开始：手动计算的日子
有一天我发现，试算表上有超过100个买家，但团队成员每次都要逐个打开邮件说：「我应该先联系谁？」
「回应速度快的人优先、去年有重复订购的人优先、交易顺利的人优先。」但这一切都是靠直觉判断。
谷歌表格里有所有数据，却没有方法一次整合判断。
解决方案：信任度评分自动化
我问Claude Code：
能从谷歌表格的买家列表中计算以下内容吗？
• 距上次回应的天数（越短分数越高）
• 去年以来的订购次数（越多分数越高）
• 是否有运输问题（没有问题分数越高）
• 之前合约规模（越大分数越高）
整合这些生成0~100分的信任度评分，并设定每晚11时自动更新。
机器人在一个半小时内完成了自动化脚本。
After：早晨改变了
现在每天早晨8时，谷歌表格会自动更新。每个买家旁边会出现信任度评分，以红色（40分以下）、黄色（41~70分）、绿色（71分以上）标记。
我们的团队从绿色买家开始，对黄色买家进行更细心的沟通准备。红色评分很少出现，但一旦出现，我们会先了解情况。
具体变化
• **决策时间**：「谁先？」的提问时间消失了（列表已经排好了）
• **追踪准确性**：回应速度、交易历史、问题记录一目了然
• **团队一致性**：靠数据标准运作，而非个人记忆
意外发现
机器人计算评分时，有几个买家的信任度分数意外地低。经检查后发现他们三个月没有联系。因此我们策划了全新的沟通系列。
反过来，有些买家的评分老是徘徊在70分左右。后来才明白，他们之前有一次运输时出了小问题，这影响了信任度评分。我们主动联系澄清了误会，评分也随之上升。
现在
每晚11时，我们在睡眠中，机器人在工作。早上醒来时，优先联系名单已经按信任度排好，我们只需从列表开始着手。
Claude Code与谷歌表格自动化的结合，让我们的业务团队现在站在数据之上，而非直觉。