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最近一周用AI编程整了俩工具应用到具体的业务场景，挺有意思的。
工具是桌面端的程序，不是微信小程序或者Web端。
其中一个工具大概长这样👇
这个工具的名字是：电商物流费用计算工具
具体的业务场景：
根据一批客户的订单需求信息，输出对应客户订单的费用明细，包括货值、物流费用、包装费用、其他费用。
示例的物流费用计算工具是其中一个环节：根据各个渠道客户的订单信息（产品SKU、产品组合机制、产品机制数量、收货地址等）输出对应客户的物流费用明细（涵盖包材和操作费用）。
原有的物流费用计算流程是业务员通过渠道的订单信息excel表，根据一定的规则计算出对应的费用明细，规则包括SKU基础信息（SKU名称、单价、毛重、箱规等）、物流匹配规则（不同重量匹配最优快递公司）、物流费用计算方式（首重、续重、不同区域价格）等。
业务员熟悉自家产品的规格、物流匹配原则和各家快递的费用计算方式之后，可以通过excel表的各种基础公式进行计算并输出客户的报价表。
可能也花不了多少时间。
现在这个程序的功用是把业务员自身的经验进行抽象概括，总结出一套相对规范的SOP流程，并通过AI编程工具将这套抽象出的「SOP流程」进行固化形成工具，从而快速的完成物流费用计算结果输出。
业务员所需要做的，只需要统一客户的订单信息excel表格式，并把表格导入程序。
相当于把原有「人力部分」的复制粘贴工作迁移到机器，把原有存在于业务员自己脑海里的工作流程前置到「程序逻辑」。
在AI编程工具之前，如果有精力的话，程序员也可以用各种姿势把这个业务流程固化下来。
但是可能受限于电商团队规模（不具备研发资源）或者业务负责人视野的局限性，并不能或者说也不会采用这种方式。
基于AI能力的持续进化，这种工作就完全可以通过把业务流程进行抽象，并形成「程序化」的作业方式。
通过AI编程工具的能力，只要能把这种规则相对确定且能抽象出详细的SOP的业务场景进行总结，普通人也可以开发出一套属于自身业务场景的提效工具。
以下是程序的演示示例👇
演示导入的表格就是开篇的客户订单信息，只有联系人和货品机制信息，输出的表格得到了所需的「订单物流费用」。
这个过程之前可能需要几分钟或者十几分钟，而通过统一的表格格式和前置的规则录入，只需要点点鼠标，不用动脑筋，1秒钟就可以输出结果。
并且，人可能会出错，机器出错的概率约等于零，即使出错，大概率也是因为规则录入有误。
我是数字游民9527，一个沉迷于AI世界的普通人。
我在努力践行「把自己产品化」的理念，通过「Build in public & Learn in Public」的方式尝试建立个人品牌。
我希望通过直接下场行动的方式，验证普通人如何通过AI实现商业化实践，追求个体的财富与幸福。
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