嗨，大家好，我是草堂大师兄。
AI 办公 Agent 越来越多。
让 AI 分析一张表、写份报告，现在已经不算稀奇。
真实工作根本不是这样。
这次测试 Qoder，我直接拿了一套真实的猫超经营资料。
一共 37 份文件。
成交、流量、商品、用户、退款、库存、缺货、评价都有，有 Excel，也有后台截图。
我先让 Qoder 用这些资料做了一套电商数据看板。
效果其实已经不错。
但看板只是把数据展示出来。
真正的经营复盘，还得回答：发生了什么？为什么？接下来怎么办？
所以这次我想继续测试：
面对这么一堆真实业务资料，它能不能自己看懂、找到问题，最后把一次经营复盘真正做完？
本期看点
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LOOK 01
先看懂资料
LOOK 02
第一轮就有异常
LOOK 03
我开始追问
LOOK 04
继续追到经营问题
LOOK 05
最后做成网页
01｜先看懂资料
打开 Qoder，我选择「通用模式」，直接把整个本地文件夹交给它。
第一句话很简单：
这是我猫超 8 月经营相关的全部数据资料。
你先完整查看这个文件夹里的所有文件，帮我梳理一下这里一共有哪几类数据，每类数据主要包含什么信息。
先不要做经营分析，也不要生成报告。
它先把 37 个文件全部扫了一遍，分成大盘、商品、流量、用户、退款、库存、缺货、评价等几类。
接着我又问：
如果要基于这些资料做一份 8 月经营复盘，哪些文件最重要？哪些可以暂时不用？
最后，它筛出了大约 10 个核心数据源，其他文件分成按需使用和暂时不用。
这一步我觉得很像真实工作。
我没有提前帮它把数据整理干净，也没有告诉它应该看哪几张表。
哪些重要，哪些只是辅助资料，得它自己判断。
02｜第一轮就有异常
筛完资料后，我才让它开始分析：
先告诉我 8 月最值得关注的 3～5 个经营变化，每个结论给出关键数据依据。
它很快抓到一个问题。
8 月支付金额 709.4 万，环比 +28.9%，乍一看增长不错。
但商品访客数反而下降约 19.5%，支付转化率提升到了 9.9%，客单价也涨到了 153 元。
也就是说：
8 月不是靠更多流量增长，而是靠转化率和客单价拉起来的。
继续拆商品结构，它发现增长又高度集中在中秋礼盒。
到这里，我没有让它马上生成报告，而是继续往下追。
03｜我开始追问
我问它：
这 159 万增量里，哪些是可持续的基础增长，哪些是中秋带来的阶段性增长，哪些存在退款或缺货回吐风险？
它做了一轮拆分。
但我看完发现，几个数字没有完全对上。
于是我直接指出：
A+B1+B2 的毛增量合计是 161.7 万，不是 159 万；退款耗损合计也是 38.6 万，不是 36.4 万。
你先检查一下口径和重复计算。
它重新回查原始数据，最后把账对平：
毛增量 159 万 → 退款增量 35.2 万 → 剔除退款后的净增量 123.9 万。
这个过程我反而觉得挺真实。
AI 不是不会算错。
关键是发现问题以后，能不能回到原始数据重新检查，把口径搞清楚。
04｜继续追到经营问题
接下来我又追了新客、供应和退款。
现有数据能确认，新增金额主要由新客拉动，但因为缺少完整的“用户 × 商品”明细，Qoder 没有硬说这些礼盒到底是谁买的。
数据不够，它就明确告诉我不能验证。
我又问：
如果我是业务负责人，接下来最该优先解决的是流量、复购，还是供应？
它给出的排序是：
供应 > 复购 > 流量。
原因很直接：供应已经造成确定性损失；复购是结构性问题；流量虽然在下降，但眼下不是最急的矛盾。
继续往供应里拆，它把缺货落到了具体商品，最后估算：
Top 5 缺货商品，每月大约损失 22～24 万销售额。
再看用户。
新客 30 天复购约 11.3%，老客约 50.2%。不过它也提醒我，部分 8 月下旬新客的 30 天观察窗口还没完全结束，不能简单混在一起下结论。
退款这边也比较明显。
8 月成功退款约 99.6 万，退款高度集中在礼盒，而且主要发生在发货前；礼盒退款率约 24.8%，非礼盒约 7.0%。
但到底是价格、促销机制还是消费者主动取消，现有数据还证明不了。
所以它没有继续猜，只告诉我：
还缺订单级退款原因。
05｜最后做成网页
分析到这里，我让它收口：
基于增长、供应、复购、退款这几条线，帮我提炼 5 条管理层最应该关注的结论。
最后几条主线已经很清楚：
增长很大程度来自中秋礼盒；
供应已经造成确定性损失；
退款仍然存在需要继续确认的问题；
新客很多，但复购偏弱；
库存也开始出现节后老化风险。
然后，我才让它生成最终经营复盘网页。
最终页面里，我最喜欢的一句是：
净增量 +123.9 万，其中 82% 来自礼盒，可持续基础盘只增长约 22 万。
到这里，这次测试才算真正结束。
整个过程中，我没有写一个几百字的超级 Prompt。
基本就是：
先看资料，发现问题，再一层层追问。
中间有数据算错，我就让它重新核；现有数据证明不了的，它也会告诉我边界。
最后交付的也不是一堆聊天记录，而是一份可以直接打开、拿去做经营复盘的网页。
///｜写在最后
这次让我觉得 Qoder 有意思的地方，不是它能把网页做得多漂亮。
而是从 37 份真实业务资料开始，它真的把筛数据、找问题、继续追问、重新核算，再到最后生成复盘网页这一整套流程跑了下来。
当然，中间也不是一次就对。
甚至有一轮数字还是我发现不对以后，它才重新回查。
但这反而更接近我实际使用 AI 的状态。
不是要求它第一次就给出完美答案，而是能不能继续往下干，直到把事情做完。
Qoder 的通用模式可以直接围绕本地文件夹工作，也能看到任务执行过程和 Credits 消耗。
目前 Qwen3.8-Flash 限时免费使用。
记得是先输入邀请码，再注册登录，顺序弄反了可就领不上。
AI 到底好不好用，最后还是要看它能不能把活真正做完。
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