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Enel公司转向Amazon,旨在实现新的公共设施发展战略

【51CTO.com快译】意大利公共设施巨头Enel公司开始转向云环境,旨在支持其在世界各地的Open Power发展战略并引入来自其它厂商的绿色能源。 意大利电力厂商Enel公司目前正着手将其数据中心迁移至AWS云当中。该公司技术服务负责人Fabio Veronese明确表示,此举并非单纯将负载由一套基础设施迁移至另一套,而是希望帮助企业创造更多发展机遇。 一年前,Enel公司CEO Francesco Starace前往其子公司位于西班牙马德里的总部,宣称该公司正在实施一项Open Power战略。Enel公司当时已经将相当一部分资本投入至可再生能源领域。通过转型为Open Power企业,Enel不仅能够继续推进绿色能力投资,亦可更轻松地让其它绿色能源供应商将电力接入其配电网络。 Enel是欧洲资本最雄厚且客户数量最多的电力供应商。其最近刚刚将业务扩展至南美地区,目前总服务客户量达6200万。云转移使得该公司能够以全新方式服务于传统与新客户,Veronese在去年11月30号Re: Invent大会后的采访环节中表示。Enel目前亦是欧洲第三大发电企业兼第一大可再生能源供应商。 凭借着在Open Power与绿色能源项目中的创新举措,Enel公司多年来一直稳居道琼斯公司的可持续发展世界指数报告当中——这份榜单仅列出317家企业。2015年,《财富》杂志将Enel列为50家“能够改变世界”的企业中的第15位。 Enel公司之所以被选中,是因为“其消除清洁能源发展障碍的可观能力,”《财富》杂志解释称。该公司能够设置并管理微电网,并在智利阿塔卡玛沙漠中建立起太阳能工厂以为欧洲南部的天文台供电。在去年12月1日项目完工时,该公司表示“我们利用太阳照亮星星。” 在巴西的亚马逊雨林中,地面的日照情况不够理想,因为其建立了三座相互对接的水电厂,所产生的490千兆瓦电力足够供20万人使用。 而在秘鲁圣城有安德马尔科纳,Enel公司建造的太阳能与风力发电机及蓄电池组能够持续为渔民们提供渔业用电及海藻养殖。根据项目说明,建立这套设施是为了证明海岸密集区也完全可以避免通过破坏性收获方式获取资源回报。 2017年,Enel公司将于西西里岛利用地中海海浪进行发电,从而额外增加100千瓦发电能力。 Veronese指出,Enel并不会将物联网视为一套庞大的消费级设备网络。相反,其应该是一套由大型常规与小型可再生能源设施建立起的网络,且需要对其输出资源进行管理。 “利用微电网,我们需要以独立方式管理规模更小的地方发电与电力存储网络,”他解释称。 Enel还提出了另一种假设,如果某一天服务区内拥有上百万辆电动汽车,如何才能确保其电池储备能力与当地电网运行相匹配?通过在夜间充电,他们能够淘汰高峰需求,同时使得发电机组尽可能在平稳状态下运行。 以往,Enel公司会在自有数据中心或“外包”乃至租赁设施内处理与电网计算相关的任务。如今其已经将10000台物理服务器的资源等效迁移至AWS环境当中,同时关闭了大部分内部数据中心设备。“2018年,我们将关闭公司的最后一座数据中心,”Veronese在Re: Invent大会上表示。 Enel迁移至云环境的主旨并非为了降低成本。其单位计算成本一直很低,此次迁移主要是由于外包合作到期。不过Enel亦是“其自身成功的受害者。公司此前对计算机资源的需求其实一直处于受压抑状态,”他指出。 迁移至云端可能令IT员工数量有所减少。“但其实际效果却能够实现倍增,这种成本节约并非线性……但生产力提升却非常可观,”他补充称。 Enel将凭借云迁移在未来三年内减少40%应用数量,但更重要的是,其生产力将由此得到显著改进。 “AWS为我们提供了一套能够支持项目蓬勃发展的环境。我们希望借此建立平台,使我们的能源管理系统能够稳步增长并相互作用。我们希望能够在这一环境下更快学习相关经验,”他在采访中表示。 本文作者:核子可乐译 来源:51CTO

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不会写代码,我用 WorkBuddy 将繁琐的 Amazon Bundle 工作流做成一站式本地工具

标签:#WorkBuddy #AI办公 | 行业岗位:跨境电商 · 电商运营 | 全文约 5000 字,配图 12 张 ## 一、为什么做这个 从事亚马逊跨境运营,尤其是管理大量 SKU 的同学都深有体会:Virtual Bundle 虚拟捆绑套装,能够将 2‑5 个子 ASIN 组合生成全新 Listing,既可以助推新品曝光、获取更多关联流量,还能有效提升订单客单价,是新品推广与日常运营中高频使用的运营手段。 Virtual Bundle 本身的业务逻辑并不复杂,但完整制作流程十分碎片化,需要来回跳转多个页面、切换多款工具:下载产品原图、拼接合规主图、复制 ASIN 编码、搬运标题与五点卖点、手动核算套装价格、编写 MSKU 编码,最后再逐条录入亚马逊后台。 拆分来看,每一步操作难度都不高,但所有环节缺一不可。当店铺 SKU 数量庞大时,运营会大量陷入「切换页面‑复制‑粘贴‑手动计算‑再切换页面」的循环当中,整套 Bundle 制作工作重复且枯燥。具体手工操作流程如下: 1. 在产品前台页面把 2~5 张产品主图逐张下载到电脑; 1. 打开拼图工具如PS或PPT,手动把这些产品图排版拼成亚马逊要求的 1600×1600 尺寸合规主图,调整位置后保存; 1. 打开后台 Virtual Bundle 页面,逐个切换产品前台页面,把 ASIN 一条条复制导入后台; 1. 从文件夹里翻出拼好的 Bundle 主图并上传; 1. 再切回各产品页面,把标题和五点文案逐条复制粘贴,还要手工改成连贯并统一的格式; 1. 打开计算器算每个产品的优惠价、合计,再反推 Bundle 的折扣比例; 1. 手动编写 MSKU。 ![图1 亚马逊后台Virtual Bundle界面](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12806909/9ba5a60315a025f5ac78145d574bb1e0.png) 根据捆绑的产品数量不同,手动做下来一个Bundle通常要 5-10 分钟,工作本身不需要深度思考,但无休止的切页与复制粘贴,如果一天要批量做十几个 Bundle,对运营来说是不小的负担,戏称 “做 Bundle 做到腱鞘炎” 是不少跨境人的真实吐槽。 所以我抱着试一试的心态使用了 WorkBuddy,目的很简单——**简化制作Bundle的过程,减少重复、机械的操作步骤**。我完全不懂代码,不知道应该如何实现这件事情,完全依靠自然语言完成了最终成果——**一个单文件 HTML 的 Bundle Maker**。喂给WorkBuddy的输入材料很简单:制作**Bundle的手工流程、这个过程中的痛点、亚马逊后台的字符与图片规则**以及**我作为运营在制作Bundle时的一些个性化习惯。**并且我发现,WorkBuddy能够做到的,比我想得更多也更简单,于是在它达到我的初步要求之后,我提出了更多优化的想法,最终达到了制作Bundle最省力效果。 |**环节**|**Before:手工流程**|**After:用 Bundle Maker**| | --- | --- | --- | |**产品信息**|逐个打开前台页面,复制 ASIN / 标题 / 五点 / 价格|商品页点击「一键采集」书签,自动采集并复制到剪贴板,返回工具页面一键导入| |**主图**|下载 2~5 张图 → PS/PPT 手工拼 1600×1600|选模板自动拼图,拖拽微调,直接下载 PNG| |**算价**|计算器逐个算优惠价、合计,再反推折扣比例|自动汇总会员价与可叠加优惠,正算/反算一键出结果| |**标题**|复制粘贴后手动加连接词|点选单词自动拼接,实时显示字符数,超限前就拦住| |**五点文案**|多页面切换逐条粘贴,手工统一格式;超 500 字符提交后被平台报错才发现|勾选卖点自动汇总,四种大小写模式一键统一;500 字符实时校验| |**MSKU**|手动编写、拼接多个 ASIN|自动按 ASIN 生成,支持自定义模板| |**填后台**|标题、5–10 条五点、MSKU 逐条粘贴|一键打包复制 → 点击「一键填充」书签自动填入全部输入框| |**单套耗时**|约 5–10 分钟|最快约 2 分钟| ## 二、这个工具长什么样 单文件 HTML,**所有数据只在浏览器本地和剪贴板流转,不上传任何服务器**。整个工具围绕“一次 Bundle 上架”分成 7 个区块: **① 一键采集书签**:装两个浏览器书签。首先需要用到采集书签——打开亚马逊商品页点一下,自动抓 ASIN、标题、五点、主图、售价、优惠券 / 促销折扣并复制到剪贴板;返回工具页一键导入,支持 2~5 个产品。之后只需要在 Bundle Maker 和 Virtual Bundle 后台两个页面之间切换。 ![图2 安装采集和填充书签](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12806909/d68d1170034824a99320ffd45c0224d8.png) ![图3 采集信息并导入](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12806909/a87afda804d5ffbec3366d7f7b64206c.png) **② 生成合规主图板块**:内置多套排版模板,用采集到的信息直接预览并自动拼出 1600×1600 标准主图,鼠标拖拽调整位置,一键下载 PNG——不用再开 PS或其他拼图页面。(见图3右侧) **③ 价格计算器**:自动汇总会员价和叠加coupon/promotion后的实际优惠价,预设 10% / 15% 或自定义折扣,直接输出 Bundle 售价;支持**折扣反算**——输入目标售价反推出该设的折扣比例,无需打开计算器。 ![图4 计算价格优惠](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12806909/ae55f7b009c82da85f33e98751943732.png) **④ 标题组装板块**:自动提取产品品牌,点击 / 拖动现有标题中的单词组成新的标题,按亚马逊 Bundle 语法补 `and / with / ,` 连接字符,实时计数以符合 200 字符上限要求。 ![图5 Title 合成与编辑](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12806909/f83b486db44e99b5dd629ff7aa0417c5.png) **⑤ 五点文案板块**:勾选产品卖点自动汇总,自动识别小标题并统一格式,提供「对照第一条自动调整 / 全大写 / 首字母大写 / 全小写」四种模式;每条实时校验 500 字符,超限直接标红并且禁止复制,避免遇到在后台提交时才被提示修改的麻烦;手动改过的文案工具不会覆盖;最多支持 10 条 Bundle 五点。 ![图6 五点文案快捷选择并自动修改格式](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12806909/fdfa4acc8fbc79e2545cfbe166d59eda.png) **⑥ MSKU自动生成板块 :**默认拼接 ASIN 生成 MSKU,也支持自定义模板。 ![图7 自动生成MSKU](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12806909/318e65c80da292d38d8d8fe1e432df45.png) **⑦一键填充书签:**标题、五点、MSKU 一键打包复制,这里用到第二个填充书签——切到Virtual Bundle后台点「一键填充」书签,自动识别文本框,按规则将 Title、五点和 MSKU填入正确的位置,至少减少了6次切换页面并复制粘贴的动作。 ![图8 一键复制粘贴](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12806909/05d3340746a30aad6ef67872873b0aa9.png) ## 三、不会写代码的我如何让 WorkBuddy 把一个业务流程真的做成工具 我是运营岗,完全不懂代码,全程只用业务语言提需求。回头看,这件事并不是一开始就设计好的方案,而是**一次次“得寸进尺”地提需求最后堆出来的**。 起初我只是想做一个网页:把制作 Bundle 需要的信息都放在这个网页里,减少切换软件和页面的次数,方便我复制粘贴。这个念头很简单,但要落地,先得跨过第一道关——**这些信息从哪里来?** 我最初的想法很直接:把产品的 ASIN 交给 AI,让 AI 自己去亚马逊前台搜索这个产品,提取出制作 Bundle 所需要的信息。但这个思路从一开始就遇到了阻碍——**亚马逊有“防爬”机制**,简单的 AI 没办法顺利完成操作,继续实施这个思路也可能会给自己的账号带来风险。我把卡住的这个问题原样丢给 WorkBuddy,看它经过一番头脑风暴之后,直接给了我一个完全没想到的办法,并直接把它做出来给我用了:**通过浏览器书签,采集已经打开的产品页上的信息**——既绕开了平台风控,数据也全部留在本机、不出电脑。 产品信息这张“入场券”一拿到,后面就是慢慢细化了。不过在讲后面的迭代之前,先说一个贯穿全程的约定。和 WorkBuddy 协作的过程中,最重要的一点就是"**怎么把规则定死并验收**",我根据以往使用AI的经验,定了三条协作约定: 1. **分组需求逐项推进**——一次只推进一组需求,比如,我把图片拼贴的需求完全满足后再去提出下一个板块的需求,改完即回归,不攒大版本; 1. **每轮保留版本副本**——为避免已经成功的版本在后续修改中被改错,每优化好一个版本我就会要求保存并新建副本,在副本上面继续迭代,目前bundle-maker v2→v6 全部留档,v5 冻结归档,v6 是当前版; 1. **规则必须转成断言**——每提一条新规则,就同步补一条测试用例,不靠“我觉得好了”收尾。 下面这几轮,其实就是“分组需求逐项推进”最直接的体现。 ### 第一轮:先要一个"信息聚合页",能用就行 我把这个想法,连同制作 Bundle 的整套手工流程、我自己的一些操作习惯,一起原样发给了它。WorkBuddy 一开始就把这个基本要求完成得很好——生成了一个网页,能**把采集到的产品信息集中显示出来**,并且能**按我的要求拼图、生成 MSKU**。 这一轮解决的都是“机械活”:信息不再散落在多个页面、主图不用再开拼图软件、MSKU 不用手敲。但坦白说,到这一步它也只是“把我原来手动做的事搬到了一个页面上”。 ![图9 最初提交给 WorkBuddy 的「手工流程 + 分组需求清单」对话截图](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12806909/49759b466065a0e3e726407b1d1924eb.png) 📌下面是整理后的通用版指令: ### 第二轮:从“能显示”到“会算、会排版” 基本要求非常顺利地达成了,我意识到 WorkBuddy 能做到的比我想得更多,于是提出更进一步的优化:**把算价格和五点文案也交给它。** **算价。** 需求是让它直接识别商品页上的售价、会员价和可以叠加的 coupon / promotion,再完成优惠折扣计算,输出 Bundle 最终售价(以及反推折扣比例),不用再打开计算器。 **五点文案。** 我最初的需求已经基本满足,但根据不同运营的文字习惯,不同产品的五点格式并不统一,所以进一步提出需求——"勾选卖点自动汇总、小标题格式统一"。 规则很快定下来了,真正的功夫花在两个踩坑上: - **长标题冒号识别失败。** 用真实文案回归时发现:小标题超过 60 字符的冒号式文案(某小家电的 `FROM ... COLLECTION: This ...` 这类)识别不到小标题,整组对齐直接失效。处理路径:把真实文案发给 WorkBuddy 复现 → 定位到冒号分支的保守长度阈值 → 放宽判定并补进回归用例 → 确认"全大写模式下介词 `from` 仍保小写"才收尾。 - **ASCII **`|`** 漏识别。** 真实商品数据用的是英文半角 `|`,第一版只认中文全角 `丨`,部分文案根本不参与统一;补上半角管道符识别和用例后通过。 ![图10 优化小标题识别过程的对话截图](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12806909/317b1bec0309eadebad7dc441afcc765.png) 📌下面是整理后的通用版指令: ### 第三轮:一键粘贴——我只提了一个带疑问的设想,它直接做出来了 前两轮之后,工具已经能把信息都抓出来、把该生成的都生成好了,但最后一步仍然要我自己往后台一条条粘。于是我试探性地问了一句: > **"既然采集能一下子把信息都提取出来,那是不是也可以通过书签,把信息一键全部粘贴到后台的 Bundle 页面呢?"** 这只是一句带着疑问的设想,我自己都不知道能不能做。结果 WorkBuddy 不仅告诉我可以,而且**直接把它做出来了**——第二个书签「一键填充」就这么来的:切到 Virtual Bundle 后台点一下,自动识别输入框,按规则填好 Title、五点和 MSKU,至少减少了 6 次复制粘贴动作。 当然过程也没那么顺:它**识别填入的文本框时位置不对**,填错了地方。我没有去猜原因,而是让它**自查**,并**把填充文本框的规则一步步细化后告诉它**——哪个框对应哪段内容、按什么顺序识别、遇到没展开的"更多五点"文本框该怎么处理。规则说清楚之后,问题就解决了。 ![图11 一键填充优化自查与规则细化过程对话截图](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12806909/84affec2b021ececd76d431e9a980b12.png) 📌下面是整理后的通用版指令: ### 贯穿全程:验收纪律 每完成一轮修改,我都会让 WorkBuddy 先运行已有测试和新增断言,再把版本交给我用真实商品数据验证。自动测试负责检查已经明确的规则,我负责确认它在真实业务场景里是不是“真的好用”。 后来我发现,和 Agent 做工具最重要的其实不是会不会写代码,而是能不能把脑子里的业务经验说成明确的规则,并告诉它什么情况算“做对了”。 ![图12 回归测试与原因自查对话截图](https://developer.qcloudimg.com/http-save/audit-12806909/9456c499367b1b00c8d577322dab0bea.png) ## 四、WorkBuddy 在这件事里到底干了什么 我本身是亚马逊运营岗位,全程只使用业务语言描述需求,没有手写一行代码。回顾整个开发迭代过程,交给 WorkBuddy 的不只是单纯 “写代码”,它实际承担了三类关键角色: ###   **第一,探索可行的技术实现方案。** 最典型的是采集:AI 直接跨域访问亚马逊会触发风控,它提出用浏览器书签在已打开的商品页内取值(详见第三节),这个实现思路是我作为业务人员原本没有想到的。 ###   **第二,将业务规则转化为可运行的工具能力。** 我只输入亚马逊 Bundle 的业务约束与运营要求,由它把规则落地进单文件网页工具中。包括 1600×1600 规格 Bundle 主图自动拼图、五点描述小标题格式统一与 500 字符实时校验、价格正向计算与目标售价反向反推、Virtual Bundle 后台表单自动填充等全部功能,都由 AI 完成代码实现。 ###   **第三,辅助完成测试与回归校验,规避改出 bug。** 每新增一条业务规则,我都会要求它配套补充对应的测试校验逻辑。整套工具累计实现三套测试、共 238 处校验断言,像 “500 字符超限标红提醒”“识别半角竖线小标题”“手动编辑过的文案槽不会被自动覆盖” 等边界场景都设置了校验关卡,避免迭代过程中出现 “修复 A 问题,又破坏 B 功能” 的回归缺陷。 还有一处超出我的预期:“一键采集”“一键后台填充” 最初只是我带着疑问提出的设想,WorkBuddy 直接完成了功能落地。这件事让我意识到,很多场景的瓶颈并不是 “AI 能不能做到”,而是业务人员能不能发现痛点。运营最熟悉日常工作流程的痛点,**把真实的业务痛点完整描述出来,远比自己构思技术实现方案更加重要**。 而我作为业务方,主要负责:完整描述业务流程、定义业务规则、给出业务边界、校验输出结果是否符合真实运营要求。 > 一句话总结分工:**WorkBuddy 负责解决「怎么实现」,运营负责定义「什么才算业务上的正确结果」。** ## 五、可复用价值:工具本身 + 通用方法论 ### 第一层:Bundle 工具本身如何复用 - 工具逻辑遵循亚马逊 Virtual Bundle 后台通用规范:支持 2~5 个子 ASIN 组合,适配 1600×1600 主图、标题 / 五点字符限制,**跨类目、跨店铺均可直接使用**; - 配套采集书签在代码更新后,需要重新拖拽安装到浏览器书签栏,工具内自带操作提示; - 工具全程本地运行,ASIN、定价、Listing 文案等商品数据不会上传至外部服务器,企业运营数据安全可控。 ### 第二层:这套搭建方法如何复用 这套借助 WorkBuddy 搭建轻量化工具的思路,**并不局限于亚马逊 Bundle 场景**。 只要运营工作满足这些特征:业务规则清晰、重复频次高、需要跨页面搬运信息、无需复杂人工判断,就可以直接把完整业务流程描述给 WorkBuddy,逐步将机械重复动作封装成本地小工具。 类似可落地场景:商品上新、Listing 信息整理、促销配置、运营报表整理等跨境运营任务,都可以复用这套方法。 ## 六、写在最后 一套 Virtual Bundle 的制作流程,从原先7 个操作步骤、跨 3 类工具、多页面反复跳转切换,收敛为「单工具页面完成全部处理 + 亚马逊后台一次粘贴填充」。 我以前总觉得“给自己做个工具”是技术团队的事情。这次最大的变化,不只是少复制了几次、少切了几个页面,而是我第一次发现:**业务人员不一定需要知道代码怎么写,但需要足够清楚自己每天在重复什么、规则是什么、什么结果才算正确。剩下的实现过程,可以和 WorkBuddy 一起完成**。 在此推荐深受 Bundle 制作困扰的跨境运营同行尝试这套思路,也同样建议所有被高频机械操作消耗精力的职场人:打开 WorkBuddy,把你最痛苦、最重复的工作流程完整描述出来,将实现交给 AI 去落地。 *本文使用 WorkBuddy 辅助润色整理;全部工具代码由WorkBuddy迭代生成,案例中的业务实践、需求拆解、规则定义、测试验收均为作者本人完成。*

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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