01 · 一键上品
一份货源,五个平台一键上品
复制粘贴、翻译、抠字段、盯发布——一条链接从采集到五平台上架,数字员工全程接手。
- 插件从 Temu / SHEIN / 1688 一键采集进箱
- AI 清洗出 5 个平台的合规字段与多语言文案
- 发布全程留痕,失败定位到字段、一键重试
02 · AI 作图
一张原图,生成全平台主图套系
白底图改 3 版还没过审,过了审还要按 5 个平台的尺寸重切一遍——现在一次生成、自动适配。
- 白底图 / 主图 / 场景图一次出套系
- 促销角标、价签等元素按模板复用
- 按平台规则自动重切尺寸,直接可上传
03 · AI 做视频
商品图进,带字幕成片出
上架完还要再做短视频和投放素材,内容产能永远跟不上 SKU——把商品图和卖点丢给 AI,脚本、分镜、字幕一条龙。
- 商品图 + 卖点,自动生成分镜脚本
- 分镜、字幕、成片草稿一次成稿
- 导出 1080p 成片,直接投放或发社媒
04 · 数据分析 · 选品
先用数据选对品,再一键上品
凭感觉铺货、押错爆款、库存压手里——把类目、竞品、市场大盘的真实数据摆上桌,选品有据可依。
- 一句话拉出类目大盘:规模、增速、季节性一目了然
- 竞品价格带、销量、评分横向对比,避开红海厮杀
- 跨平台机会打分,选品建议直接接上品流程
不是又一个聊天框,是会动手的数字员工
你发话,它们跨平台把活干完——懂平台规则,每一步可追踪。
采集→清洗→发布全包,一句话跨平台上品
「帮我发 2 个商品到 Noon 店铺」
标题、卖点、描述按平台规则优化转化
「把这批标题按 Noon 优化一遍」
英 / 阿 / 西 / 土,平台风格本地化
「翻成阿语,符合 Noon 风格」
查发布、查店铺、查状态
「昨天各店发布情况怎么样?」
白底图、主图、场景图一次过审
「把原图做成白底主图」
选品、调价、补货建议
「这周哪些 SKU 值得加投?」
AI 真的在动手
插件在页面上操作,桌面端调度任务,MCP 工具链执行。
| 商品信息 | SKU | 目标平台 | 发布店铺 | 认领状态 |
|---|---|---|---|---|
Temu 1:38 Die-Cast Metal Car | Red·$2.26 | Temu | DW的店 | 发布成功 |
Temu Artificial Plum Blossom Pot | 4pcs·$4.98 | Mercado | Gold_pro | 发布成功 |
1688 Ratchet Wrench Set 72T | ×5·$5.67 | N11 | DW的店 | 发布中 |
1688 Yoga Sweatband Headbands | 6pcs·$3.08 | SHEIN | DW的店 | 发布失败 |
| 平台 | 采集 | 清洗 | 发布 | 订单 |
|---|---|---|---|---|
| Temu | ● | ● | ● | — |
| SHEIN | ● | ● | ● | — |
| 1688 | ● 货源 | — | — | — |
| Noon | — | ● | ● | ● FBN 约仓 |
| N11 | — | ● | ● | — |
| Mercado Libre | — | ● | ● | — |
跨境增长 AI 路线图
上品之外的增长痛——视觉、视频、店铺、决策、广告——按真实客户流程逐项落地。
01 · 视觉智能✓ 已上线
AI 商品作图
这周白底图改了 3 版还没过，下周还要按 5 个平台尺寸重切。
→ 沉淀可复用视觉标准。
02 · 内容增长✓ 已上线
AI 宣传视频
上架完还要再做一遍短视频和投放素材，内容产能永远跟不上 SKU 数量。
→ 把上架素材延展为增长内容。
03 · 店铺洞察
店铺监控
价格、库存、在线状态、销量分布在 5 个平台后台，月底盘账靠人工搬数。
→ 形成可预警的经营数据。
04 · 运营决策
数据决策
选品、调价、补货还在拍脑袋，做对了不知道为啥对，做错了下次还错。
→ 推荐下一步运营动作。
05 · 投放优化
关键词广告决策
关键词烧了钱不知道转化在哪个 SKU，毛利率赶不上消耗速度。
→ 建立利润导向投放闭环。
路线图会按真实客户流程推进：先打通数据，再把 AI 接到可验证的决策点。
统一 Credits,按量计费
X-BORDER · RECEIPT
常见问题
X-Border 到底替我解决了什么？
跨境运营每天 6 件折磨：① 5 个平台 5 套表格复制粘贴；② 图片白底 / 尺寸 / 场景反复被驳回；③ 失败原因藏在聊天记录里没人知道哪条挂了；④ 成本×利润×汇率×平台费手算错一位就亏钱；⑤ 通用 AI 不懂平台规则，写完还要再改；⑥ 上架完订单又跑去平台后台单独处理。X-Border 把它们收进同一条工作流——少改 1 次表、少漏 1 条状态、少返工 1 个 SKU。
怎么评估它节省了多少人工成本？
按月处理 SKU 数量估算。基线参考：手工每 SKU 约 10 分钟（复制字段、改模板、修图、导入、查状态、返工），X-Border 自动化路径约 30 秒到 1 分钟，约省 90%-95% 处理时间（基于典型场景估算）。再配合 1 Credit / SKU、3 Credits / 图，可以同时算出自动化成本和节省的人力成本。
Credits 如何扣减，预算是否可控？
所有计费能力统一扣减 Credits。纯文本清洗为 1 Credit / SKU，AI 图片处理为 3 Credits / 图；Chat 和其他外部 API 按实际成本与当前费率折算。团队可以在执行前估算预算，并按任务追踪实际消耗。
AI 结果是否可控，错误内容怎么办？
AI 输出会围绕平台字段、类目、标题、属性、图片规则和发布模板生成，不直接替代人工判断。团队仍可以审核、修改、重试，并把失败原因、清洗结果和发布反馈沉淀下来，用于后续优化规则和模型。
商品数据和店铺数据是否安全？
商品资料、图片、价格、清洗结果、发布记录和店铺授权按组织隔离。成员、角色模板和权限点统一管理，不同岗位只能访问被授权的菜单和操作入口，敏感授权和发布任务通过受控流程处理。