智能选品与商品分析
围绕 1688 商品数据、类目、价格、销量、供应商信息和风险关键词，辅助判断商品是否适合进入 Shopee 上品流程。
AI + 电商自动化
把 AI 编程能力和跨境电商业务结合，构建能真正服务运营的工具系统。
我关注的不只是把 AI 接入开发流程，也在尝试把 AI 落到真实电商业务里：从 1688 选品、商品资料清洗、图片处理、Listing 优化、SKU 定价、利润校验，到 Shopee 上品、折扣活动和运营数据回流，把重复运营动作沉淀成可复用的系统能力。
Listing 优化
结合站点、语言、类目和商品属性，用 AI 生成标题、描述、关键词和卖点，同时保留人工审核与版本追踪。
SKU 定价与利润校验
把采购价、重量、体积、汇率、佣金、交易费、物流藏价、折扣和利润率串起来，形成可计算的定价逻辑。
图片与素材处理
面向主图、规格图和详情图，探索水印处理、素材清理、图片任务流转和人工审核结合的自动化流程。
发布与运营回流
串联店铺授权、类目元数据、物流渠道、发布任务、折扣活动和表现数据，让上品、调价、复盘形成闭环。
AI 编程与模型接入
把 Codex、Claude Code 和国产模型接入流程整理成可复用的开发实践。
Codex 使用
用 Codex 阅读项目、修改代码、运行验证、部署上线，把复杂改造拆成清晰可复盘的执行流程。
Claude Code 接入国产模型
整理代理配置、API 兼容、模型参数、密钥管理和常见报错处理，让本地 AI 编程工具稳定接入国产模型。
AI 编程工作流
把提示词、代码审查、自动化测试、服务器部署和项目文档串起来，形成能落地的日常开发方法。
传统编程技术栈
偏向能长期运行、方便维护、便于部署的后端、前端、数据库和服务器基础技术。
Java
Spring Boot
Node.js
Express
React
JavaScript
SQLite
MySQL
Nginx
Linux
Git