01
步骤 1
记录每个报错URL的时间戳并统一店铺时区，写明触发该报错的请求以及访客当时是否登录或在结账流程中，同时收集报错开始前不久的主题发布、应用安装和设置变更记录。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
排查影响店铺页面的服务器报错
主题或应用改动之后，页面时而报服务器错误，商家还说不清哪些 URL 受影响、出现频率如何。此时的首要任务是排查影响店铺页面的服务器报错。流程应区分可稳定复现与间歇出现的报错并写明触发条件，产出含修复与验证步骤的错误清单。
所属主题
网站错误与失效链接
目标关键词
shopify 500 error troubleshooting
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「shopify 500 error troubleshooting」这一问题，所属方向为「网站错误与失效链接」。
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. 按需重放每个被反馈的请求，区分每次都能复现的失败与只在特定条件下出现的失败，把报错时间戳与发布记录对齐以圈定最近的可能起因，并把始终无法复现的项标记为未确认而不是已修复。
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。
02
步骤 2
按需重放每个被反馈的请求，区分每次都能复现的失败与只在特定条件下出现的失败，把报错时间戳与发布记录对齐以圈定最近的可能起因，并把始终无法复现的项标记为未确认而不是已修复。
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步骤 3
输出含修复与验证步骤的错误清单，逐项写明触发条件、复现步骤、已复现或未确认状态、可疑改动以及建议的回滚或修补方案，并要求该请求在商家的观察窗口内多次干净通过后才算关闭。
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。
为什么每条记录都要带时间戳和时区？
因为时间戳能把报错与发布、流量高峰和应用事件对齐，时区不一致则整体偏移。两者缺一，就无法判断报错究竟发生在大家怀疑的那次改动之前还是之后。
始终无法复现的报错怎么处理？
连同已知的出现条件一起留在清单上，标记为未确认而非关闭。间歇性失败往往围绕某个触发因素聚集，例如空购物车、某个结账步骤或已登录访客，丢掉这些细节就等于丢掉仅有的线索。
这类失败一定是Shopify的责任吗？
不一定。改动之后更常见的原因是自定义主题代码、刚安装的应用或加进结账流程的脚本，因此要把发布记录与报错对照着看。平台级故障与近期改动无关，且通常波及全站页面而非某一个模板。
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