跨境Ai视界 上次提到要做一个广告看板，让运营能快速知道哪些地方需要调整。核心是围绕产品的动态生命周期，结合店铺全量数据，不只看广告指标，还要融入流量、库存、利润等维度，综合判断后出一份基础报告，再让AI给出行动建议。
前两天朋友发了个类似ChatExcel的本地工具给我，通过API key接数据分析模型，本地导入数据做分析。刚开始觉得挺惊喜，但实际测下来问题不少。店铺全量数据几十兆、几万条，第一次缓存就特别慢，电脑卡死，内存直线上涨，最后直接爆掉。
后续问问题调用数据时算力消耗更大，内存照样炸。根本原因是AI和大数据交互没处理好，尤其是大体量数据下缓存和上下文问题没解决。而且运营提问的能力也有限，来回问的话效率也很低。
测试完还是决定走自己的路：先用AI写硬代码定规则，导出店铺和产品关键数据，做成传统报表给运营看。这样运营不用自己花时间在Excel里抠指标，门槛低很多。
然后提炼核心指标喂给AI，最后一步让AI写分析报告和建议。这样避开了从全量数据里硬找的坑，也绕过了缓存和上下文的瓶颈。
数据分析本身对人要求高：看数据不头疼、有逻辑、懂业务规则，整个链条加起来不简单。如果能快速出一份基础运营看得懂的报告，后续甚至做到让他们基本无脑按AI建议执行（简单评估一下就行），广告分析的效率会提升非常明显。
代码还是靠AI辅助写，但现在做项目光靠简单vibe coding已经不够了，得有框架支撑。我目前用的是Multi Agent长上下文框架，把目标给AI，让它判断阶段、拆功能、逐步构建，确保逻辑不散。
项目还在迭代，方向越来越清楚。AI是强辅助，但必须搭配硬规则和框架才能真正落地。