用 Skills 组合一个 Shopify Operator Agent。

StoreClaw 的公开页面把这个方向说得很清楚：电商 Agent 正在从“回答客户问题”走向“帮助店主运营店铺”。关键不是写一个更大的 prompt，而是把工作拆成可重复的流程：

店铺上下文 → 监控信号 → 诊断问题 → 起草动作 → 店主确认 → 后续跟进

这个结构很适合用 Skills 表达。

Skill 负责定义一个具体工作的做法：需要哪些数据，先检查什么，输出什么格式，哪些动作必须让店主确认。

第一入口应该垂直到 Shopify

“通用电商运营 Agent”听起来范围很大，但用户很难立刻相信。Shopify 给第一个 Agent 一个清楚的对象和数据结构：

• 订单；
• 库存；
• 转化率；
• 商品页；
• abandoned checkouts；
• 客户消息；
• 活动和内容。

仓库可以保持通用，第一张对外名片先聚焦 Shopify。

这个 Skill kit 里有什么

我们把第一版放在这里：

clawmama-run/shopify-growth-operator-agent

第一批有 5 个 Skills：

1. Shopify Store Diagnostics — 检查订单、库存、转化、退款、流量和客户信号。
2. Daily Store Growth Digest — 把店铺指标变成每日店主简报。
3. Product Page Optimizer — 起草更好的商品标题、卖点、FAQ、SEO meta 和优惠角度。
4. Customer Inbox Triage — 分类客户消息，提取订单上下文，起草安全回复。
5. Social Content Engine — 把商品和客户上下文转成社媒 hook、轮播文案和 UGC brief。

这不是一个巨型 prompt。每个 Skill 负责一个具体工作。

店主确认是产品的一部分

电商 Agent 可以建议很多动作，但很多动作不能静默执行：

• 退款；
• 取消订单；
• 修改地址；
• 修改库存提示；
• 发布商品页；
• 发送客户回复；
• 启动或修改广告活动。

所以默认行为应该是：先生成店主确认请求，而不是把“全自动”当成唯一目标。

这条边界会让 Agent 更适合真实店主。它可以负责阅读、分类、分析和起草，店主保留对不可逆业务动作的控制。

demo 怎么跑

repo 里有一个 Shopify 示例快照。可以让 Agent 先产出每日简报：

Use the Shopify Store Diagnostics and Daily Store Growth Digest Skills.
Analyze examples/shopify-demo/sample-store-snapshot.json and give me today's store digest.

理想输出应该是实用的：

• revenue/orders/AOV/conversion 快照；
• 低库存风险；
• 客户延迟投诉聚类；
• 流量上升但商品页转化偏弱的问题；
• 今天建议做的 3 件事；
• 哪些动作需要店主确认。

后续可以继续让它做商品页 audit、客户回复草稿或社媒内容计划。

直接试用

这些 Skills 已经装在 Shopify Operator Agent 里，可以直接在 Telegram 或 WhatsApp 使用，不需要自己搭 runtime。

如果你在搭自己的 agent stack，GitHub repo 就是可复用的 artifact。先把工作流和边界定义清楚，再接更深的 Shopify connector。