01
步骤 1
收集每个必需导出任务的字段清单、目标端的格式与命名要求、各自的执行频率与覆盖窗口、约定的文件格式，以及目标端声明的体积、行数或访问限制。
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Spark 运营场景库 · Spark: AI Store Assistant
安排经过校验的必需数据导出任务
导出任务要靠人想起来才执行，而且每次的字段和格式都不太一样。本场景中，当前任务是安排经过校验的必需数据导出任务。该流程应基于商家的实际记录与约束，产出自动化规格说明与样例报表结构，逐一描述每个导出任务及其校验规则。
所属主题
数据采集与报表自动化
目标关键词
shopify scheduled data export
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 scheduled data export」这一问题，所属方向为「数据采集与报表自动化」。
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. 在发布前校验每一次导出：把记录条数、必填字段与日期覆盖放在一起检查，拒收未达标或出现静默截断的运行批次；导出超过既定限制时，按文档化的方式拆分或缩短时间窗口。
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
在发布前校验每一次导出：把记录条数、必填字段与日期覆盖放在一起检查，拒收未达标或出现静默截断的运行批次；导出超过既定限制时，按文档化的方式拆分或缩短时间窗口。
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步骤 3
交付自动化规格说明与样例报表结构，逐一描述每个导出任务及其校验规则，并对照所提供的记录验证：每个导出发布的行数与其来源行数一致、每行必填字段均已填充、且每个文件都符合目标端的命名与格式要求。
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。
导出发布前应做哪些检查？
要把记录条数与来源核对、必填字段是否齐备、以及请求窗口的日期覆盖放在一起检查。这三项能发现静默截断：文件看起来完整，实际只取到周期的一部分，若不检查就会被当成业务量真实下滑。
导出频率应依据什么确定？
依据等待这份文件的使用者的节奏，而不是数据源能产出多少。没人当天阅读的导出只会增加存储与复核工作量，对任何决策都无帮助；而过期的导出又会促使人们重新手工整理一份。
导出超过限制时怎么办？
按已文档化的关键字段拆分，例如按周期或商品线，或缩短时间窗口，并把该规则写入规格说明。拆分后的文件沿用同一套命名规范，使用方能据此判断是否缺失了其中一部分。
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