客户说“发个目录看看”，你会发什么？
整本 PDF，一串产品链接，再补一句“有喜欢的告诉我”。资料是发了，筛选工作却留给了客户。
我觉得这件事很值得交给 AI：先按客户的采购条件缩小范围，把每款为什么入选说清楚，让下一轮沟通有个落点。
今天我拿 8 条模拟包材资料，真的做了一个本地选品单生成器，输出了候选表、比较页面和逐款判断记录。工具真实运行；采购需求与产品数据都是模拟的，没有真实客户或成交结果，也没有在 Accio Work 里执行。
先写采购条件，再让 AI 翻目录
这次演练的需求很简单：500 只试单，找 30ml、PET 材质、带泵头的空包材。
我先把目录整理成一张 CSV 表：产品编号、名称、材质、容量、瓶盖类型、MOQ、外观，以及资料来源版本。再让当前对话 AI 按这些规则写出生成脚本，在工作区执行。
这里面最关键的字段，反而是资料来源。推荐错了，要能回到原来的规格卡核对，不能只剩一段漂亮介绍。
材质、容量、泵头和 MOQ 是本轮硬条件。颜色先保留给客户比较。价格、库存、交期和灌装适配没有数据，我就没有让程序替供应商回答。
跑完 8 款，我没有得到 8 句推荐理由
真实运行结果是：3 款候选、2 款待补信息、3 款排除。
8 款模拟产品分为 3 款候选、2 款待补信息、3 款排除
P01、P02、P03 的已知条件匹配，模拟 MOQ 分别是 300、500、200 只，外观分别为透明、茶色、白色。
P04 是玻璃材质，P05 的 MOQ 是 1000 只，P06 容量为 50ml，均不符合本次条件。产品本身未必不好，只是这轮不该先推。
P07 缺 MOQ，P08 缺材质，被放进待补清单。它们没有因为资料空白就被“猜成合适”，也没有直接消失。
我还改动输入做了验证：MOQ 从 500 改为 1000，候选会被排除；MOQ 留空或写成无法解析的“500pcs”，会进入待补。两个测试用例共核对了 9 项断言，均通过。
这一步给我最大的提醒是：AI 能否选得准，取决于你有没有把客户条件和产品事实整理清楚。
客户收到的，应该是一张比较单
内部需要看 8 款的判断记录，客户先看 3 款候选就够了。
我把输出页面做成三张比较卡：统一展示容量、材质、泵头、MOQ 和外观，保留对应规格卡版本。页面明确标注模拟数据，候选仅代表已知字段匹配。
3 款模拟候选的外观与 MOQ 对照，以及样品验证前的下一步问题
接下来，我希望客户回答的是：“先看透明、茶色还是白色？准备灌装什么产品？”
拿到选择和灌装产品，再核对泵出量、标签面积、样品适配、目标市场要求、装箱和报价。这样才有机会往寄样推进。当前产物没有验证瓶子是否适配某款精华，也没有证明客户更愿意回复。
这份本地原型还有个限制：它依赖结构化表格，不能自动把任意 PDF 目录准确读懂。换成真实资料时，图片里的规格、不同版本的 MOQ，仍要先抽查。
给 Accio Work 的任务，可以具体到这里
你可以准备脱敏需求和经过确认的产品表，先试这段指令：
根据采购需求筛选产品表。把硬条件和偏好分开，逐款输出候选、待补信息或排除，并引用产品编号与资料版本。缺失字段不得推测；所有已知硬条件都满足才进入候选。生成内部完整判断表，以及给客户比较的候选清单，展示差异和一个明确的下一步问题。价格、库存、交期和适配没有依据就写待确认。只生成文件，不联系客户。
这段指令供你在 Accio Work 里试跑；本次实际验证的是工作区里的 CSV 生成器。换产品类别，要重设条件，不能把包材的筛选规则直接用于成品、机械或服装。
懂业务的人用 AI，会先想清楚：客户当前需要做哪个决定，我能拿什么资料帮他做这个决定。
你现在给客户发的是整本目录，还是按需求筛过的候选单？私信回复“选品单”，我把这次的字段模板、演练文件和指令发你。关注我，继续拆解 AI 怎样进入外贸的实际业务流程。