在使用 Accio Work 分析店铺时，若直接下达指令而未指定执行路径，不仅耗时较长（通常需十几至二十分钟），且积分消耗巨大，单次流程可能耗费数百至上千积分。
本次测试构建了一个复杂的阿里国际站访客数据分析 Skill，旨在验证其在积分与时间成本上的优化效果，设计结构如下：
Skill 设计与成本优化
该方案通过自定义 Python 采集程序，替代了 Accio Work 调用浏览器子代理挖掘访客信息的方式，从而显著节省积分。
自定义采集程序的核心优势在于大幅降低积分消耗。采集数据若仅保存而不直接输入 Accio Work 展示，不会产生额外费用。
数据存储与分析策略
建议将采集数据保存至独立文件夹内，如下图所示：
目前仅完成了数据采集测试。若直接将数据以 JSON 格式保存至本地，分析时需读取文件，可能产生较高积分消耗。
为解决此问题，可采用代码编写分析逻辑，利用 Python 读取并分析数据，仅将结果交给 Accio 展示或处理，从而节约 Token。另一种方案是将数据写入本地数据库，分析时仅抓取指定字段，避免读取冗余内容，进一步降低资源消耗。
测试数据展示
以下是数据采集过程的积分消耗情况：
测试显示，数据采集量对积分消耗影响较小，4 天与 8 天数据相差仅 1 分。
时间成本方面，两者相差不大，但采集数据量相差 4 天。
后续将进行数据分析模块的编写测试，结果将继续分享。