Codex AlAgent 亚马孙全链路自动化实战SOP！！！

Codex AI Agent 亚马逊全链路自动化实战训练营

一、这门课一句话怎么介绍？

这门课是通过 Codex + MCP + Skill + 多 Agent 协同，带大家搭建一套亚马逊 AI自动化工作流。

简单说，就是把选品、Listing、广告、店铺经营这些日常重复工作，逐步封装成可复用的 Skill 和工作流，让 AI 先完成数据整理、分析报告、方案建议，再由人工审核决策，既提效，又规避账号风险。

二、这门课主要解决什么问题？

第一，重复工作太多。

比如选品调研、关键词整理、广告报表分析、运营周报，每次都要人工下载数据、筛选、清洗、判断，特别耗时间。

第二，团队太依赖个人经验。

一个成熟选品、运营或广告投手，培养周期可能要几个月甚至半年以上，好不容易培养出来，人一走经验也带走了。

第三，数据很多，但很难快速变成决策。

卖家不是没有数据，而是数据分散在卖家精灵、SIF、Sorftime、ERP、广告报表、店铺报告里，真正难的是整合分析并输出下一步动作。这门课的核心价值就是：

把高手经验封装成 Skill，把重复流程变成自动化，把分散数据变成可执行的运营建议。

三、为什么说它不是普通 AI 工具课？

因为这门课不是普通的教你怎么生成文案、怎么调研。而是按真实亚马逊业务流程设计的：环境搭建 → MCP 数据接入 → 店铺数据打通

→ 选品 Skill → Listing Skill → 广告 Skill → 多 Agent 工作流

也就是说，它不是只教一个点，而是帮你把 AI 接入到亚马逊运营全链路里。学员可以带走直接上手用的：

 Codex 指令模板

 亚马逊全链路专属 Skill 包（选品 4 个+运营 8 个+广告 4 个）

 全链路自动化工作流模板

 多 Agent 协同配置模板

 MCP 配置文件

 周报、广告诊断、选品立项等模板

四、7次课分别讲什么？

第 一 部 分 ：基础环境搭建 + 安全红线

第一主要是带大家把 Codex 和 AI Agent 基础环境跑起来，手把手带大家安装Codex、配置 API Key、初始化项目目录。

并且我们这套课主打的是安全合规的“只读式 AI 运维”：

不直接登录后台、不自动改 Listing、不自动调广告、不处理退款、不自动发买家消息。

AI 主要负责读数据、做分析、出报告、给建议，最后操作和决策还是由人工审核

完成，这样更安全，也更适合卖家长期落地。

第 二 部 分 ：MCP 数据接入 + 外部市场数据联动

第二天主要讲 MCP 数据层怎么打通，让 AI 能够调用外部数据的连接层。老师会带

大家接入卖家精灵、Sorftime、SIF 等数据源。

比如：

*卖家精灵：关键词、ASIN、竞品、类目数据

*Sorftime：类目趋势、长尾词、市场结构

*SIF：流量结构、关键词反查、广告结构

三个工具不是都必须用的，您可以根据自己业务选择需要接入的数据源。老师会用多工具交叉验证的方式，教大家提高数据判断的准确性。

第 三 部 分 ：店铺数据打通 + 运营周报自动化

第三天主要讲店铺自身数据怎么接入（比如销售、库存、退货、结算、财务等）。老师会讲如何通过 ERP 数据或者手动下载报告，把店铺数据交给 AI 分析，生成：

 店铺运营周报

 SKU 健康分层

 补货优先级

 退货归因

 粗利润核算

 销售策略建议

这一节对老板和运营负责人很有价值，因为它解决的是“每天、每周到底该看什么数据，怎么快速发现问题，怎么输出动作建议”。

 没方向：遛类目、遛关键词

 有 ASIN 或关键词：判断产品能不能做

第 四 部 分 ：选品 Skill + 立项决策自动化

第四天进入业务应用，重点讲选品 Skill，包括三种场景：

 有种子词：扩散周边产品、配件和细分机会

使用选品 skill，以前一个选品调研可能要 3 天到一周，现在通过 Skill 可能 1 小

时就能完成初步分析。

最后可以输出：

 候选产品卡

 竞品对比表

 差评痛点分析

 供应链与利润粗算

 产品立项决策书

这对产品负责人、老板和选品团队都比较有吸引力。第五天主要讲 Listing 和新品广告启动

第 五 部 分 ：Listing Skill + 新品广告初始化方案

Listing 不是简单让 AI 写文案，而是把竞品 Listing、评论 VOC、关键词库、产品卖点、COSMO、Alexa、Rufus、A9、违禁词过滤等逻辑结合起来，生成更完整的Listing 方案。

以前运营要反查多个竞品 ASIN，整理几千个关键词，再进行筛选和埋词，工作量很大。通过 Listing Skill，可以把这套流程自动化，让 AI 先完成关键词整理、卖点提炼和文案初稿。同时还会结合广告初始化 Skill，输出新品前 30 天广告启动方案，比如：

 SP 自动广告怎么开

 SP 手动精准、词组、广泛怎么布局

 SB / SD 是否适合

 首月预算怎么分配

 测词、收词、否词节奏怎么安排

第 六 部 分 ：广告报表诊断 + 优化动作生成

第六天主要讲广告报告分析 Skill。

比如 SP 搜索词报告、SP 推广商品报告、SB 关键词报告，平时广告负责人需要一行

行看数据，判断哪些词浪费钱、哪些词值得加投、哪些 ASIN 靠广告续命、哪些问题其实在 Listing。通过广告诊断 Skill，可以让 AI 自动识别：

 

明星词

 高 CVR 词

 高花费无转化词

 必否定词

 高 ACOS 词

 预算转移机会

详情页 回流优化问题等

最后输出广告诊断报告、否定词批量表和优化动作清单。

这个对广告负责人很实用，原本可能要一天分析的广告报表，通过 Skill 可能半小

时就能完成初步诊断。 

第 七 部 分 ：多 Agent 串联 + 人机协作运营系统

第七天是把前面所有能力串起来。前面几天是单点能力，比如选品 Skill、Listing Skill、广告 Skill、店铺周报Skill。最后一天会讲怎么搭成一套人机协作系统。

还会讲飞书协同、周报推送、异常预警、人工审核节点、执行结果回填，以及每日、每周、按需的定时任务。

比如每天定时看销售、库存、广告异常；每周自动生成运营周报和广告复盘；按需进行新品选品、Listing 重写、广告重构。

这部分是老板和负责人最应该关注的，因为它不是一个人会用 AI，而是把 AI 变成团队的流程能力。 

五、课程分为几阶段

分成 3 个阶段：

第一阶段：

完成基础环境搭建、MCP 数据接入和店铺数据层打通。

第二阶段：

完成选品、Listing 和新品广告初始化 Skill 搭建。

之后继续给学员时间实操，完成选品立项、Listing 文案和广告启动方案。

第三阶段：

完成广告报告分析、多 Agent 串联、店铺经营 Skill、异常预警和周报日报等系统搭建。

六、课程的核心价值有哪些？

1. 提效

选品：原来 3 天到一周的调研工作，现在可以通过 Skill 在 1 小时内完成初步分析。

广告：原来一天的广告报表分析，现在可以半小时输出诊断建议。

Listing：原来几个小时的关键词整理和文案打磨，现在几分钟生成初稿和结构方案。这些不一定是完全替代人工，而是让 AI 先把重复、耗时、标准化的部分完成，人再去审核和优化。

2. 复制高手能力

很多老板最头疼的不是招不到人，而是培养周期太长。

一个成熟运营、选品或广告负责人，可能要几个月甚至一年才能培养出来，而且人走了，经验也带走了。

这门课的价值是把高手经验沉淀成：Skill、指令模板、判断规则、工作流、报告模板、SOP

这样新人不是从零开始摸索，而是先沿用一套成熟流程跑起来，再结合自己业务慢慢优化。

3. 降低对个人的依赖

以前很多事情靠某个运营的经验判断，换人之后就断层。

现在通过 Skill 和工作流，把选品逻辑、广告分析逻辑、周报逻辑、Listing 生成逻辑沉淀下来，企业就能减少对单个人的依赖。

对老板来说，这个价值很大。

4. 自动化减少遗漏

很多运营动作其实不是不会做，而是容易忘、容易漏、容易拖。

比如每日销售异常、库存预警、广告异常、每周运营周报、广告复盘、竞品变化追踪。

通过定时任务，可以让这些事情每天、每周、每月自动执行，AI 先输出提醒、报告和建议，人工再审核跟进。

5. 更安全的人机协作

这门课不是鼓励 AI 全自动操控后台。

老师强调的是：AI 负责分析、报告、建议、预警；人负责审核、后台操作和最终决策。

这样既能提效，又能避免 AI 误操作和账号风险。 

七、这门课有哪些交付资料？

这次不只是讲课，还会给到比较完整的配套资料：

50+ 可直接复制的 Codex 指令模板

16 个亚马逊全链路专属 Skill 包

o 选品 4 个

o 运营 8 个

o 广告 4 个

亚马逊全链路自动化工作流模板

多 Agent 协同配置模板

卖家精灵 / Sorftime / SIF MCP 配置文件

卖家精灵 / Sorftime / 主流 ERP OpenCLI 转换脚本

运营周报、SKU 健康评分、补货规划、利润核算、广告诊断、否定词批量表

等模板

对学员来说，可以先用老师提供的这套跑起来，后续再根据自己的类目、团队和业

务规则不断迭代。 

八、适合哪些人学？

比较适合以下几类人：

1. 亚马逊卖家老板

想用 AI 提升团队效率，减少对个人经验的依赖，希望把公司运营能力沉淀成系统和流程。

2. 业务负责人 / 运营负责人

想降低数据整理、周报、复盘和运营分析的工作量，提高团队整体管理效率。

3. 产品负责人 / 选品负责人

想用 AI 快速做市场调研、竞品分析、差评洞察、候选产品卡和立项决策。

4. 广告负责人

想通过 AI 快速分析 SP / SB 广告报表，输出否词、加投、降 Bid、预算调整和广告重构建议。

5. 企业 AI 应用负责人

想把 AI 真正接入亚马逊业务流程，而不是停留在单点工具使用。 

九、客户常见问题怎么回答？

Q1：使用 Codex 需要梯子吗？

需要的，Codex 隶属于 Chatgpt，使用的时候需要梯子Q2：使用 Codex 需要给 Chatgpt 充值吗？

需要的，您只要每月充值 20 美金，拥有 Chatgpt Plus 会员就可以使用 codex

Q3：需要同时买卖家精灵、SIF、Sorftime 这些工具吗？

不一定。老师会演示多个 MCP 工具的接入和交叉验证，但学员可以根据自己实际业务选择需要的数据源。

比如有的人主要做选品，就更关注选品和市场数据；有的人更关注广告，就重点接广告和流量数据。

MCP 工具一般也可以按月订阅（比如卖家精灵 MCP 只要 99 元/月），试错成本相对没那么高。

Q4：一定要接亚马逊 SP-API 吗？

不一定非要直接接 SP-API。

如果客户担心授权复杂，也可以通过 ERP 或手动下载店铺数据报表。目前一些 ERP（领星、赛狐）支持 MCP 或数据连接能力，或者您可以手动下载数据报告。—-课程的重点不是强制某一种接法，而是教大家如何让 AI 读取并分析店铺经营数据。

Q5：会不会有亚马逊账号风险？

这点老师会在第一节课重点讲安全红线。

我们的课程方案主打只读式 AI 运维，不直接登录后台、不自动改 Listing、不自动调广告、不处理退款、不自动发买家消息。

AI 主要是读数据、分析问题、输出报告和建议，具体后台动作还是人工审核后再操作，这样更安全。

Q6：现在市场上有一些工具能做到“无人运营”，可以让 AI 上架 listing、调广

告，会不会更好？

我们不建议对客户做“完全无人运营”，更推荐：让 AI 负责重复性工作、数据整理、报告分析和建议输出；人负责审核、判断和最终执行。

也就是从“人工全部做”升级为“AI 先做初稿和分析，人做关键决策”。

Q7：这个课对老板的价值是什么？

老板最应该关注的不是某个工具，而是三件事：

第一，缩短团队培养周期。

把高手经验沉淀成 Skill，新人可以先按流程跑起来。第二，减少对个别员工的依赖。

经验不再只在某个人脑子里，而是沉淀成公司资产。

第三，提高团队效率。

选品、广告、Listing、周报这些重复工作由 AI 先做，团队把时间放在判断和决策上。

Q8：这个课对运营负责人的价值是什么？

运营负责人最直接的价值是减少重复工作。

比如周报、SKU 健康分层、广告诊断、补货优先级、竞品变化追踪，以前都要人工

整理。现在可以通过 AI 先输出报告和动作建议，负责人再审核优化。

这样可以把时间从“整理数据”转向“判断问题和推动执行”。

Q9：这个课对广告负责人的价值是什么？

广告负责人最适合关注新品广告初始化方案，比如 SP、SB、SD 结构、预算、关键词、否词节奏。

以及广告报告诊断，比如哪些词该否、哪些词该加预算、哪些广告组要拆、哪些问题要回流 Listing 优化。

一句话：让广告分析从“人工看表”升级为“AI 先出诊断，人来做判断”。