Google 試算表裡堆積的 1,500 則採購商訊息的真實問題
某個早上,打開主要裝置上的 Google 試算表時發現了。過去三個月累積的採購商諮詢訊息有 1,500 則。乍一看,似乎每一則都是不同的內容。有些是產品價格詢問,有些是運送日期,有些是樣品要求。
「這樣的話,至少要先分類」這樣想著,我給 Claude Code 下指令。「請讀取 Google 試算表中的所有訊息,確認它們是否真的全都不同」
非開發者忽視的模式被 AI 捕捉
Claude Code 回傳的結果令人震驚。
1,500 則中,真正內容不同的只有 847 則。其餘 653 則是 5 個核心問題用不同的句子重複表達。
「什麼?你在說什麼?」
例如是這樣的情況。
• 訊息 A:「您好,最小訂購量是多少?」
• 訊息 B:「我們公司想要大量訂購,是否有最小數量限制?」
• 訊息 C:「我想要小規模開始訂購。請告訴我最少訂購量。」
表面上是完全不同的訊息。但 AI 偵測到它們其實都在用不同的方式提出同一個問題(最小訂購數量)。
為什麼會發生這種事
想想的話,理由很明確。
同一個採購商每次詢問時用稍微不同的句子。或者不同的採購商在相似的狀況下用不同的方式提出相似的問題。來自亞馬遜、阿里巴巴和其他市集自動轉移過來的訊息也混在裡面,所以內容很容易重複。
手工逐一閱讀的話?找出 653 則重複內容最少要花 3 個小時。或者根本找不出來。
小發現創造大效率
Claude Code 分類完重複內容後,我們只製作了 5 個樣板回覆。分別針對 5 個核心問題。
現在採購商訊息進來的時候,AI 先分類一下,「這個是問題類型 2 號啊」,就建議對應的樣板。回覆速度快了 3 倍。
最有趣的地方是這樣。起初是「想通過自動化做些宏大的事」,結果最有效果的反而是「我沒看到的東西被 AI 找到了」。
非開發者的小領悟
3 年前還認為「自動化是開發者的領域」。現在不同了。非開發者如果能準確地向 AI 提問,就能得到手工絕對做不到的模式識別程度。
和夢想團隊機器人們(倉鼠和小狗)一起工作時學到了什麼,就是這個。
「AI 不是來指出我們的錯誤,而是讓我們看到看不見的東西。」
下次要問什麼呢。