AI Sheets 图片数据整理：批量提取商品字段

先定义要交付的字段

不要先把所有图片一次性丢进表格。先新建一张字段表，并规定每一列的填写边界，例如：图片编号、名称、类别、材质或主题描述、人工复核状态、备注。名称只写图片中能够确认的对象；类别使用团队已有的分类词；无法确认的内容统一留空或标记为“待核对”。

• 准备一批来源和用途相同的图片，避免产品图、聊天截图和研究图混在一组。
• 为每张图片设置唯一编号，文件名与表格编号保持一致。
• 先确定类别词表，例如“家居”“服饰”“电子配件”，不要让每批人员临时发明分类。
• 涉及价格、型号、成分或版权等重要信息时，必须回看原始资料确认。

建立图片与字段的对应表

在 AI Sheets 或同类表格工作区中导入图片链接、附件引用或图片所在位置后，为输出字段预留空列。每次只处理一个明确任务，例如“识别主体并写入名称”，不要在同一轮同时要求判断品牌、价格、适用人群和营销卖点。

1. 先选取 5 到 10 张具有代表性的样本。
2. 填写一条统一的字段要求：名称简短；类别只能从词表选择；描述只陈述可见内容；不确定时写“待核对”。
3. 查看样本结果，重点检查类别是否混用、描述是否补充了图片中不存在的内容。
4. 确认规则后，再复制到同一批其余图片。
5. 为每批结果增加“已复核”“需重做”两种状态，避免未检查的数据直接进入发布表。

用商品图完成一次小批量整理

假设团队有一组收纳盒商品图，目标表包含“名称、类别、可见颜色、描述、复核状态”。可将要求写为：根据图片填写字段；名称使用通用商品名；类别仅限“收纳用品”；颜色只填写画面中清晰可见的主色；描述限制在一句；无法确认尺寸、材质和品牌时不要推断。

处理后，编辑应逐行比对图片：确认收纳盒没有被识别成包装盒，颜色没有把背景色当成商品色，描述没有出现图中看不到的容量或用途。这个样本通过后，再把相同规则用于更多图片转表格任务。

遇到字段混乱时这样排错

常见故障：同类商品被写成多个类别。原因通常是没有提供固定词表，或图片批次混入不同业务线。修正动作是锁定允许填写的类别，并拆分图片批次后重新处理。

常见故障：描述出现材质、尺寸或功能等未显示的信息。原因是要求过于宽泛，模型可能将常见属性补入结果。修正动作是明确“只写可见信息”，将需要确认的字段改为待核对，并由人工补充来源记录。

常见故障：多张相似图片生成重复或错位记录。原因可能是图片编号缺失、排序变化或重复导入。修正动作是以唯一编号作为主键，处理前检查重复行，导出前再按编号抽查图片与字段是否对应。

发布前检查内容表

• 每一行都有可追溯的图片编号或原始图片位置。
• 类别值全部来自预先确定的词表。
• 名称、颜色和描述均能在图片中找到依据。
• 不确定字段已留空或标为待核对，没有被当作事实发布。
• 已抽查首行、中间行和末行，确认图片与字段没有错位。
• 导出的表格列名、编码和必填项符合下游系统要求。

通过上述检查后，再将已复核的行交给商品后台、内容库或研究资料库使用；未通过的行保留在待处理清单中，避免错误在后续批量发布时扩大。