当前电商产品在设计效率提升方面，借助AI技术构建了高效的工作流，核心通过从亚马逊评论中挖掘改进机会，整合WorkBuddy与卖家精灵MCP，完成需求分析、方案构思到三维Demo的生成全流程。该流程大幅缩短了产品设计周期，显著提升效率，为电商产品设计与运营提供实操方案。以家用意式咖啡机等品类为例，借助VOC分析精准定位用户痛点，结合智能方案设计，最终产出可交互、可拆解的3D演示，并通过配套提示词、模板及开源Skill，助力用户快速掌握产品打造全流程，值得从业者积极探索实践。
--91likeyou---
我附上了配套文档，带有需要用到的Skill、内容模板、提示词，大家可以拿自己的商品跟着试一试，超级好玩。
文档地址：
先赞后看，人生灿烂！
在 WorkBuddy 里怎么跑VOC洞察？
这个Idea源于上周我们「MBG跨境AI实战圈」线下茶话会活动中，一个社群同学的分享：
我回来复刻了一下，觉得特别牛逼，也封装成了更适合电商的工作流。
接下来，我们开始！
比如我想做【家用意式咖啡机】这个赛道，先通过我的竞品狙击Skill找到了合适的对标ASIN
第一步：安装buluslan的「评论VOC深度分析」Skill和MCP
产品开发的机会，往往藏在Listing的评论里，先要找到问题所在。
在【技能】页面，搜索【新西楼/buluslan】，就会出现我的跨境电商全链路Skill，然后安装上「评论VOC深度分析」技能。
我这个VOC Skill的运行，需要给他输入评论数据，这里我建议用「卖家精灵的MCP」来完成。
只要输入ASIN，就可以一键拉取Listing内容和100条评论，省去了手动下载和整理表格的时间。
非常丝滑，非常好用！
完整的VOC Skill使用教程和MCP的介绍配置，大家可以看这两篇文章。
第二步：跑评论VOC分析，输出原始报告
大家配置好MCP之后，可以直接输入这段提示词：
先检查【卖家精灵MCP】配置和连通是否正常。确认正常后，调用卖家精灵MCP，帮我针对亚马逊ASIN：XXXX 进行启动VOC分析。
接下来Skill就会自动运行，你可以去喝杯咖啡上个厕所。
不一会，Skill会给我们输出「万字洞察报告+评论打标csv文件」
接着要做的，是把整份报告里的问题放到一起比较，确定准备研究什么，再去构思设计方案。
从VOC报告，升级到产品设计方案
单条评论可以帮助我们理解具体情境，产品升级方向要放回整个报告里再做统一判断。
第一步：让 WorkBuddy 先梳理问题总览
可以直接输入下面这段提示词
读取上方的 VOC 报告和相关的原文件。核对有效样本、日期和重复记录。以整份报告为线索，逐条回查原文，统一问题主题的定义，再按独立评论计数，附可追溯的评论编号。一条评论可涉及多个主题；同一人多次换机仍算一条，主题数量不能相加当人数。先输出问题总览：相关评论数、具体情境、对使用的影响、证据和未知项。区分买家经历、买家对原因的解释与设计假设，不把样本提及率当市场故障率，也不把正常使用、调校或二手购买经历误判成故障。结合覆盖情况、影响程度、证据是否足够，以及产品设计能否回应，提出值得继续研究的目标，说明取舍。流程、服务或仓配能解决的问题，不强行改成硬件；同时保留用户认可的体验，列出反例和不支持结论的证据。围绕同一目标提出 2—3 个机制不同的候选，说明如何起作用、解决不了什么、新增代价及待验证条件。低频个案可以探索，但不要包装成高频机会。不按小改、中改、大改凑方案，不编造尺寸、成本或效果。输出问题总览、研究目标和候选对比，等我确认，先不要生成三维演示。
然后我们就能得到一个问题List，一共有6项。
涉及的问题面比较广，但背后不一定都是产品本身的问题，可能是Listing内容没写对，套图的参数有误差，甚至是物流和退换货流程问题，等等。
我们要做的，是从中提炼出跟产品本身有关的缺陷、体验类问题，以及可能的改进方向。
第二步：从现有问题里选研究目标
综合这份总览，研磨异常和后续处理是值得继续研究的一组问题：13 条研磨运行异常中，有 8 条同时涉及排障、维修或退换负担。
说明一部分用户除了不能正常使用，还要为处理问题投入不少精力。
我们来看看其中一条三星评论中的一段：
评论原声 · P005-13
It returned about 2 weeks later and worked for about 5 weeks, then out of nowhere the grinder broke again.
大概的意思是：使用机器过程中出现了问题，走换货/维修流程后，正常用了约五周，研磨器又突然坏了。
我们顺着这条线，继续深挖同主题下的其他评论原文，继续提炼更多信息。
可以发现，研磨异常本身已经影响使用，后续反复排查、寄修和退换，又增加了一层麻烦。
第三步：围绕问题场景，比较不同的解决方案
至此，我们可以思考一个解决方案的方向：当异常能定位到研磨部分时，怎样让出问题后的处理更简单。
比如，能否更容易由维修人员进行局部处理，日常又不丢掉一体使用的体验。
这一步我们可以让Agent协助我们做更多发散性思考。
方案A治标不治本，方案C的重构难度大，而且有可能损坏原有体验。
作为一个半吊子产品经理，我觉得方案B，微调结构变成独立的研磨仓，会是当下最高效的解决方案。
当然，把客户问题转化为产品方案，我认为是一门哲学，也是一项复杂的工程。
实际在业务中，需要投入更多的思考和推演。
从产品设计简报，到产品3D demo图
终于到这一步，我们要开始输出3D图了，建议大家用最好的模型来做。
比如外接GPT-6-Astra，Claude-Opus-5.5，或者内置的Kimi-K3.1-Pro，GLM-5.3
而且Token消耗量会比较大，大家要有个心理准备～
第一步：让WorkBuddy生成产品设计简报
选定产品迭代方向后，输入下面这段提示词和对应的「模板文件」（也是在文末一起领取）
请读取产品概念设计简报模板：[模板文件]，结合前面的 VOC 报告、需求分析、候选对比和已有产品资料，为我选定的方案：[方案名称]，整理一份可以交给 Anatomy 制作三维 Demo 的产品概念设计简报。按照模板讲清楚：1.要解决什么问题，希望改善什么，以及需要保留哪些原有体验。2.准备调整哪些部件，它们怎样连接，用户操作时会发生什么变化。3.三维 Demo 需要展示哪些部件关系、关键动作和交互，让观众看懂这个方案。4.哪些是已有资料支持的事实，哪些是新增设想，还有哪些未知项需要后续验证。部件与展示细节由你根据方案整理，不需要我逐项填写。缺少依据的结构、尺寸、成本或效果标为未知，不编造成已确认事实；只有缺口会改变核心方案时再向我确认。本次只整理这一份方案，不额外发散其他设计。保存为设计简报.md，先交给我确认，不要开始生成三维 Demo。
然后，我们期待已久的产品设计简报，就出来啦！
记得要做一下人工核对和内容确认，这里是非常关键的一步，直接决定了后面3D demo图的生成效果。
第二步：调用Anatomy Skill，生成3D demo图
Anatomy Skill是一个开源的可视化 Skill，可以根据设计简报，把产品结构和工作过程做成可交互的三维 Demo。
Anatomy 项目：github.com/wheresryan22/anatomy
具体他怎么实现的，我也没去深挖，总之很牛逼就对了。
配置好网络环境（重要），直接输入这段提示词和Skill的地址，让WorkBuddy自个去跑
请帮我安装Anatomy Skill，地址是：github.com/wheresryan22/anatomy，并检查完整 Skill 与运行条件。随后读取已确认的设计简报：[文件]，启动3D图制作。本次只制作这一份设计，不额外发散其他方案。保留核心方案，未知内部结构按概念示意处理。先完整整机，再展开主要组件，最后让重点模块的细件分别移动，不要只把一个大组件整体移开。支持拖动旋转、多面观察、调节展开程度与复原，展开后仍能转动。交付可打开的 HTML、必要源码和真实截图，用浏览器实际检查关键交互、复原和，修正明显问题。无法运行的检查如实说明，不把概念动作当成实物性能、安全或可制造性的证明。
在等待一段时间后，3D demo的HTML就完成啦，打开看一看！
第三步：看看这个3D demo HTML可以怎么用
页面包含 131 个独立概念部件，研磨舱的 54 个细件会分别展开，包括磨盘、驱动、安装座、导轨、定位与固定件。
提供了从总成到细件的拆解，还可以单独聚焦研磨舱，继续查看它和整机的关系。
可以拖动下面的滑块，展示产品爆炸图的效果，自己选择适合的展开幅度。
确实很炸裂。
也可以通过点击拉拽，进行360度的翻转，找到你最想要的那个产品视角。
先要体验完整demo的朋友，我会一起打包进配套的文档里，大家自取。
写在最后
到这里，整个产品开发工作流就演示完毕了。
以上用到的Skill、提示词、文件模板，我都整理到一个文档里了，帮助大家快速上手跑起来。
内容太长，不在正文里放，需要的朋友，直接这里查看
文档地址：
另外，我也在Anatomy的基础上，封装了一个适用于电商产品开发的Skill版本，把上面提到的提示词、设计文件模板都包了进去。
后面只需要调取我这一个「电商产品设计师」Skill就能跑完全程了，目前还在等WorkBuddy上架中….
审核通过后，我会在上面那个文档里更新，请各位保持关注。
最后还想说两句。
Anatomy做出来的3D demo，看起来确实很炫酷，但肯定没办法直接用于工厂开模生产的。
真正要落到产品设计和生产，仍需要专业产品设计人员，用专业软件继续建模、设计，并经过打样和测试。
但我觉得更有价值的是，它能把运营和产品开发脑子里的想法，整理成大家可以对着同一份画面讨论的具体对象，大大降低内外部沟通和协作的摩擦。
AI的魅力，不就在于此吗？
作者：Bulus lan 公众号：新西楼.AI
题图来自Unsplash，基于CC0协议
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