QClaw支持三类多语言产品描述生成：一、调用内置Skill批量生成英/日/韩版本，基于本地Kimi/GLM模型语义重写；二、通过自然语言Prompt微调风格，适配Amazon等平台规范；三、融合竞品价格与差评数据动态优化内容。
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如果您需要为电商平台批量生成符合本地消费者习惯的产品描述，QClaw 可以直接调用多语言大模型完成适配化撰写，无需人工逐条润色。以下是具体实现方式：
一、使用多语言产品描述批量生成 Skill
该方法基于 QClaw 内置的「多语言产品描述批量生成」Skill，利用本地运行的 Kimi 或 GLM 模型对中文原始描述进行语义理解与文化适配重写，输出符合目标市场表达逻辑的英文、日语、韩语版本，避免机械直译导致的语义偏差。
1、将所有中文产品描述文本统一存入名为“产品描述”的文件夹，确保文件格式为 .txt 或 .md。
2、在微信中向已绑定的 QClaw 发送指令：“请用多语言产品描述批量生成 Skill，处理‘产品描述’文件夹里的全部内容，输出英语、日语、韩语三个版本。”
3、QClaw 自动识别文件夹路径，加载本地模型，按语言分组生成内容，并分别保存至“产品描述/English”、“产品描述/Japanese”、“产品描述/Korean”子目录。
4、生成完成后，QClaw 微信推送通知，并附带各语言版本首段预览，每条描述均标注了本地化关键词密度与可读性评分。
二、通过自定义 Prompt 指令微调输出风格
该方法适用于已有固定品牌语调或平台规范（如 Amazon 五点描述结构、速卖通标题长度限制）的场景，用户可通过自然语言指令精确控制生成逻辑，QClaw 将实时解析并调度对应模型执行。
1、在微信中发送包含平台要求的完整指令，例如：“把‘产品描述/001.txt’的内容改写成 Amazon 英文 Listing，要求：标题≤200字符，5点描述每点≤300字符，含核心关键词‘wireless charging pad’且前置，语气专业但亲切。”
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2、QClaw 解析指令中的平台约束、字符限制、关键词位置与语气要求，自动选择 DeepSeek 模型执行生成。
3、返回结果中，每项输出均严格标注字符数、关键词出现位置及语气匹配度百分比。
4、支持连续追加指令，如“第二点改为强调散热性能，加入‘aluminum alloy body’术语”，QClaw 基于上下文记忆即时重写对应条目。
三、结合竞品分析数据动态优化描述内容
该方法将 QClaw 的「竞品价格自动监控」与「客户评论分析」Skill 输出的数据作为输入源，驱动产品描述生成环节融入真实市场反馈，提升转化率相关表述的精准性。
1、提前配置好竞品监控任务与差评分析任务，确保 QClaw 已生成近7天竞品价格变动摘要及30天内高频差评归因报告。
2、在微信中发送指令：“参考最新竞品价格对比表和差评共性问题报告，重写‘产品描述/002.txt’的英文版，重点强化价格竞争力说明与‘发热问题已解决’的技术背书。”
3、QClaw 自动关联本地存储的竞品数据文件与差评分析结果，提取“$29.99 vs 竞品$34.99”、“thermal management upgraded with copper coil”等关键信息嵌入新描述。
4、生成文本中，所有来自竞品与差评数据的引用内容均以灰色底纹+下划线标出，便于人工复核来源可靠性。
