TradePilot AI｜拿货搭子：进货选品与爆款测款智能体

在线 Demo

在线Demo：http://203.170.59.14:3000

60秒快速体验

首次体验预计约 60 秒，无需注册或配置 AI 接口：

1. 打开在线 Demo。
2. 在首页点击 “游客快速体验”，进入 “评委快速演示”。
3. 在 “蝴蝶结珍珠耳夹” 案例卡片中点击 “查看完整案例 →”。
4. 在 “进货报告” 中查看 “进货关键结论”，核对商品分析、预计毛利率、首批压货资金和风险判断。
5. 向下查看 “小红书内容包” 和 “抖音视频脚本”，了解标题、图文结构、镜头脚本与测款方向；这些内容需要用户自行测试和发布。
6. 继续向下查看 “完整AI进货报告”；如需从输入开始生成，可在侧栏点击 “开始判断”，再点击 “使用示例数据体验完整流程” 和 “生成进货决策报告”。

需要逐项复现商品分析、候选产品比较与内容测款时，请参阅 3 组网页 Demo 案例。系统不会自动抓取实时平台数据、联系供应商、发布内容、下单或付款，也不保证商品成为爆款。

产品实证截图

以下截图来自当前可访问的 TradePilot 在线 Demo，展示从产品介绍、进货判断到内容测款和候选产品比较的完整工作流。

1. 产品首页与完整决策流程

2. AI 进货报告与行动建议

3. 利润测算、拿样策略与 AI 评分

4. 小红书内容结构库

5. 候选产品 PK 与可视化比较

更多可复现操作步骤和样例输入输出请查看：Demo 案例说明。

面向小商品进货、内容电商测款和大学生创业场景的 AI 进货决策工作台。
项目口号：先算清楚，再决定进不进货；别让第一次进货，变成第一次压货。

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1. 项目简介

TradePilot AI｜拿货搭子 是一个面向小商品进货与内容电商测款场景的 AI 决策智能体。

项目针对新手卖家、大学生创业者、小微电商经营者在进货选品中常见的痛点：

• 凭感觉拿货，缺少判断依据
• 不知道商品是否具备爆款潜力
• 成本、售价、利润、MOQ 等信息难以综合判断
• 进货后缺少测款复盘机制
• 多个候选商品之间难以比较优先级

TradePilot AI 将一次进货决策拆解为：

商品图片识别 → 进货信息采集 → 利润与风险分析 → 爆款潜力评分 → 内容测款建议 → 供应商沟通 → 产品库沉淀 → 候选产品 PK → 测款复盘

帮助用户降低盲目进货和库存积压风险，提高选品、试单和复盘效率。

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2. 在线演示

演示地址：

http://203.170.59.14:3000

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3. 目标用户

• 大学生创业者
• 校园摆摊 / 社群团购经营者
• 义乌小商品进货新手
• 小红书、抖音、视频号内容电商卖家
• 小微零售经营者
• 需要小批量试单和快速测款的初创团队

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4. 核心业务闭环

TradePilot AI 不是简单生成一份报告，而是围绕真实进货决策构建完整闭环：

1. 上传商品图片
2. AI 识别商品名称、品类、风格、适用人群
3. 用户补充进货成本、预计售价、MOQ、渠道等信息
4. 系统生成进货决策报告
5. 输出利润测算、风险判断、爆款潜力评分和测款建议
6. 保存到我的产品库
7. 对多个候选商品进行 PK
8. 根据测款结果进行复盘
9. 辅助下一轮补货、优化或停止进货决策

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Agent 架构说明

TradePilot AI 采用 1 个工作流式主 Agent + 多个 Skills 能力模块的架构，而不是多个完全自主运行的 LLM Agent。项目中的核心智能体是 TradePilot 进货决策主 Agent，它围绕“看货—判断—测款—复盘”的任务链路，按步骤编排多个 Skills 能力模块，包括商品识别、图片质量检测、进货决策、市场证据分析、内容测款、供应商沟通、产品库、候选 PK、测款复盘和报告导出。

新增的 Agent Orchestrator 会根据当前商品信息、分析结果、产品库记录和测款状态判断用户所处阶段，并主动给出下一步任务建议，使系统从单点功能集合升级为工作流式进货决策 Agent。

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5. 核心 Skills

Skill 1：商品视觉识别

通过阿里云百炼视觉模型识别商品图片，提取商品名称、品类、材质、风格、适用场景和目标人群。

Skill 2：进货信息采集

采集成本价、预计售价、MOQ、渠道、物流、库存压力等进货关键变量。

Skill 3：利润与风险分析

结合成本、售价、起订量和渠道情况，分析利润空间、压货风险、同质化风险和供应链风险。

Skill 4：爆款潜力评分

从视觉吸引力、利润空间、内容传播性、目标人群匹配度、价格接受度等维度评估商品爆款潜力。

Skill 5：内容测款建议生成

根据商品特点生成小红书 / 抖音等内容平台的测款方向、标题角度、卖点表达和测试建议。

Skill 6：供应商沟通 Skill

项目新增供应商沟通 Skill，可根据商品信息、利润空间、MOQ 和风险提示生成询价、议价、打样确认、发货与售后确认话术，帮助用户在拿样前更系统地向供应商确认价格、起订量、材质、发货周期和售后规则。

Skill 7：候选产品 PK

对多个候选商品进行对比，辅助判断哪个商品更值得优先进货和试单。

Skill 8：测款复盘

基于历史产品和测款反馈，判断是否补货、换图、改标题、降价或停止进货。

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6. 功能模块

• 注册 / 登录
• 商品图片上传
• AI 商品识别
• 进货信息填写
• 进货决策报告生成
• 供应商沟通 Skill
• 我的产品库
• 候选产品 PK
• 测款复盘
• 评委演示
• 报告下载

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7. 技术栈

• 前端框架：React
• 构建工具：Vite
• 样式方案：Tailwind CSS
• 后端与数据库：Supabase
• 当前在线 Demo 部署：ECS + Nginx + PM2
• 兼容部署入口：Vercel Serverless API；仓库另保留 CloudBase 备用方案说明
• AI 模型：阿里云百炼视觉模型
• Serverless API：Vercel Functions

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外部 API 兜底说明

项目依赖 DashScope / 百炼视觉模型完成图片识别；当 API Key 未配置或接口不可用时，系统会提示用户继续手动填写商品信息，或使用示例数据体验完整流程，不影响进货报告、产品库、PK、复盘和报告导出流程。示例数据不代表真实识别结果。

价格分析继续使用人工市场证据填写和搜索参考入口；系统不会伪造真实平台价格、销量、播放量或点赞量。

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8. 快速评测路径

建议评委按以下流程体验：

1. 打开在线演示地址
2. 点击“游客快速体验”（无需注册）；只有需要 Supabase 云同步时才登录
3. 上传商品图片
4. 查看 AI 商品识别结果
5. 填写进货成本、售价、MOQ、渠道等信息
6. 点击生成进货决策报告
7. 查看利润分析、风险判断、爆款潜力评分和内容测款建议
8. 保存到我的产品库
9. 进入候选产品 PK
10. 查看测款复盘
11. 下载报告或进入评委演示流程

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9. 本地运行方式

npm ci
npm run dev

完整的 Windows PowerShell 安装步骤、环境变量和常见错误见本地安装指南。

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测试说明

项目已使用 Vitest 补充自动化测试，覆盖价格证据、人工市场证据、内容热度兜底和风险判断等核心工具函数。测试不调用真实 DashScope / 淘宝 / 1688 / 抖音 API，可离线运行：

npm run test

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10. 数据持久化说明

• 项目支持三种数据保存方式：自动选择、仅本地保存、云端同步。
• 游客模式下数据保存在当前浏览器 localStorage 中，适合快速演示，但清除浏览器数据或更换设备可能导致记录丢失。
• 因此系统提供产品库 JSON 导出 / 导入备份功能，可将当前产品库记录保存为本地备份文件，并在需要时合并恢复。
• 正式使用时可登录 Supabase 启用云端同步，用于跨设备保存产品库。

LLM 智能推理补充层

项目新增 LLM 智能推理补充层。系统在保留稳定规则评分的基础上，引入大模型对进货决策、内容测款和测款复盘进行定性分析，用于解释评分原因、识别关键风险、生成下一步验证建议。LLM 不直接替代数值评分，也不伪造真实平台数据。

11. 项目目录

以下目录树只列维护时最常用的入口；运行时入口以 docs/Deployment-Entry.md 记录的 index.html → main.jsx → App.jsx 为准。

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├─ App.jsx                              # 当前网页主应用与核心流程编排
├─ main.jsx / index.html                # Vite 浏览器入口
├─ src/
│  ├─ components/                      # 页面模块、报告、产品库、PK 与复盘组件
│  ├─ constants/                       # 示例数据、产品配置与内容模板
│  ├─ services/                        # 本地存储、Supabase 与内容结构数据服务
│  └─ utils/                           # 利润、风险、报告、内容和测试工具
├─ server/agent/                        # 服务端 Agent 编排、工具白名单与会话状态
├─ api/                                 # Vercel Serverless 与 Agent API 入口
├─ cloudfunctions/analyzeImage/         # CloudBase 图片识别备用适配器
├─ server.js / ecosystem.config.cjs     # ECS Node.js / PM2 入口
├─ packages/
│  ├─ tradepilot-decision-agent-0.2.0/ # 当前评审 Package
│  └─ tradepilot-decision-agent/       # 0.1.5 历史 Package
├─ docs/                                # Specs、工作流、安装、Demo、评估与部署文档
├─ public/                              # 静态资源
├─ .env.example                        # 安全环境变量模板
├─ package.json / package-lock.json    # 脚本和可复现依赖锁
├─ CHANGELOG.md                        # 可核对的仓库变更记录
├─ CONTRIBUTING.md                     # 分支、提交、验证与安全约定
└─ README.md                            # 项目统一入口

根目录 App-updated.jsx、FILE-LIST.txt、package-lock.json.bak 和 wave3-product-library-backup.patch 是保留的历史或恢复材料，不是当前运行入口、当前依赖锁或实时目录清单。不要仅依据这些文件判断现状，也不要在没有维护者确认时删除。

当前 0.2.0 Package 中的 payload/.eve/ 与 payload/.output/ 是随版本保留的编译 / 交付产物，不是根项目临时目录；维护者应修改可读源文件并通过 Package 流程重新生成，不要直接手改压缩后的构建文件。本机 .berth/、根目录 dist/ 和 node_modules/ 已被 .gitignore 排除，不属于提交材料。

维护审计发现，0.2.0 Package 的两个 Eve 生成文件仍带有生成机器的绝对工作区路径。该内容不是运行密钥，但降低跨机器可移植性；为避免破坏编译产物一致性，本轮不直接手改，应在中性工作目录重新生成 Package、执行 Package 测试并核对产物后再替换。详见 Roadmap。

12. 当前能力边界

• 外部实时市场数据并非始终接通；页面允许用户填写自己核验的价格、链接和内容观察，不会伪造实时销量或热度。
• AI 图片识别和模型补充依赖有效的服务端模型配置；未配置或接口不可用时，可以跳过识图、手动填写商品信息或使用内置示例。
• 系统只生成供应商沟通清单与话术草案，不会自动联系供应商或发送消息。
• 系统不会自动发布内容、下单、付款或执行补货；页面给出的建议需要用户人工确认和执行。
• 评分与内容方案用于降低试错成本，不承诺商品“必爆”或保证销量。
• 服务端 Agent 会话当前保存在进程内存中，并可由浏览器保存的 session snapshot 辅助恢复；没有专用长期记忆数据库，服务重启或会话过期后不能依赖服务端自动找回长期历史。
• 游客产品库主要保存在当前浏览器 localStorage；Supabase 云同步是可选能力，需要有效配置和登录状态。

完整的已实现、部分实现和规划中边界见项目 Specs与维护 Roadmap。

13. 部署说明

• 当前在线 Demo：使用 ECS、Nginx、PM2 和 Node.js 服务端入口；配置与更新步骤见 ECS 部署指南。
• 应用运行入口：当前前端入口和游客 / Supabase 降级关系见 Deployment Entry。
• CloudBase 备用方案：国内备用部署说明是可选历史方案，不代表当前在线 Demo 的实际部署状态。
• Vercel 兼容：api/ 中保留 Serverless 入口，但 README 不把尚未核验的网址声明为当前正式 Demo。

部署文档只提供可复核的配置步骤，不包含线上服务器密钥。任何真实环境变量、Nginx、域名或服务器变更都应由有权限的维护者单独审批。

14. 文档索引

状态	文档	用途
当前	项目 Specs 与目标对齐	项目定位、目标用户、验收标准、实现状态与证据追踪
当前	Skills 工作流	真实输入、处理、输出、代码、测试和降级路径
当前	本地安装与验证	Node/npm 版本、PowerShell 安装、启动、测试与构建
当前	网页 Demo 案例	三组可复现输入、操作步骤和预期结果
当前	可运行性与实现证据	本地安装、277 项测试、构建和安全审计记录
当前	维护 Roadmap	已完成、近期计划、长期规划与当前限制
当前	技术架构	前后端架构、数据流、API、存储与降级机制
当前	Agent 数据模型	核心输入、报告、产品记录、复盘与会话对象
当前	ECS 部署指南	当前在线 Demo 对应的 ECS / Nginx / PM2 部署方式
参考	Deployment Entry	当前 Vite 入口、游客模式和 Supabase 可选关系
备用	CloudBase 国内备用方案	非当前线上部署的可选适配方案
历史	Package Eval 说明	旧 Package Native Eval 兼容性决策，不是主站评分证据
历史	真实 Agent 会话恢复说明	服务端会话机制演进记录；当前工具数量以代码和 Skills 文档为准

仓库维护入口：

• 变更记录
• 贡献指南
• MIT License
• 环境变量示例
• Agentour 0.2.0 发布说明

当前评审使用的 Agentour Package 是 tradepilot-decision-agent 0.2.0，版本化目录 packages/tradepilot-decision-agent-0.2.0/ 是当前交付物；packages/tradepilot-decision-agent/ 中的 0.1.5 仅作为历史版本保留。根目录产品实现仍是功能事实来源。

根目录主站服务端当前白名单共 6 个工具：calculate_profit、assess_purchase_risk、inspect_market_evidence、retrieve_user_memory、generate_supplier_checklist、generate_content_test_plan。具体能力和边界以 Skills 工作流及服务端工具注册表为准。

许可证： 本项目采用 MIT License，版权信息为 Copyright (c) 2026 Jyoti。第三方依赖、素材和其他组件继续遵循各自原有许可证，根项目 MIT License 不替代或修改其许可条款。

15. 可用性与稳定性补充

• 项目支持产品库 JSON / CSV 数据导出。JSON 用于完整备份和恢复，CSV 适合导入 Excel / WPS 做二次分析。游客模式下数据保存在当前浏览器，建议定期导出备份；正式使用时可登录 Supabase 启用云端同步。
• 项目已补充移动端响应式适配，用户可在手机端完成图片上传、信息填写、报告查看、产品库保存和报告导出，更贴近批发市场现场看货和快速判断进货建议的使用场景。
• 项目使用 React ErrorBoundary 捕获图片上传、图表渲染、旧记录字段缺失等运行时异常；发生错误时展示降级提示和刷新操作，避免直接白屏。

16. 本地运行与验证

推荐使用 Node.js 20 LTS 和 npm 10。在项目根目录执行：

npm ci
npm test
npm run build

• npm ci：根据 package-lock.json 安装可复现依赖。
• npm test：执行 Vitest 自动化测试，不需要真实外部 API 密钥。
• npm run build：生成 dist/ Vite 生产构建。

详细配置、命令预期输出和验证证据：

• 环境变量示例
• Windows PowerShell 本地安装指南
• 可运行性与实现证据