01
步骤 1
先读取CSV的表头与列、每行对应的商品handle、选项名与取值列、这些handle下已有的变体标识与SKU，以及每个商品当前允许的选项取值。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
依据 CSV 源文件准备变体导入
供应商表格已经送到，其中的选项列未必与商品当前允许的取值一致，草率导入会覆盖线上变体数据。此时的首要任务是依据 CSV 源文件准备变体导入。流程应逐行校验必填字段、handle 与选项取值，产出区分可导入行与待修正行的变体矩阵与精确变更清单。
所属主题
变体创建与管理
目标关键词
import shopify variants from csv
可复制 AI 提示词
直接用在 Spark 工作流里的提示词
先替换所有 [方括号] 占位内容，再补充你真实的店铺数据和限制条件，最后粘贴到你常用的 AI 助手或 Spark 智能体里。Spark 会按本页定义的流程给出结构化的输出和验证方式。
ai-prompt.txt
你是一名 Shopify 运营专家。请帮我处理「import shopify variants from csv」这一问题，所属方向为「变体创建与管理」。
店铺背景：[填写品类、目标市场、目标客群]
处理范围：[填写商品、页面、客户、活动或日期范围]
可提供的数据：[填写已有资料]
请按以下方式工作：
1. 先说明完成该任务需要哪些关键数据，并标记缺失项。
2. 再逐行校验：handle必须唯一解析到一个商品、必填字段齐全、每个选项取值都在该商品允许的范围内、文件内没有重复的选项取值组合或SKU，且只有在行上带有已存在的变体标识时才按更新处理。
3. 输出问题判断、建议方案、优先级、所需人工确认事项和验证方法。
4. 所有商品属性、指标、客户信息和营销结论必须以我提供的数据为依据；没有证据时请明确写“待确认”，不要猜测。
5. 如涉及发布、发信、改价、修改商品或账户操作，在我明确授权且工具已连接前，仅输出草案或操作步骤；完成操作后再报告已验证的结果。解决步骤
推荐的解决流程
按输入、判断、交付三个阶段拆开执行，先保证每一步的输出，再进入下一步。
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步骤 2
再逐行校验：handle必须唯一解析到一个商品、必填字段齐全、每个选项取值都在该商品允许的范围内、文件内没有重复的选项取值组合或SKU，且只有在行上带有已存在的变体标识时才按更新处理。
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步骤 3
最后输出变体矩阵与精确变更清单，把可导入的行与需要修正的行分开并注明各自未通过的校验项，同时核对两类行数之和等于文件的数据行数，且没有任何可导入行会覆盖商家未指定的变体。
常见问题
执行这个场景时最常见的疑问
覆盖判断依据、常见误解和必须准备的输入，让团队在真正动手之前先把前提对齐。
如何区分更新行与新增行？
只能依据行上能与已有变体匹配的变体标识，因为仅凭handle与选项取值并不足以唯一定位一条记录。缺少该标识的行按新增处理；标识存在却匹配不到任何变体的行则直接判为不合格，而不是交给导入过程自行理解。
选项表头与商品不匹配怎么办？
该行直接拦截，因为没有映射关系的选项列无法对照商品允许的取值核验，会悄悄创建商家从未销售过的变体。修正表会写明该表头与允许的取值，补齐映射后该行再回到校验流程。
修正完成后整个文件都能导入吗？
只有重新校验通过的行可以导入，未通过的行继续暂缓直到再次复核，因为修正后的文件第二次可能栽在另一条规则上。变更清单会记录两轮校验的结果，让商家清楚哪些行已导入、哪些没有。
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