借助Claude 3.7 Thinking，把亚马逊关键词的逻辑整明白

这两天Claude Sonnet 3.7 thinking，又一次把AI编程的天花板捅破了。全网都在晒一句话生成一个项目系列。

本来我是想用Deepseek R1做思考，Claude做输出。但是现在直接用Claude 3.7 thinking给搞定了。首先我选用的工具是Cursor，而不是agent。

因为我并不追求，一次性把各环节的工作流都完成，而是一点点的调试。

接着，把官方资料，总结并索引到Docs中，重要的内容如listing编写规则，选词逻辑等，加入 cursor rules。

由于python代码大多以数据分析为主，所以重新安装了Anaconda框架，把cursor的内核改成了conda，直接调用jupyter notebook，简单直接。

然后是业务逻辑，我整理了各指标的详细解释，把之前写的文章索引进去，丰富知识库。出了几次结果，感觉已经达到了70%以上的效果，我还会继续优化。

希望实现的效果是拿到一份ASIN拓展词的数据源，就能选好词，写好listing，做好广告结构，一次性把所有需要文字的内容全搞定。

这样，遇到任何的产品，都是这个逻辑，大道至简。当然，前提是我没有南辕北辙。

目前Claude 3.7唯一的缺点就是经常会报错，大概率是全球使用的人数太多了。