列举了 Codex 能胜任的 8 类工作：选品调研、商品上架、素材生产、竞品监控、投流分析、库存发货、客服售后及财务核算，并提供了具体的实操提示词。文章强调 Codex 应作为提效工具辅助人工决策，而非全权代理。
相关文档
AI 跨境商品页本地化服务实战指南
文章介绍如何用 AI 为跨境卖家做商品页英文本地化服务。核心是把服务缩成可验收的交付物：1 个商品页的英文卖点、FAQ 和客服回复基础包。作者强调交付前先收齐材料、用固定需求表和提示词减少返工、人工质检关键事实（参数、认证、退款规则等），并给出 99/399/799 元的分档定价参考。获客靠行业样品换对话而非群发，7 天只验证是否有客户愿意给真实材料并进入流程。最后强调归档复用、边界清楚，靠稳定交付而非工具复杂度实现提价。
我把 TikTok 运营塞进了 Codex：选品、拆账号、找达人，一句话跑完整个流程
作者将 TikTok 运营工作流封装成 Codex Agent Skill，结合达人精灵 MCP 数据，实现选品、账号诊断、类目研究和增长规划的自动化。文章详细介绍了四个核心技能的安装、配置及具体 Prompt 使用方法，解决了 AI 运营中的幻觉与流程混乱问题。
用Claude Code跑通跨境电商的5大场景，顶10个人的团队
本文详细介绍了如何使用 Claude Code 构建跨境电商自动化体系。作者认为 Claude Code 在干活能力上优于 Openclaw，通过“引擎 + MCP（数据管道） + Skill（业务逻辑）”的三层架构，实现了选品调研、Listing与广告优化、独立站管理、SEO/GEO流量获取及运营自动化五大核心场景。文章提供了具体的 Skill 代码模板和实施步骤，帮助卖家通过技术手段替代重复劳动，实现降本增效。
还在手搓bot？官方偷偷放出的 10 个 Bot 模板，导入就能用
文章介绍了 Grok 官方 Bot Marketplace 中 10 个现成的 bot 模板，按用途分为造 bot 与写代码、设计与内容、增长与生意三类，如 dr eggbot、Lingxi's Engineer Bot、figma bro、Stalk Bot 等。作者指出模板的优势在于范围已收窄、审批线已画好、改比写容易，并分享了自己'主管加专员'的 bot 团队组织结构，发布了包含 8 种身份、35 份提示词的 bot-team-playbook。核心准则是只给主管发需求、主管拆解派活、所有不可逆动作先出草稿由人审批。最后给出新手起步顺序建议：导入模板、连接工具、调整习惯、确认审批线、逐步扩展。
如何用一组AI智能体实现工作自动化（完整配置+提示词）
作者介绍了使用Teamily AI平台将多个AI智能体组织成一个团队来自动化工作的完整流程。作者以构建一个免费提示词库网站为例，搭建了包含趋势研究员、内容创作者、网页开发者和验证编辑四个智能体的群组，通过明确的群组规则定义各智能体的职责和交接流程。智能体之间能读取彼此的输出、互相质疑，验证编辑器还两次拦截发布，发现引用错误等问题。最终作者将整个流程保存为Loop，实现每周自动重复运行，展示了人机协作群组替代多聊天窗口粘合工作的方式。
小红书虚拟产品卖什么？选品表、选品方法和 AI 销量监控工具全分享
作者冬青分享小红书虚拟产品选品的完整方法：首先介绍如何用 AI 开发一个每小时采集商品页面累计销量的监控软件（提供完整开发提示词'红薯雷达'），并分享了整理出的 1400 多个小红书虚拟商品选品表。随后总结了七条选品经验：看店铺运营时长、笔记数量与销量的比例、自定义的'爆品值'指标、'商品价值'指标、季节性需求、竞争程度分析，以及警惕伪蓝海市场。最后建议从兴趣出发逐步研究，先模仿再超越，并通过小规模测试验证后再投入。
高级 Skill 不是更长的提示词，而是一套组合技
文章探讨了高级 AI Skill 的本质：不是把更多指令塞进一份文件，而是把多个单点能力按任务关系编排组合。作者通过分析 GitHub 上多个热门 Skill 仓库，总结出五种组合模式：路由（判断调用哪个 Skill）、顺序（强制工作流程）、选择（按需分诊组合）、流水线（专业能力交接）和分层（Skill 与系统能力分工）。文章提出组合 Skill 的五个核心零件：路由、输入输出契约、顺序与并行、上下文状态、验证反馈，并建议从真实返工中逐步长出组合关系。核心观点：Prompt 让 AI 听懂一次需求，Skill 固化一类做法，而组合 Skill 才能把复杂任务交付出来。
越改越烂！为什么 AI 自动修改 UI 总是翻车？「附终极解法」
作者分享用 AI 复刻页面时踩过的坑，搭建了渲染、截图、逐像素比对、模型诊断再修改的自动工作流。实测发现模型并非每轮都变好，有时越改越烂，最终保留历史最佳。作者总结三个关键坑：尺寸不一致、动画未播完、在坏版本上叠补丁，并给出三条规则：统一尺寸、固定渲染环境、每轮从历史最佳继续。
我把每天找选题、写初稿的活完全交给AI：整套飞书配置+专属Skill全部开源
作者分享了一套基于「豆包工作」的全自动内容创作流水线搭建教程：通过飞书连接器建「选题作战库」多维表格收集素材，利用AI自动快判打分筛选选题，并借助云电脑+定时任务实现关机挂机巡检。文章详细公开了建表提示词、快判Prompt、以及将个人文风萃取为知识库并封装成自定义写作Skill的完整协议，包括事实分层打标和人工确认闸门等关键设计，防止AI写作失控和文风漂移，实现从灵感到成稿的端到端闭环。
用机器人自动化你的生活
作者分享了一套通过 AI Agent 自动化个人生活的实用方案。文章提供了一份可直接复制使用的 Markdown 提示词，角色为「AI Agent 架构师」，用于对用户的生活和工作做全面审计与访谈。核心原则是最小化有用的 Agent 编制（通常 1-3 个即可），遵循从手动任务到一次性 AI 任务、技能、例行程序、命名专家 Agent、多 Agent 协作再到定时自动化的渐进升级层级。文章详细给出工作流决策漏斗、Agent 拆分测试的六个维度（所有权、上下文、工具、工作风格、审批边界、触发节奏）、Agent ROI 评估方法，以及 Grok Bot 与 Hermes 两个运行时平台的选型指导。
AI 帮外贸业务员少写一百封邮件：把询盘变成报价前需求卡
文章介绍如何用 AI（如 ChatGPT、Claude）将外贸询盘整理成“报价前需求卡”，减少报价前的信息遗漏和反复沟通。作者提出一套四步流程：收集真实询盘、产品目录等材料；让 AI 分两轮提取已确认信息并列出信息缺口；将补问和风险做成邮件模块与风险卡；先以一周试跑的小单切入，再转为包月维护服务。核心观点是 AI 的价值不在于代写英文邮件，而在于把报价前的判断变成可检查、可交接、可复用的流程，字段和判断顺序才是客户留下的原因。
How to Build a One-Person Company That Runs from Slack
作者分享了如何用五个 Slack 频道运营一人公司的实践经验。通过 AI 员工工具 Viktor（可连接 3200+ 工具），将内容创作、客户项目、咨询销售、财务和广告投放等日常工作自动化。核心思路是让 AI 读取现有工具中的业务状态、应用公司规则、完成准备工作，最后回到 Slack 供作者审批。文中详细展示了 X/YouTube 选题、客户项目跟进、销售线索挖掘和财务追踪四个工作流的完整提示词设置，强调 AI 只做研究和准备，所有发布、发送和支出决策仍由人把关，从而每周节省大量拼凑信息的时间。
