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做了几年虚拟产品,我开始用 Codex 把选品经验变成一套系统

把找词、看商品、拆店铺的经验写成规则,交给 Agent 持续执行。

脱敏摘要

先看结果,再决定要不要深挖

渊禾做过多年虚拟产品,发现选品方法并不缺,难的是持续执行与记录。他开始把关键词、商品、店铺之间的研究路径拆成规则,尝试让 Codex 和浏览器自动化承担重复搜索,自己保留需求判断。原帖重点是方法与系统搭建,未披露这套系统带来的销量或收入。

本站判断

看这个案例,先判断三件事

为什么值得看
作者要自动化的是已有的需求研究方法,而不是让模型随机推荐商品。
谁更适合参考
适合已有选品经验、正在被重复搜索和整理工作拖慢的人。
先核对什么
目前是方法与系统复盘;原帖未给出这套系统的经营成绩。
本站建议 / 可以这样试
适合谁
内容经营者和电商从业者
先试什么
先挑一个产品或一组素材做小规模测试,记录发布与反馈。
观察什么
比较真实询问、点击和成交反馈,分开记录成本与收入。
试试 图片压缩 ↗

原帖会回答什么?

  • 多年选品经验如何拆成 Agent 能执行的规则?
  • 自动搜索与人工判断的边界放在哪里?
  • 如何避免每天找到一批产品,却没有积累可复用的研究结果?
还在判断值不值得做?先读本站判断指南
答案在原帖里

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