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小窩文章 · 사례

試算表開始「自動驗證訂單數據」,非開發者發現的數據品質管理新方法

시리시리·2026-08-27
⚙️ 小窩文章 #266

試算表開始「自動驗證訂單數據」,非開發者發現的數據品質管理新方法

在B2B業務中,收到的訂單信息不完整或有誤時,將手動逐一確認的作業轉換為Claude Code與Google試算表自動化驗證系統的案例。

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問題情況

每天早上收到的訂單時,總是重複出現同樣的問題。

聯繫方式欄位空白、數量數字異常、配送地址不完整、重複訂單混在其中。

負責人員需要手動逐一檢查,將有問題的訂單分類,然後向相關買家發送確認郵件。每周大約有3小時投入在這個驗證作業上。

Before: 人工驗證流程

收到訂單數據

(員工手動檢查)

記錄問題項目

撰寫買家確認郵件

等待完成

在這個過程中,容易遺漏某些錯誤,而且重複進行同樣的檢查工作效率很低。

After: Claude Code自動驗證系統

當Google試算表中添加新訂單時,Claude Code在後台自動執行以下操作。

第1步:數據字段驗證

檢查必填字段(聯繫方式、數量、配送地址)

驗證數字格式(數量是否在0~999999範圍內)

驗證郵箱格式(是否為有效的郵箱結構)

驗證日期格式(配送預期日期是否有效)

第2步:邏輯驗證

同一買家是否在1小時內重複訂單

數量是否超過平時交易量的10倍(疑似誤輸)

配送地址是否與以往交易國家一致

第3步:自動分類和告知

正常訂單 → 在「批准」欄打勾

需要注意 → 在「待審核」欄記錄原因

錯誤訂單 → 在「拒絕」欄描述錯誤內容

實際效果

時間節省:

人工驗證:每週3小時

自動驗證:即時(後台2分鐘)

空出的時間:員工可專注於真正需要的商業關係管理

錯誤減少:

之前:每月平均3~5筆錯誤訂單處理延遲

之後:每月0~1筆遺漏錯誤(自動過濾器幾乎全部捕捉)

買家滿意度:

能更快收到確認郵件,縮短交易週期

系統自動生成的準確錯誤信息使買家更容易進行修正

實施過程中的收穫

1. 完美的自動化不存在

最初以為自動化能捕捉所有錯誤,但實際上只能自動化90%,剩下10%需要員工的直覺判斷。例如「技術上有效但感覺有些不對」這樣的直感是AI無法替代的。

2. 驗證規則需要經常調整

最初設定的規則不是永久的。每當出現新類型的買家,或者訂單模式隨季節變化時,都需要重新檢查規則。最好每月預留一次規則檢查時間。

3. Windows設備與Mac迷你的協作

編寫自動化腳本時在Windows設備上使用Claude Code開發,在Mac迷你上執行實際自動化。兩個平台以Google試算表為中心協作,各自發揮優勢。

下一步

現在計畫將此驗證系統更進一步,讓正常訂單能自動進入發票製作階段。由於數據驗證變得可靠,我們對下一步自動化也充滿信心。