问题情况
每天早上收到的订单时,总是重复出现同样的问题。
联系方式字段空白、数量数字异常、配送地址不完整、重复订单混在其中。
负责人员需要手动逐一检查,将有问题的订单分类,然后向相关买家发送确认邮件。每周大约有3小时投入在这个验证工作上。
Before: 人工验证流程
收到订单数据
↓
(员工手动检查)
↓
记录问题项目
↓
撰写买家确认邮件
↓
等待完成
在这个过程中,容易遗漏某些错误,而且重复进行同样的检查工作效率很低。
After: Claude Code自动验证系统
当谷歌电子表格中添加新订单时,Claude Code在后台自动执行以下操作。
第1步:数据字段验证
检查必填字段(联系方式、数量、配送地址)
验证数字格式(数量是否在0~999999范围内)
验证邮箱格式(是否为有效的邮箱结构)
验证日期格式(配送预期日期是否有效)
第2步:逻辑验证
同一买家是否在1小时内重复订单
数量是否超过平时交易量的10倍(疑似误输)
配送地址是否与以往交易国家一致
第3步:自动分类和通知
正常订单 → 在「批准」列打勾
需要注意 → 在「待审核」列记录原因
错误订单 → 在「拒绝」列描述错误内容
实际效果
时间节省:
• 人工验证:每周3小时
• 自动验证:即时(后台2分钟)
• 空出的时间:员工可专注于真正需要的商业关系管理
错误减少:
• 之前:每月平均3~5笔错误订单处理延迟
• 之后:每月0~1笔遗漏错误(自动过滤器几乎全部捕捉)
买家满意度:
• 能更快收到确认邮件,缩短交易周期
• 系统自动生成的准确错误信息使买家更容易进行修正
实施过程中的收获
1. 完美的自动化不存在
最初以为自动化能捕捉所有错误,但实际上只能自动化90%,剩下10%需要员工的直觉判断。例如「技术上有效但感觉有些不对」这样的直感是AI无法替代的。
2. 验证规则需要经常调整
最初设定的规则不是永久的。每当出现新类型的买家,或者订单模式随季节变化时,都需要重新检查规则。最好每月预留一次规则检查时间。
3. Windows设备与Mac迷你的协作
编写自动化脚本时在Windows设备上使用Claude Code开发,在Mac迷你上执行实际自动化。两个平台以谷歌电子表格为中心协作,各自发挥优势。
下一步
现在计划将此验证系统更进一步,让正常订单能自动进入发票制作阶段。由于数据验证变得可靠,我们对下一步自动化也充满信心。