自动化工具和AI生成的应用为商家提供了应对重复性任务的新方式。其中，最具变革意义的莫过于“氛围编码”（vibe-coding）。
在竞争激烈的市场中经营一家电商店铺是一项艰巨的任务。你需要处理订单、管理营销活动、服务客户，以及完成许多重复性工作，如报告生成和监控等。
熟悉的解决方案
直到最近，只有少数几种切实可行的方案可以完成这些看似不可能完成的任务：
- 手动完成。
- 订阅SaaS解决方案。
- 聘请开发人员来构建工具。
假设你销售热门Funko收藏品。很多人购买它们，同时也有大量竞争对手商店在售卖。
为了追踪竞争对手的价格，你可以偶尔访问几个网站，以确保你的价格与市场行情保持一致。
或者，你可以使用Prisync、Price2Spy或Competera等价格智能工具，也可以聘请开发人员为你定制开发。
比较竞争对手的价格是一项重复但必要的任务。
自动化
最后一个选项——自建工具——是在2026年发生最大变化的部分。
明确地说，开发内部工具并非新鲜事。我曾在2015年为此目的撰写了一篇教程：“使用Python和Scrapy监控竞争对手价格”，其中提供了构建基本网络爬虫的分步说明以及Python代码示例。
今年二月，我写了一篇后续文章“AI复兴电商DIY”，探讨了自动化平台和人工智能如何使创建内部软件工具变得相对容易；我再次以竞争价格自动化为例，这次是在n8n平台上进行的。
此后，n8n增加了更高级的网络爬虫、用于存储的数据库以及AI聊天界面，使你能够就价格变化和历史价格趋势提出问题。
氛围编程
然而，人工智能的发展速度如此之快，以至于我在这篇文章中重新审视了使用廉价且易于获取的工具来解决许多零售和电子商务软件需求的想法。
本示例使用了氛围编程，即通过自然语言向人工智能工具描述需求来创建软件应用程序的过程。
在过去两个月里，我看到了十几个在生产环境中运行的氛围编程应用程序示例。它们都不是专门针对电子商务或零售业的，但它们展示了可能性所在。
以下是一些示例：
- 一位营销高管构建了一个SaaS工具，年订阅费为1,500美元。他拥有几位客户。
- 一位首席执行官开发了一款插页式广告应用，在其公司的媒体网站和外部链接之间放置“激励广告”。
- 一位软件工程师构建了一个工具，用于监控传入的错误报告、分析这些报告，并在可行的情况下起草代码更改和拉取请求。
- 一位朋友用氛围编程构建了一个工具，用于阅读小联盟棒球比赛数据并建议改进他的教练方法。
竞争态势
任何人都可以通过Claude、ChatGPT或相关工具开始氛围编程。输入类似“为我制作一个价格智能工具”的内容即可。
接下来是与工具进行的来回对话，根据反馈生成和更新原型。不过，您可以通过使用单独的人工智能或在单独模式下规划应用程序来改进流程并减少AI积分消耗。
在本示例中，我使用ChatGPT为Replit（构建该应用程序的氛围编程工具）开发了一个简洁而详细的提示词。（我也可以使用Replit自己的规划模式。）
我最初输入到ChatGPT的内容非常详尽，包括：
- 项目身份与目标。该应用旨在实现什么功能？
- 技术栈。是否有任何技术要求？例如特定的AI模型或特定的API；如果是API，请附上文档链接。
- 数据要求。需要捕获哪些数据？是否有特定的存储要求？
- 认证机制。登录应如何工作？是否存在不同的用户角色？
- 屏幕与视图。用户在完成任务或与应用交互时应该看到什么内容？
- 测试。该应用是否应包含任何自动化测试？
- 设计要求。是否有任何需要考虑的视觉元素或标准？你是否希望使用特定的字体或颜色？
创建
基于该初始输入，ChatGPT生成了一个vibe-coding（氛围编码）提示词。我阅读了计划，提出了一些问题，并要求进行修改。
最终，我将ChatGPT生成的提示词用于Replit——本例中的vibe coding AI。Replit花了18分钟构建了我的比价应用的第一版，我将其命名为“Funko Price Intel Tool”。
该工具提供了来自Amazon、Walmart、Entertainment Earth和Science Fiction Classics的Funko收藏品（假设性）90天价格历史。
基本的价格历史图追踪了随时间推移的价格变化。点击图片放大。
它还包含每日价格表、当价格波动超过20%时填写的消息字段，以及指向产品页面的链接。日志标签页记录抓取情况并标注任何抓取错误。测试后，我的新工具被证明功能正常。
几乎任何人都可以完成类似的事情。
价格表显示了每次收集数据时各商店的价格。点击图片放大。
沉浸在氛围中
Vibe coding不会取代所有SaaS工具或专业开发人员。两者仍然是关键任务系统的最佳选择。但自动化常规、重复性任务要容易得多。