【OpenCart × AI Ready 之四】AI 权限分配与 Token 消耗分析：从后台治理开始控管成本
OpenCart 引入 AI 后，真正需要治理的是「谁能触发什么任务、能读哪些数据、能回写哪些字段、花了多少 token」。 AI Ready 应结合 User Group 权限、任务预算、审计日志与异常告警，而不是让所有管理员共用一把高权限 API key。
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OpenCart × AI Ready
OpenCart 在低阻塞架构、批量上架、智慧导购与 token 成本治理上的 AI Ready 系列。
【OpenCart × AI Ready 之三】开发智慧导购模块：让自然语言需求转成可查询条件
OpenCart 智慧导购不应让 AI 凭空推荐商品，而应让 AI 把消费者的自然语言需求拆成预算、分类、用途、规格与限制条件，再由 OpenCart 真实商品数据与库存过滤推荐结果。
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【OpenCart × AI Ready 之二】批量上架、商品描述草稿与图片 ALT 标注自动化
AI 可以大幅减少 OpenCart 批量上架的重复工作，但正确流程应是「供应商数据引入 → 字段 mapping → AI 草稿 → 验证与人工审核 → 批量发布」。 SEO 重点应放在可见内容、Meta Title、Meta Description、图片 ALT 与结构化数据，而不是过时的 Meta Keyword。
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【OpenCart × AI Ready 之一】MVC-L 架构下的低阻塞 AI 整合：如何保留轻量优势
OpenCart 可以引入 AI，但不应宣称「零效能损耗」。合理做法是把模型呼叫、批量生成与分析任务放到背景流程，前台只读取快取或已审核结果，让 AI 功能低阻塞地接入 MVC-L 架构。
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