C’est une tâche que je fais quotidiennement : vérifier les produits en ligne sur les plateformes de commerce électronique. J’ai déjà automatisé entièrement la surveillance et l’appariement du projet grâce à l’IA, et le projet est maintenant à la version 2.5.2. Il permet de réaliser des vérifications de produits sur JD, Pinduoduo et Tmall, un nettoyage par IA, et d’enregistrer les données dans des tableaux multidimensionnels Feishu selon les formats requis, d’apparier automatiquement les représentants commerciaux et le service client, puis de les vérifier manuellement avant d’envoyer automatiquement les informations via un robot aux personnes concernées. J’ai également isolé manuellement les points les plus à risque en matière de contournement des anti-scraping, et j’ai créé une base de connaissances complète sur Feishu, incluant une base de noms d’entreprises, une base de représentants commerciaux et de service client, ainsi qu’une base de spécifications produits. Ce projet a duré deux mois, durant lesquels j’ai surmonté de nombreux obstacles, et il est même plus fiable que les services tiers proposés sur le marché. Avec un bon modèle d’IA, combiné à une bonne compréhension des SOPS, ainsi qu’à une stratégie claire pour traiter les points critiques, il est tout à fait possible de créer un flux de travail entièrement ou partiellement automatisé très performant. Ce flux de travail partiellement automatisé, associé à une base de connaissances d’entreprise, pourrait être vendu sur le marché — je trouve que cette idée en elle-même est tout simplement géniale. Un peu fier, peut-être. #codex #baseDeConnaissancesEntreprise #fluxDeTravailAutomatise #SOP