从多模型调研到可评审的选品提案

在一次多品类选品项目里，我和 LouLou 完成了研究底稿、人工筛选版本和英文选品提案。需求同时涉及不同预算条件、交付时间和制造可行性。

AI 提供了很多候选。我的工作，是判断哪些值得继续查、哪些依据不够，以及哪些条件必须留到询价或打样时确认。这篇案例记录的成果止于研究与提案材料，不延伸为客户采纳或订单成交。

我给不同 AI 工具安排了不同方向：从成本反推可做的产品、寻找真实产品及来源、研究产品的使用机制，以及借鉴其他场景的做法。LouLou 是我对这些 AI 工作搭档的共同称呼。

各路结果再合并到候选总表，处理重复项，保留来源和待确认问题。我通过筛选和反馈缩小范围，再把留下的方向整理成客户可以评审的产品说明、规格、图片与估算。

过程中，有三个判断值得留下。

最初的研究把多个模型重复推荐的产品视为较强信号。回看这一步，需要把它与事实核验分开：不同模型可能读到同一网页，或重复同一种推测。

重复推荐可以帮助安排核查顺序，却不能证明该产品适合项目，更不能证明某家工厂能按要求生产。落到候选表里，还要追问：依据来自哪里？支持的是产品存在、某项规格，还是供应商自己的能力陈述？这些结论不能互相替代。

有一轮，AI 把较低预算条件下的筛选口径套到了另一组候选上。我否定了其中不少推荐，重新区分各组需要的产品形态和价值感。

同样一种效果，换一个载体，判断也可能改变。如果只记住我喜欢某种效果，下一轮仍然容易推错。

因此，反馈要保留我为什么留下或排除某项，以及这个理由适用于什么条件。压缩候选时也要保留原始选项，避免为了让表格更短，把有价值的方向一起删掉。历史记录里就发生过这样的过度删减。

实际复核发现，部分参考链接是搜索结果或店铺页；也有页面能打开，但对应的产品、规格或制造方式与推荐描述不一致。

这类差异会影响下一步找谁询价、怎样写规格。一个可供参考的成品，不一定能证明我们需要的大货工艺已经成立。我把“找到链接”和“该链接支持这条主张”分开处理；资料不足的地方继续留作待确认。

一条候选怎样被复核

下表为全虚构的重制演示。产品、记录与判断情境均不对应真实项目，仅用于说明复核方法。

LouLou 参与搜索、提取、归类、合并以及初稿整理。我负责明确业务条件、审查证据、决定取舍，并指出规则被误用的地方。

最后留下了研究总表、筛选记录、参考信息复核材料和英文选品提案。提案中的价格仍是估算，明确需要在选型批准后再向供应商确认最终价格。整理出这些文件，不等于完成工厂核验、产品测试或采购批准。

这次实践给我的收获，是把选品过程中容易混淆的判断拆清楚，并留下下一次能继续使用的检查方法。它仍需要人的业务判断，也没有足够证据可以宣称节省了多少时间或促成了多少订单。

如果你手里也有一份 AI 整理的选品清单，可以先挑一条主张，检查它的链接究竟支持什么。

免费试用采购研究链接验收卡，复制 Prompt，用合成样例或获授权的脱敏资料试跑，再对照检查清单复核结果。先完成这一步，就能看出团队当前最需要补的是来源、规格，还是审核规则。

本文已泛化项目背景，移除可识别客户、供应商与交易条件的信息。演示产品和表格全部虚构，不是实际交付产品。案例成果止于选品研究与提案材料；客户采纳、最终报价、样品测试及成交结果未在本文得到确认。