# Codex 跨境电商 Skills 教程

原创虚构输入与人工预期输出。未运行产品实例、未调用模型、未外发或发布。config.json 为字段教材，不是可导入 n8n/Dify/Flowise/Langflow 工作流。

## 1. 为三款商品建立事实表
下载 sku-facts.csv，在练习目录保留 sku_id、材质、尺寸和 certification。空白认证表示资料没有提供；把实际商品与原创虚构样例分开，避免把样例参数写到商店。

## 2. 创建项目级 Skill 目录
在独立练习目录创建 .agents/skills/sku-bilingual-copy，把教材 SKILL.md 放入其中。官方当前项目级路径为 .agents/skills；本教程不覆盖已有同名技能，也不会自动安装。

## 3. 固定 CSV 列和缺失值规则
阅读 Skill 的输入、六列输出和事实边界。中文标题与英文标题分别填写；保留原始材质和尺寸，认证缺失写 certification_missing。含逗号的文字须由 CSV writer 转义。

## 4. 显式调用项目技能
在 Codex 的练习项目中输入 $sku-bilingual-copy，说明读取 sku-facts.csv 并保存 copy.csv。先让它确认读到 3 个唯一 ID；凭据和模型沿用自己已验证的入口。

## 5. 逐 SKU 核对双语结果
检查 BOX-G、BAG-B、CUP-W 各出现一次，英文字段存在，材质和尺寸与事实表完全一致。翻译可以改措辞，不能新增防水、认证、赠品等资料没有的承诺。

## 6. 导出并与原表对照
先保存为测试 CSV，在表格中按 sku_id 对齐查看中英文标题。只读校验检查 ID、列、事实字段和缺失标记；标题是否准确自然仍需自己复核。

## 离线验收
运行 python3 check-fixture.py，仅检查固定输入与人工预期关系，不验证真实模型、产品节点或工作流执行。

## 官方来源
- [OpenAI 官方：Build skills 与项目级 .agents/skills](https://learn.chatgpt.com/docs/build-skills)

## 检查自己的 CSV
运行 python3 check-copy.py copy.csv。脚本将当前输出与教材 sku-facts.csv 对照；替换实际商品资料时先把对应的 sku-facts.csv 一起更换。