【OpenCart × AI Ready 之四】AI 權限分配與 Token 消耗分析：從後台治理開始控管成本
OpenCart 導入 AI 後，真正需要治理的是「誰能觸發什麼任務、能讀哪些資料、能回寫哪些欄位、花了多少 token」。AI Ready 應結合 User Group 權限、任務預算、稽核日誌與異常告警，而不是讓所有管理員共用一把高權限 API key。
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OpenCart × AI Ready
OpenCart 在低阻塞架構、批次上架、智慧導購與 token 成本治理上的 AI Ready 系列。
【OpenCart × AI Ready 之三】開發智慧導購模組：讓自然語言需求轉成可查詢條件
OpenCart 智慧導購不應讓 AI 憑空推薦商品，而應讓 AI 把消費者的自然語言需求拆成預算、分類、用途、規格與限制條件，再由 OpenCart 真實商品資料與庫存過濾推薦結果。
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【OpenCart × AI Ready 之二】批次上架、商品描述草稿與圖片 ALT 標註自動化
AI 可以大幅減少 OpenCart 批次上架的重複工作，但正確流程應是「供應商資料匯入 → 欄位 mapping → AI 草稿 → 驗證與人工審核 → 批次發布」。SEO 重點應放在可見內容、Meta Title、Meta Description、圖片 ALT 與結構化資料，而不是過時的 Meta Keyword。
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【OpenCart × AI Ready 之一】MVC-L 架構下的低阻塞 AI 整合：如何保留輕量優勢
OpenCart 可以導入 AI，但不應宣稱「零效能損耗」。合理做法是把模型呼叫、批次生成與分析任務放到背景流程，前台只讀取快取或已審核結果，讓 AI 功能低阻塞地接入 MVC-L 架構。
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