01
步骤 1
汇总待上传的商品批次、上传必填字段、每个字段适用的校验规则、此前尝试时系统返回的报错信息，以及那些只有商家才能补充答案的未决字段。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
为上传准备经过校验的商品批次
批次已准备好上传，但系统对部分行返回报错，也不清楚哪些行必须由商家补充。本场景的具体任务是为上传准备经过校验的商品批次。最终交付经过校验的导入草稿与逐行例外清单，并对照商家自己的记录确认数量一致。
所属主题
商品创建与导入
目标关键词
shopify bulk product upload
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 bulk product upload」这一问题，所属方向为「商品创建与导入」。
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. 上传前逐行校验，只修正规则本身即可判定的问题，例如不允许的字符或缺失的列，把需要商家决策的行单独分出，并标出标识符已存在、同一商品内选项名重复、或与已有handle的必要关联缺失的行。
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
上传前逐行校验，只修正规则本身即可判定的问题，例如不允许的字符或缺失的列，把需要商家决策的行单独分出，并标出标识符已存在、同一商品内选项名重复、或与已有handle的必要关联缺失的行。
03
步骤 3
把批次拆成可直接上传的草稿与逐行例外清单，清单中注明行号、字段、返回的报错原文以及清除该问题所需的输入；随后把已上传、例外与待决的行数与原批次总数核对，并以足够小的批次执行上传，使任何失败都能追溯到具体行。
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。
为什么要在上传前拆分批次？
规则自身就能解决的行应当放行，而等待商家决策的行既不该拖住它们，也不该靠猜测被填上合法性。一次性全量上传会把两个不同的问题压成一份失败报告；拆分之后，干净的那部分可以先上线，未决的问题另行跟进。
一次上传的批次应该多大？
小到返回的报错可以追溯到引发它的具体行。批次过大会让定位失败的成本变高，还可能重复已经部分成功的行；实际判断标准是：一次中断之后，是否会留下一批说不清状态的写入结果。
上传失败后应该重发哪些内容？
只重发例外清单中已修正的行。整份文件重发会重复此前的每一次失败，并让已经落入的数据再度重复，因此应先查看记录着哪些行已写入的运行台账，并以此为基准核对重跑结果，而不是拿原始文件比对。
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