商品信息多维表

要解决的问题

手工整理商品信息时，最头疼的不是录入本身，而是信息结构的一致性。不同来源的商品数据——SKU 表、Excel 导出、供应商邮件——字段命名五花八门，product_name 和 title 混用，价格单位有时是元有时是分。直接丢给模型让它「整理一下」，结果往往格式漂移，这次输出五个字段下次只剩三个。

核心能力与工作方式

这个技能的核心思路是分步写入，而不是一次性吞下全部数据。具体流程如下：

• 分步索要字段：先确认商品的基本标识信息，再处理描述类字段，最后写入价格、库存等数值字段
• 逐字段校验：每一步写入前确认字段名和值类型，避免后期大段返工
• 结构化输出：最终产物是符合 JSON 规范的对象，字段名统一、类型明确

这种工作方式的好处是中途可干预——如果某个字段的数据质量有问题，可以在该步骤拦截修正，而不是等到最后发现整份数据不可用。

适用边界与注意点

这个技能适合字段结构相对固定的商品数据整理场景。如果商品属性差异极大（比如同时处理服装和电子产品，且属性维度完全不同），分步确认的成本会比较高。

另一个注意点是：技能本身不负责数据获取，你需要先把原始数据准备好。它能保证输出结构，但不会帮你从网页或 PDF 里提取信息。