批量生成差评回复、竞品文案并核算选品利润
30.6/100
综合分
1
GitHub 星标
250
npm 周下载
—/5
用户评分
数据截至 2026/10/8 · 周下载取自 npm 全网(含 CI / 镜像),非本站安装数;综合分由星标、活跃度与兼容性检查合成。
安装命令 · 需先装 dsh CLI 引擎
dsh plugin --profile web add dsh-shop-assistantnpm 源 · dsh-shop-assistant 的发布者账号已校验与本仓库一致
状态速览
判定依据:实装验证 · 静态安装检查 · 自动扫描 · 仓库维护状态信任档位:已验证
图例:✓ 通过! 需注意— 未判定 / 无数据· 「未判定」= 本站尚无数据,不代表插件有问题
档位由哪些信号合成
本站实装验证(真实安装 L4 覆盖全站;L5 为运行时冒烟或实机截图,覆盖范围小于 L4) · 验证所用 dsh 版本 · 静态安装检查 · 风险分级 · 仓库维护状态。 下方各区块是它的证据明细。
依赖的 DSH / Cordis 模块
@deepseek-ai/cordis@deepseek-ai/dsh-skill@deepseek-ai/dsh-system-prompt@deepseek-ai/dsh-tools@deepseek-ai/schemastery给这个插件打分还没有人投票↓
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功能亮点
- 批量回复评价
- 生成竞品文案
- 核算选品利润
DeepSeek Harness 电商插件:CSV 批量回复评价、可复现的商品评分、中文技能、店铺政策知识库。
最近更新
在 GitHub 查看全部 →0.1.12026-08-15
DeepSeek Harness 电商运营插件。
· 安装
dsh plugin --profile web add dsh-shop-assistant
· 或
dsh plugin --profile web add github:pengzhou267-ai/dsh-shop-assistant
· 亮点
· CSV 批量工具,带电商平台列适配器
· 可复现的利润 / 六维评分
· 中文技能 + 可替换的店铺政策知识库
· 声明 dsh.bundle,支持按配置档安装
· 资源
dsh-shop-assistant-0.1.1.tgz — 预构建包,供电商平台 / dsh plugin add 使用。
数据来自仓库的 GitHub Release,可能与插件实际版本不一致。
README
由 DeepSeek 最新模型翻译生成dsh-shop-assistant(电商小助手)
面向电商店主 / 客服 / 运营(不用会写代码)。
不懂英文工具名也没关系,按下面案例一步步做即可。
一分钟搞懂
装上本插件后,在 DeepSeek Harness(dsh)的聊天窗口里,用自然语言就能办这三件事:
1. 批量回差评:把平台导出的评价表放进文件夹,一次生成多条可粘贴的回复,并遵守你店里的退货规则。
2. 对着竞品写上新文案:复制一个大家都能打开的商品链接,自动抓标题/价格线索,再写出多个标题、卖点和 FAQ。
3. 选品前算清赚不赚钱:报上成本、售价和大概行情分,用固定公式算出利润和建议(不是让 AI 随口估)。
它不是又一个「随便聊两句」的聊天框。相对「直接把内容粘贴给 ChatGPT / DeepSeek 网页」,优势是:整张表一起处理、退货口径统一、利润数字可复算、少复制粘贴。
安装
1. 本机先能运行 DeepSeek Harness(例如 npx @deepseek-ai/dsh web)。
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dsh-shop-assistant(电商小助手) 面向电商店主 / 客服 / 运营(不用会写代码)。 不懂英文工具名也没关系,按下面案例一步步做即可。 一分钟搞懂 装上本插件后,在 DeepSeek Harness(dsh)的聊天窗口里,用自然语言就能办这三件事: 1. 批量回差评:把平台导出的评价表放进文件夹,一次生成多条可粘贴的回复,并遵守你店里的退货规则。 2. 对着竞品写上新文案:复制一个大家都能打开的商品链接,自动抓标题/价格线索,再写出多个标题、卖点和 FAQ。 3. 选品前算清赚不赚钱:报上成本、售价和大概行情分,用固定公式算出利润和建议(不是让 AI 随口估)。 它不是又一个「随便聊两句」的聊天框。相对「直接把内容粘贴给 ChatGPT / DeepSeek 网页」,优势是:整张表一起处理、退货口径统一、利润数字可复算、少复制粘贴。 安装 1. 本机先能运行 DeepSeek Harness(例如 npx @deepseek-ai/dsh web)。 2. 安装本插件(任选一种): dsh plugin --profile web add dsh-shop-assistant 或 dsh plugin --profile web add github:pengzhou267-ai/dsh-shop-assistant 3. 重新打开 Web,或新开一次会话。 4. 打开 / 选择一个工作区文件夹(见下一节),再开始聊天。 使用前必读:文件放在哪? 「工作区」是什么? 就是你启动 dsh Web、开始聊天时选中的那个文件夹。 助手只能稳定读取这个文件夹里的表格和文档,不要指望它去翻你电脑上任意位置。 建议单独建一个文件夹,例如: 我的店铺资料/ ├── 评价.csv ← 平台导出的评价(你自己的表) ├── 售后政策.md ← 你家退换货规则(可先抄示例再改) └── (可选)商品.csv 想先试用、还没有自己的表? 把本插件仓库(或 npm 包解压后)里的示例拷进工作区也可以: | 示例文件 | 用途 | | examples/reviews.csv | 假评价表,练手「批量回差评」 | | examples/products.csv | 假商品表 | | examples/score-inputs.csv | 选品算账用的数字样例 | | kb/sample/售后政策.md | 示例退换货规则(务必改成你家真实规则再正式用) | 表头长什么样、怎么换成自己的导出表,见 examples/README.zh.md。 案例 1:差评批量回复(几乎每天都会用) 你现在通常怎么干? 1. 打开淘宝 / 拼多多后台,一条条看差评。 2. 把文字复制到 ChatGPT / DeepSeek 网页。 3. 再说明一遍「我们 7 天无理由、运费险怎么算…」。 4. 把回复复制回后台。 评价一多,对话框塞不下;规则每次重讲,口径容易飘。 用本插件:准备什么? 1. 在后台导出评价(Excel / CSV 均可;若是 Excel,另存为 CSV UTF-8)。 2. 表头尽量包含这些列(名称可相近,见示例文件): | 建议列 | 例子 | | 订单号 | O1001 | | 评分 / 星级 | 1、2、5 | | 评价内容 | 物流太慢了… | | 评价时间 | 2026-08-01 | | SKU(可选) | SKU-红-M | 3. 把文件放进工作区,例如命名为 评价.csv。 4. 把退换货规则写进工作区里的 售后政策.md(可先复制 kb/sample/售后政策.md 再改字)。 逐步操作 1. 打开 dsh Web,工作区选中「我的店铺资料」这类文件夹。 2. 确认能看到 评价.csv 和 售后政策.md。 3. 在聊天框整段复制下面的提示词(把文件名改成你的即可)并发送: 工作区里有文件「评价.csv」和「售后政策.md」。 请用「读取评价表」的功能打开评价.csv(如果是淘宝/天猫常见导出列,按淘宝评价表来识别)。 不要让我把表格内容粘贴进聊天。 然后: 1)按差评原因分组(例如物流慢、色差、破损、尺码等); 2)每一组写出可直接复制到后台的回复; 3)严格遵守「售后政策.md」里的规则,不要承诺文件里没有的赔偿或服务。 (有经验的人会看到助手调用 shop_csv_preview 等工具——你不必手敲这些英文名。) 你会得到什么? 类似这样的分组结果(示意): - 物流慢:若干条带订单号的礼貌回复(查单、致歉,不乱承诺)。 - 色差 / 破损 / 尺码:按你政策写退换、补发或引导私信订单号。 和传统做法对比 | | 直接问网页 AI | 用本插件 | | 输入方式 | 一条条或一大段粘贴进对话框 | 整张 CSV 放在工作区里读 | | 评价一多 | 容易超长、漏条 | 按整表处理 | | 退货规则 | 每轮重新说明,容易忘 | 固定读 售后政策.md | | 你要会的 | 会复制粘贴即可 | 会导出 CSV、会选工作区文件夹即可 | 案例 2:上新写标题 / 卖点 / FAQ(每周~大促) 你现在通常怎么干? 开好几个竞品详情页 → 手抄标题和卖点 → 再贴给 AI 润色。 又慢,又容易把价格抄错或让 AI 瞎编价格。 用本插件:准备什么? 1. 在普通浏览器打开买家也能看到的商品页(不要用必须登录的卖家后台地址)。 2. 从地址栏复制完整链接,例如 https://... 一长串。 3. 想好你自己的卖点、平台(淘宝 / 拼多多等)、有没有禁词——提示词里写清楚即可。 逐步操作 1. 打开 dsh 聊天(工作区任意店铺资料夹即可,本案例主要靠链接)。 2. 发送类似提示词(把链接换成真实的): 请先抓取下面这个【公开商品页】的信息(标题、描述摘要、页面上能看到的价格线索)。 不要要求我登录后台,也不要编造页面上没有的库存或活动。 链接: https://这里换成真实的公开商品链接 抓取完成后,请按「上新文案」流程输出: 1)标题候选 5 个(并大概说下字数); 2)五点卖点; 3)详情页大纲; 4)FAQ 5~8 条。 我们平台是淘宝,核心卖点是:……(自己补)。 白话说明:助手会先自动打开并摘要该网页(对应能力叫「抓取公开页」,英文工具名 shop_page_snapshot),再按内置的上新剧本写稿(剧本名 shop-listing)。你只要发中文说明和链接。 你会得到什么? 可直接改一改就用的标题列表、卖点、详情结构和 FAQ;价格相关表述应来自页面摘要,而不是凭空捏造。 和传统做法对比 | | 直接问网页 AI | 用本插件 | | 竞品信息 | 你自己抄屏再粘贴 | 粘贴公开链接,自动抓摘要 | | 价格 | 容易抄错或 AI 瞎编 | 优先用页面上的价格线索 | | 步骤 | 多窗口来回切 | 一句提示词串起来 | 案例 3:选品前算账(每周~每月,决策重) 你现在通常怎么干? 用 Excel 估一估,或问 AI「成本 35 卖 99 能赚多少」。 AI 常把佣金、退货损耗随口报一个数,每次问可能不一样,不敢当真。 用本插件:准备什么? 准备这些数字(可先写在纸上或 Excel): | 项目 | 含义 | 例子 | | 成本 | 单件货本 | 35 | | 售价 | 你打算卖的价 | 99 | | 竞品价(可选) | 同类公开价 | 109 | | 需求 | 1~5 分,越高越好卖 | 4 | | 竞争 | 1~5 分,越高越卷 | 3 | | 运营难度 | 1~5 分,越高越难做 | 2 | | 风险 | 1~5 分,越高风险越大 | 2 | | 时机 | 1~5 分,越高越适合现在上 | 4 | 也可以参考工作区里的 examples/score-inputs.csv。 逐步操作 1. 打开 dsh 聊天。 2. 发送: 请用「利润评分 / 选品算账」功能(固定公式,不要口头估算)计算下面这组数,并用中文说明:单位利润、毛利率、综合分,以及建议是「强烈建议上架 / 谨慎 / 不建议」。 成本 35,售价 99,竞品价 109;需求 4,竞争 3,运营难度 2,风险 2,时机 4。 说明:提示词里写「用利润评分功能」,是让助手自动走插件里的固定公式(内部工具名 shop_product_score)。你不需要记住或手打英文函数名。 你会得到什么? - 单位利润、毛利率(按统一费率假设计算,可在配置里改默认佣金等) - 六维加权后的综合分 - 中文建议等级,以及简短注意点(例如售价明显高于竞品) 同样输入再算一次,结果应一致(这就是相对「直接问 AI」的关键差别)。 和传统做法对比 | | 直接问网页 AI | 用本插件 | | 利润怎么来的 | 模型临场编 | 固定公式,可复算 | | 多次询问 | 数字可能变 | 同输入同输出 | | 你要会的 | 会提问 | 会填成本/售价和 1~5 分 | 附录:三个能力对照(可选阅读) | 店主说法 | 聊天里可以怎么说 | 内部工具名(可忽略) | | 读取评价 / 商品 CSV | 「用读取评价表的功能打开 xxx.csv」 | shop_csv_preview | | 抓取竞品公开页 | 「先抓取这个公开商品页」 | shop_page_snapshot | | 用公式算利润与是否上架 | 「用利润评分功能计算」 | shop_product_score | 换成你自己的售后政策 1. 复制 kb/sample/售后政策.md 到你的工作区,改成真实规则。 2. 提示词里写明该文件路径(如「严格遵守 售后政策.md」)。 3. 进阶:若政策文件放在插件包外的固定目录,可在组合包配置里设置 kbRelativeDir(开发者选项,店主一般不用)。 贡献与许可证 欢迎补中文剧本或某种平台导出列映射:见 CONTRIBUTING.md、docs/EXTENDING.md。 MIT
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批量生成差评回复、竞品文案并核算选品利润
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新词雷达zhuyansen/new-term-radar
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安装 贡献指南 DeepSeek Docs 公开插件目录 Issues
★ 1,188已汉化DSH
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技能注册中心iflytek/skillhub
企业级开源智能体技能注册中心——发布、发现并管理组织内可复用的技能包。
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面向 DeepSeek Harnessdsh生态的社区插件目录,共收录 13941 个插件含 PR 收录与…
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DeepSeek Harnessdsh精选指南——DeepSeek…
★ 1,013已汉化DSH
71.7
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