你有没有遇到过这种“选品痛苦”——
看了 30 个候选品，脑子里全是“好像可以”，但手就是不敢下第一单海外仓。
因为你知道：海外仓一压货，错一次不是亏钱，是现金流被按在地上摩擦。
所以我今年做了一个很“反常识”的决定：
把海外仓选品这件事，做成一张“单品模式”的 AI 工作流表格。
然后我干了一件更“作”的事：
我拿同一套输入，同一张表，同一条 SOP，分别丢给 3 个模型跑——
Claude Opus 4.5、GPT 5.2、Gemini 3.0 Pro。
结论先放这：
Claude Opus 4.5 ＞ GPT 5.2 ＞ Gemini 3.0 Pro
但我不打算把话说死，因为真正关键的不是“谁更强”，而是——
你有没有一套能反复复用的选品闭环。
这套“海外仓 AI 单品选品工作流”，我到底在解决什么？
过去我们选海外仓品，最容易卡在两件事：
信息过载：看了一堆数据，越看越犹豫
决策失真：利润算得很漂亮，上线后才发现广告/退货/体积重量把你吃掉
所以我把选品拆成一个“单品闭环”，强制让自己每次只判断一件事：
👉 这一个品，值不值得进入第一轮测款？测多少？怎么测？风险点是什么？
你看图里那张“单品模式”表，核心就 3 段：
你填的： 产品基础信息 + 竞品数据 + 类目市场数据（尽量少、但关键）
表格自动算： 成本、毛利、净利、目标 ACOS 等（把算账标准固定下来）
AI 输出区（E~J）： 建议定价、预估毛利、SOP评级、差异化方案、首测数量、风险提示
重点是：
AI 不是来“给你灵感”的，是来按你设定的规则跑流程的。
为什么我会去对比 3 个模型？
因为我发现一个很现实的问题：
很多卖家说“我用 AI 选品”，但实际上他们在做的是——
把一个模糊的问题丢给 AI，期待一个精确答案。
结果就是：看起来很专业，落地一塌糊涂。
所以我这次不是比“谁更会写作文”，而是比：
谁更能按表格字段输出
谁更少“跑偏/编造”
谁更能把“建议”落到可执行的首测动作
谁更能识别海外仓最要命的：风险与缓冲
实测差异：为什么是 Opus 4.5 ＞ GPT 5.2 ＞ Gemini 3.0 Pro？
1）Claude Opus 4.5：最像“有经验的项目经理”
它最强的就像一个能落地的执行者。
在你图里那种表格（尤其是“AI综合评价”“最终结论”那块），Opus 的输出更像是：
给分数（0-100分）
再给“为什么”（用你表里的指标说话）
最后给“下一步动作”（首测数量+验证点）
它还会更主动地把“差异化方案”拆成可执行模块（比如你表里 H 列那种“核心交付”），不容易空喊。
一句话：Opus 更接近我要的东西。
2）GPT 5.2：综合能力比较平衡，没有特别突出的。
主要还是啰嗦的无用东西比较多，感觉一直围着目标打转，就是差一点才戳中目标。有时会把“可能性”说得像“确定性”，如果你不盯紧字段约束，它会越写越像长文分析。
一句话：GPT 5.2 要出结果更要多次交互。
3）Gemini 3.0 Pro：几乎等于无用。
Gemini在这个方面远远落后，只有banana pro生图效果不错，特别对于文字生成非常准确。
一句话：gemini这方面还得加强。
我真正学到的一点：模型强弱非常重要，工作流才能成为护城河。
这次对比让我更确信：
AI 的上限，取决于你有没有把选品这件事“工程化”。
你看图里的表格，其实最关键的不是那些花哨字段，而是：
你把“算账标准”固定了吗？（公式区）
你把“决策口径”固定了吗？（SOP评级/结论区）
你把“首测动作”固定了吗？（首测数量/验证点）
一旦固定，AI 才能变成真正的“提效工具”。
否则你换哪个模型，都只是在换一个更会聊天的同事。
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