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项目按本次岗位相关能力排序，原始六个项目与真实状态完整保留。
从分散数据中，识别真实上新需求
运营需要的不是更多表格，而是一份可直接行动的结果。将库存、产品、店铺与控价数据统一成判断规则，再输出待上架清单。
数据并不缺失，而是分散在多个 Excel；真正困难的是同名商品、组合 SKU、库存与价格之间的业务判断。
沉淀标准输入、判断规则、异常提示与 Excel 输出模板。将持续监测、异常判断与提醒规则沉淀为流程
单次库存值不是答案，真实变化才是。通过快照、阈值、异常判断与提醒去重，让运营人员先看到需要处理的信息。
反复进入 ERP 和人工记忆变化容易漏检；需要比较前后快照并排除无意义波动。
沉淀监测 SOP、阈值规则、通知去重、故障快照和运行审计。
从品牌差异出发，建立两套 AI 内容生产链路
地毯与床上用品面对不同的品牌表达目标。分别设计定位、脚本、分镜与声音，再用 AI 内容生产和视觉 QA 完成闭环。
两种品类需要不同的镜头节奏、声音和产品质感，不能共用一套素材拼接逻辑。
保留脚本、分镜、音频资产、QA 联系表和测试脚本，形成可复用内容工作流。把非结构化业务知识，转成可验证的 AI 工作流
将口述、截图和操作录制整理成步骤与规则；高风险操作先 Preview，再人工确认，并为异常设置停止边界。
固定流程仍包含站点、数量和渠道风险，业务经验必须先被结构化，系统才知道何时继续、何时停止。
沉淀任务指令、检查点、确认机制、异常停止和失败记录。从人工 Excel 匹配，到跨系统自动核对
从按日期、店铺和品牌整理库存 Excel 开始，进一步识别马帮无货但 Shopee 仍显示库存的 SKU，把人工匹配逐步变成跨系统核对流程。
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