前两篇，我写了选品、关键词、评价，也写了标题、详情页和投放。
这些都很重要，但继续往下做时，我发现还有一个更大的问题：
如果连店铺真正卡在哪里、这个品到底赚不赚钱、下一阶段先做什么都没判断清楚，AI帮你把单点动作做得再快，也可能只是更快地忙错方向。
很多电商人用AI，最容易从“生成”开始。
写标题、写卖点、写详情页、写周报。
但真正影响经营结果的，往往不是少写了一段文案，而是三个判断没有做：问题找错了、利润算错了、计划排错了。
所以这次，我把3套更接近经营层的方法装进了AI：
店铺诊断 → 利润测算 → 经营规划与复盘
它们不是替老板拍板，也不是让AI自动接管后台，而是让AI先按同一套数据口径把问题找出来，再把动作排出先后顺序。
第一个Skill：店铺诊断，先找最大卡点
第一个是 xiaobai-store-diagnosis-assistant，小白店铺诊断助手。
店铺出问题时，最常见的做法是到处改：流量掉了就加预算，转化低了就换主图，销售额下滑了就上活动。
这些动作不一定错，问题是它们经常没有先后顺序。
这个Skill不会一上来就给建议，而是先让商家选择真正想解决的问题：销售额下滑、有流量没转化、推广ROI低、销售额有但利润低，或者接手新店不知道从哪里看。
随后，它会索要一个最小数据包：
○ 店铺最近7天、30天或90天的整体数据；
○ 免费与付费流量来源；
○ 商品排行与单品表现；
○ 推广花费、成交、点击和转化数据；
○ 如果要判断利润，再补成本、退款和售后数据。
它先用“销售额＝访客数×支付转化率×客单价”定位大方向，再把问题归入流量、转化、商品和利润四类，最后只输出P0、P1、P2三个优先级。
图里是Skill自带的演示案例，不是真实客户业绩。
演示数据里，A商品贡献了不少销售额，但毛利低、退款高，预算还在继续往它身上集中；B商品销售额不大，却有更高的毛利和推广效率。
这时真正的问题不是“推广技术不够好”，而是：预算正在放大一个低利润模型。
你可以这样调用：
这是店铺整体、商品排行、流量来源、推广和利润数据。请先检查数据完整度，再判断当前最大的经营卡点。所有结论标注数据证据，不要给泛泛建议，最后只输出P0、P1、P2行动清单，并告诉我接下来要观察哪些指标。
它的边界也很明确：没有数据，只能给待验证方向；资料越少，结论等级越低。它不会承诺改完以后销量一定提升。
第二个Skill：利润测算，不再只看表面ROI
第二个是 xiaobai-profit-calculator，利润测算官。
不少运营盯投放时，只看一个ROI数字。
可同样的ROI，放在不同毛利、不同退款、不同物流成本的商品上，结果可能完全不一样。
所以这个Skill不是只做一道“售价减成本”的减法，而是把产品成本、平台扣点、推广费用、物流包装、售后折损放进同一张表里，继续反推：
○ 单件净利润和净利率是多少；
○ 推广做到什么ROI才刚好不亏；
○ 当前定价是引流价，还是根本没有利润空间；
○ 多SKU情况下，引流款和利润款怎么分工。
演示案例用的是一款天猫沙发垫：产品成本40元、物流包装5元、推广费率30%。
按75元售价计算，账面上看有40%的商品毛利，但把扣点、推广和售后折损算进去后，演示结果里的单件净利润只剩2.55元。
这里最重要的不是“应该卖75元还是100元”，而是运营终于能看到：这个价格能不能支撑当前推广模型。
你可以这样调用：
这是我的真实产品成本、售价、平台实际扣点、物流包装、退款折损和推广费率。请区分我提供的数据与估算值，计算单件净利润、净利率和盈亏平衡线，再给出保守、正常、激进三种定价或投放方案。任何缺失数据先问我，不要用通用平台费率替代真实费率。
平台扣点和类目费率会变化，所以正式测算时一定要输入当期真实数据。Skill里的默认值只能用于演示和初步估算，不能替代财务账。
第三个Skill：经营规划与复盘，不再写一份假大空计划
第三个是 xiaobai-ops-planning-report，电商经营规划与复盘汇报官。
很多运营不是没做事，而是做完以后讲不清楚：上个月到底哪里做对了，哪里没做成，下一阶段为什么先做这几件事。
还有些规划，看上去表格很满，目标很大，但跟上一阶段的数据和问题没有关系。
这个Skill设置了两种模式：
○ 有完整经营数据，走“复盘—诊断—目标—策略—监控”的完整版；
○ 暂时没有完整后台数据，走口述复盘版，但所有判断明确标注“基于口述”。
它不会直接替商家定一个拍脑袋目标，而是先把KPI、人货场数、流量结构和执行能力拆开，再给保守、正常、激进三档建议，让最终负责人拍板。
生成的也不只是“下个月继续优化产品、提升流量”这种正确的废话，而是要回答：
○ 当前最严重的三个问题是什么；
○ 哪些动作已经验证有效，哪些应该停止；
○ 下一阶段先抓什么，哪些事情暂时不做；
○ 每个动作对应什么指标、由谁执行、什么时候复盘。
你可以这样调用：
我要做一次月度经营复盘。下面是目标、实际结果、主要动作、商品结构、渠道投入和团队分工。请先做问题诊断，不要直接写漂亮总结。把有效动作、无效动作和未验证动作分开，再给下一阶段3个最高优先级，并输出老板汇报版和团队执行版。
如果只有口述，没有数据，它可以帮助梳理，但不能把推断写成确定事实。
三个Skill串起来，AI才开始像一个经营助手
单独看，这3个Skill分别解决诊断、算账和汇报。
串起来以后，它们才形成一条真正的经营链：
1. 店铺诊断先找到最大卡点，决定当前先解决流量、转化、商品还是利润；
2. 利润测算把销售额还原成真实经营账，判断哪些商品和投放值得继续；
3. 经营规划与复盘把诊断结论变成下一阶段目标、动作和监控表；
4. 下一次复盘再把结果喂回来，修正判断，而不是每个月重新问一次AI。
这也是我现在做电商AI产品时越来越明确的一件事：
AI和电商结合，不是多装几个聊天工具，而是把我们真正做业务的顺序、数据、判断和验收标准装进去。
AI可以帮我们更快地整理和计算，但最大卡点是什么、资源往哪里投、最终目标定多少，仍然需要经营者确认。
免费文章讲方法，产品交付完整工作流
这篇文章里，我把三个Skill解决什么问题、要准备什么数据、怎么调用，以及演示结果都拆出来了。
免费内容应该让你先看懂：这个方法有没有用，适不适合自己的业务。
但真正放进日常经营，还需要完整安装包、规则文件、数据清单、报告模板、版本更新和真实业务适配。文章不会把这些文件拆散公开，因为拆散以后，剩下的又只是一段提示词。
如果你想查看这3个Skill和其他自研工具，可以打开飞书工具箱：
2026 电商 AI Skill 工具箱
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我是老兵小白。
下一篇，我准备继续拆“主图诊断—设计Brief—AI出图”这条视觉工作流：不是让AI随便生一张图，而是先把电商转化问题判断清楚，再让美工或AI执行。