Es mi tarea fija diaria revisar los productos en línea en plataformas de comercio electrónico. Actualmente, ya he completado la inspección y emparejamiento automáticos del proyecto mediante IA, y el desarrollo ha llegado a la versión 2.5.2. El sistema puede realizar inspecciones de productos en JD, Pinduoduo y Tmall, limpieza de datos por IA, y almacenar la información en tablas multidimensionales de Feishu según los requisitos de formato, emparejar automáticamente a los representantes de ventas y agentes de servicio al cliente correspondientes, realizar verificación manual y, tras confirmación, enviar automáticamente las notificaciones a las personas adecuadas mediante un robot. Además, he aislado manualmente los puntos de mayor riesgo relacionados con el anti-scraping y he creado una biblioteca de conocimientos completa en Feishu, que incluye una base de datos de nombres empresariales, una base de datos de representantes y agentes de servicio, y una base de datos de especificaciones de productos. Lleva dos meses de desarrollo, durante los cuales superé muchos puntos críticos, y el resultado es incluso más confiable que los servicios de terceros disponibles en el mercado. Un buen modelo de IA, combinado con mi propia optimización de los SOPs laborales y la estrategia para manejar los puntos clave, permite crear un flujo de trabajo totalmente o parcialmente automatizado excelente. Este flujo de trabajo semiautomatizado, junto con la biblioteca de conocimientos empresarial, es absolutamente vendible en el mercado. Solo esta idea me parece increíble. Un poco orgulloso. #codex #bibliotecaDeConocimientosEmpresarial #flujoDeTrabajoAutomatizado #sop