《跨境电商+AGI实战之五：跨境老张的一些思考（附上AI帮忙整理的提示词Prompt)》

======================背景知识====================

1。大家看我的微博名就知道按目前互联网的标准，我已经是个老登了。我学电脑的时候大概是在98年的样子，当时还是先学的DOS系统，Windows系统也是从Win95开始学的，学打字的时候，直接学的五笔输入法。

2。 99年帮家里摆地摊卖对联的时候，在隔壁书摊上看到一本《ASP入门》研究了半天没研究明白，后来就跟着我老哥学HTML，但是也是三天打鱼两天晒网，我老哥都能跑程序扫那些废弃的6位QQ号的时候，我还止步于拿个marquee标签弄个文字跑马灯效果。

3。后来高中三年一心只读圣贤书，就基本没时间捣鼓电脑了。高三暑假拿到大学录取通知书，就开始在大学的论坛里天天泡着，和各个版主混得很熟悉。其中的很多版本都是学生网站的学长们，所以一进大学，便通过学长的关系进入到学校勤工助学网站兼职打工，还能学习一些网站知识。当时的工资还能覆盖大学期间的生活费。

4。大一暑假的时候提前给家里打了电话没有回老家，就在学校旁边的出租屋里跟着一个学长学当时最新的ASP.Net和SQL，煞有介事地学起了代码的三层结构，另外日常网站工作也经常用网络三剑客(Dreamweaver, Fireworks,Flash)，虽然学得都不精通，但是也基本上能跑起来。大二就自己做前端页面，自己写代码帮学院做了官网，另外还要维护服务器，一直到大学毕业。

5。大学毕业之后开始为生活四处奔波的10几年时间里，基本没再碰过编程，直到通过各种渠道了解到孩子可以学信奥走强基，才和孩子一起又折腾了一段时间C++，但是到了背包问题，动态规划的时候，孩子理解不了，文科背景的我也没办法理解和指导了，再加上各种大模型已经铺天盖地了，于是和孩子一起放弃了这个东西。

6。这两年时间里各种模型基本都有尝试过，但是也只是拿来替代搜索引擎，查点东西。真正和日常工作结合起来，还是今年(2026年)三月开始的小龙虾(openclaw)。最近一段时间正值财务在集中处理税务申报问题，很多PDF的数据要取出来，于是拿小龙虾去尝试了一下，也就是大家前面看到的几篇东西。在专业人事眼里，可能看起来会比较幼稚和初级，但这个也是基于我目前的认知做出得最好尝试。而也是在这个尝试的过程当中，逐渐理解了一些AI Agent的能力和弊端。

7。之前有评论区问我说公司只有几个店铺，手工统计也很快。其实我还是建议能去尝试一下用这个AI Agent实地操作一下，因为理解一种新工具最好的办法，就是用一个真实的使用场景去实现。而这个实现的过程，也可以加深对工具的理解，进而把这种技能再应用到其他场景当中去。

==============老张的一些感悟================

1。大家看到我似乎有一些技术背景，但是在AI时代，我那点所谓的“技术背景”约等于0，所以完全不要有任何心理压力。

2。不管是创业者，还是打工人，都值得去尝试AI Agent，然后和自己的工作、生活相结合去感受AI带来的变革能力，跟上时代发展的步伐。

3。Openclaw或者其他AI Agent只是个有一定记忆能力(memory.md)的身体，真正的大脑还是对接的大模型（Kimi, Deepseek, Claude等），只是它在和大模型沟通时候，会把自己记忆里的东西+你新发出的指令一并发给大模型，所以你看到的返回文件，似乎是AI拥有了记忆。

4。不管是直接用大模型聊天，还是通过AI Agent帮我们直接产出一些可交付产品，都需要用好提示词(prompt)，也就是给大模型的指令。因此最近已经出现了一门新学问叫Prompt Engineering， 提示词工程。这就是以后我们与AI打交道的通用语言了。因为AI会根据我们给出的提示词，产出相应的结果。

5。那么如何学习这个Prompt Engineering，让自己的提示词更高效？ 那么我最深刻的体会就是，在AI时代，不要再抱着书本去啃这个概念，一定要借助AI去学习AI，也就是让AI告诉你怎么样写好Prompt， 让它帮你生成Prompt，然后你再去修改完善。（后面附上的提示词，就是AI写的）

6。前面有提到一个61岁的人在学习AI，还是教身边的人学AI。大家不要慌张，只要今天开始拿AI去学习怎么写好Prompt，你也是在你这个岁数学习AI了。不管屏幕前的你是18岁，还是25岁，亦或是65岁。这个东西并不难，难的是持续不断地应用到工作，生活，学习当中。

7。AI Agent能用好，那最近比较流行的OPC(Once Person Company)就有了可能性，我最近也在琢磨着在一个小范围内拿一两个人试行一下用这种OPC的方式推动一个项目。后续如果有进展，也会和大家分享。

=============之前那个提取财务数据的Prompt==============

# 训练亚马逊PDF财务报表提取工具的Prompt

## 背景

我需要训练一个Python工具，用于自动提取亚马逊卖家中心PDF报表中的财务数据。财务同事每个月需要汇总多个店铺、多个站点的报表来报税，人工统计费时费力还容易出错。目标是实现自动化提取，再由人工核对，提升效率。

## 需求描述

请帮我编写一个Python脚本，实现以下功能：

### 1. 输入
- 一个文件夹路径，包含多个亚马逊PDF报表文件
- 文件名格式示例：KL-StoreName-US-7月.pdf、JN-StoreName-DE-March.pdf、GM-StoreName-FR-2025-07.pdf
- 支持多种文件名变体（不同前缀、不同月份格式、不同语言月份名）

### 2. 输出
- 一个Excel文件，包含以下字段：
- 月份（从PDF内容或文件名提取）
- 团队名（从文件名前缀解析，如KL/JN/GM）
- 店铺名（从文件名解析）
- 站点（US/CA/MX/DE/FR/ES/IT/UK等）
- 币种（从PDF内容或站点自动匹配）
- Display Name（亚马逊店铺显示名）
- Legal Name（公司法定名）
- Income（收入汇总）
- Expenses（费用汇总）
- 平台费用（Selling Fees合计）
- 派送费（FBA Transaction Fees合计）
- 广告费（Advertising合计）
- Transfers（转账金额）
- Amazon Tax（Amazon代扣税费，多语言支持）
- Tax Debits Subtotal

### 3. 核心要求

**多语言支持（必须实现）**：
- 英语、德语、法语、西班牙语、意大利语
- 荷兰语、波兰语、瑞典语、土耳其语、巴西葡萄牙语
- 所有费用科目、Amazon Tax关键词、Display Name/Legal Name标签都需要支持多语言

**数据提取逻辑**：
- 优先从PDF内容直接提取月份和币种，不要依赖文件名
- 使用pdfplumber库读取PDF（不要用pdftotext，会有合并行问题）
- Amazon Tax提取要使用精确多语言短语匹配，提取关键词后面的金额
- 明细费用需要求和计算（平台费用、派送费、广告费都有多行明细）
- 添加验证机制：检查明细加总是否等于合计数，标记异常

**健壮性要求**：
- 处理不同团队的文件夹命名不规范问题（7月/七月/2025-07/July等）
- 处理PDF文件名各种缩写和变体
- 欧洲数字格式处理（逗号作为小数点，点作为千分位）
- 添加安静模式参数，控制日志输出级别

### 4. 技术栈
- Python 3.8+
- pdfplumber（PDF读取）
- pandas（数据处理）
- openpyxl（Excel输出）

### 5. 迭代优化方向

**第一版**：先实现基础功能，支持英语US站，能提取Income/Expenses/Tax/Transfers四大区数据

**第二版**：增加多语言支持，处理德语、法语、西班牙语站点

**第三版**：优化Amazon Tax提取逻辑，解决欧洲站点Tax提取错误问题

**第四版**：改用pdfplumber替代pdftotext，解决多行合并导致的金额提取错误

**第五版**：增加从PDF直接提取月份和币种功能，不依赖文件名

**第六版**：增加验证机制，自动标记明细不等于合计、时间周期异常的记录

**第七版**：添加安静模式，支持批量处理时减少日志输出

## 示例调用

```bash
python3 extract_amazon_pdf.py "/path/to/pdf/folder" "/path/to/output.xlsx" --store StoreName -q
```

## 关键踩坑提示（给AI的提示）

1. **不要依赖文件名提取月份**，运营经常导错时间周期，必须从PDF内容读取
2. **Amazon Tax在欧洲站点和北美表述完全不同**，需要精确多语言短语匹配
3. **pdftotext会把多行合并成一行**，导致金额提取错误，必须用pdfplumber
4. **欧洲数字格式**用逗号作为小数点，需要特殊处理
5. **明细求和时要防重复计算**，跳过包含订单号的明细行
6. **Display Name/Legal Name标签各国写法不同**，需要维护多语言映射表

## 预期效果

- 处理几十个店铺PDF，耗时从几小时缩短到1-2分钟
- 准确率95%以上，异常记录自动标记供人工核对
- 支持20+站点、10+语言
- 成本从云端大模型的按Token收费，降到本地运行的电费

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**使用建议**：把这个Prompt扔给Kimi/Claude/DeepSeek，让它帮你一步步实现。遇到具体报错，把错误信息贴回去继续问。整个过程就是不断迭代优化Prompt和代码的过程。