01
步骤 1
收集连接器在两个系统之间的字段映射、双方对各自数量字段（实物、可售、已占用、在途）的定义、同步方向与间隔、仓库标识映射、商家声明的冲突写入处理规则，以及上一轮同步时记录的数量以便回滚。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
同步库存时保持数量口径一致
连接器在系统之间搬运数量，却没有区分可售数量与实物库存。本场景的首要任务是在同步库存的同时保持数量口径一致。产出为库存对账结果与建议更正文件，依据为商家现有的字段映射关系。
所属主题
库存同步与准确性
目标关键词
shopify inventory sync app
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 inventory sync app」这一问题，所属方向为「库存同步与准确性」。
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. 传输前先把每个来源数量对应到目标端定义相同的字段，可售数量按实物减去已占用推算而非直接复制，目标端没有对应定义的字段一律不传输，凡映射后可售数量将超过实物总数、或仓库标识没有清晰对应关系的行，只标记不写入。
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
传输前先把每个来源数量对应到目标端定义相同的字段，可售数量按实物减去已占用推算而非直接复制，目标端没有对应定义的字段一律不传输，凡映射后可售数量将超过实物总数、或仓库标识没有清晰对应关系的行，只标记不写入。
03
步骤 3
按SKU与仓库交付库存对账结果，逐行列出来源字段、目标字段、所采用的口径、传输值、用于回滚的上一轮数值以及异常标记，随后核对传输行数与在范围内的SKU与仓库组合数一致，并确认每条被排除或标记的行都写明了原因。
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。
如何避免可售库存超过实物库存？
目标端的可售数量按实物减去已占用推算，而不是直接复制来源端的数字，因为复制过来的总数会不知不觉混入已预留的单位；凡是推算结果会超过实物的行，都会标记出来交给商家处理，而不是直接传输。
目标端没有对应字段时怎么处理？
该字段不参与传输，并列入未映射字段清单，因为随意猜测目标字段会把口径错误变成库存错误；已映射字段照常同步，缺口则提交给商家在映射关系中解决。
两端同时写入冲突时如何裁定？
按商家声明的冲突规则执行，例如以时间戳最新的一方为准或以指定一方为准，并在每行记录是哪条规则做出的裁定；若某个情形没有规则覆盖，则该行被标记并同时保留两个数值，由商家决定取用哪个。
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