用自然语言替代复杂代码 | 大淘宝技术

一句话概括

天猫技术针对多 SKU 凑单破价资损巡检场景，用 AI 平台的「预置 Agent + 参数化调用」模式以自然语言业务规则替代 150+ 行硬编码计算逻辑。

多 SKU 凑单破价资损巡检——高价规格按件分摊优惠后是否低于阈值的风险检测。

用 AI 平台的「预置 Agent + 参数化调用」模式：

AI 适合的场景：

平台化降低 Prompt 调试与模型参数门槛。

天猫技术针对多 SKU 凑单破价资损巡检场景，用 AI 平台的「预置 Agent + 参数化调用」模式以自然语言业务规则替代 150+ 行硬编码计算逻辑。

将高价规格按件分摊优惠后是否低于阈值的风险检测，从难维护的精确分支代码转为可读性强、修改便捷的 AI 驱动分析流程；核心结论是 AI 适合规则模糊、多步推理、对成本不敏感的场景。