Dify可快速构建跨境电商Listing生成工作流：通过结构化Prompt、多平台/语言变量配置、合规校验模块、术语库检索及用户反馈闭环，实现高转化率标题、五点、长描述与关键词的一键生成与持续优化。
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你需要快速生成符合Amazon、Shopee等平台规则的高转化率产品标题、五点描述、长描述和关键词，同时支持多语言适配与SEO优化——Dify的可视化编排+LLM能力组合能直接落地这个需求，无需从零训练模型。
搭建基础工作流：定义输入与核心处理链
第一步：在Dify控制台新建应用→选择“Text Generation”类型→命名“Cross-Border Listing Builder”。
第二步：进入“Prompt”编辑区，清空默认提示词，粘贴结构化指令模板：
“你是一名资深跨境电商运营专家，精通Amazon US/UK/DE及Shopee SG/MY平台的Listing规范。请严格按以下格式输出：
【标题】（≤200字符，含核心关键词前置，首字母大写，禁用!#*等符号）
【五点描述】（5条，每条≤150字符，以动词开头，含场景化痛点解决）
【长描述】（300–600字符，自然融入3–5个长尾词，禁用‘best’‘free shipping’等违规词）
【搜索关键词】（8个英文词组，逗号分隔，含1个品牌词+2个属性词+3个场景词+2个竞品关联词）”
第三步：在“Variables”中添加4个必填变量：product_name、core_features、target_platform、target_language。其中target_platform下拉选项预设Amazon_US、Shopee_MY；target_language设为English、中文、Español——这决定了后续LLM调用时的语种路由逻辑。【target_platform和target_language必须设为下拉选择而非自由输入，否则LLM会忽略平台规则差异】
接入多平台合规校验模块
方法一：用Dify内置“HTTP Tool”调用外部API
在工作流画布中拖入“HTTP Tool”节点→URL填写已部署的合规检测服务地址（如https://api.listing-guard.com/v1/check）→Body传入JSON：
{“title”: “{{output.title}}”, “bullets”: {{output.bullets}}, “platform”: “{{input.target_platform}}”}
响应字段映射到新变量check_result，用于后续条件分支判断。
方法二：本地规则引擎硬编码（适合无API权限场景）
插入“Code”节点，Python脚本校验标题长度、禁用词、标点：若len(title) > 200 or any(word in title.lower() for word in ['free', 'guarantee', '100%'])，则触发重写分支→跳转至备用LLM节点重新生成。
实现多语言动态切换与术语一致性
第一步：在“Knowledge”中上传三份术语表PDF——Amazon_US_Product_Terms_EN.pdf、Shopee_MY_Slang_ZH.pdf、Lazada_TH_Jargon_TH.pdf，启用“Enable retrieval”并设置chunk size为128。
第二步：修改主Prompt，在开头追加：“根据知识库中{{input.target_platform}}平台的{{input.target_language}}术语表，将所有输出术语替换为当地买家惯用表达。例如：‘zipper’在Shopee_MY必须译为‘zip lock’，‘moisturizer’在Lazada_TH须用‘ครีมบำรุงผิว’而非直译。”
第三步：关键动作——在“Model Configuration”里将temperature从0.7降至0.3，避免同义词随机替换破坏术语准确性；同时勾选“Enable stream response”，让前端实时显示生成进度。
嵌入用户反馈闭环机制
在最终输出节点后，添加“Webhook”工具，向你的内部CRM系统推送结构化数据：
POST https://crm.yourbrand.com/api/listing-feedback
Body包含：{“session_id”: “{{session.id}}”, “generated_at”: “{{now}}”, “platform”: “{{input.target_platform}}”, “is_approved”: false, “feedback”: “”}
用户点击页面上的✅或❌按钮时，前端通过Dify的SDK触发该Webhook并更新is_approved字段；若用户输入修改意见（如“五点描述第三条要强调防水等级”），则自动存入feedback字段，作为下次微调Prompt的依据。
