AIListing写得顺畅，却多出一个商品没有的功能，通常是模型把品类常见特征当成了本款事实。文案越自然，这类错误越不容易被发现。生成前应准备产品事实表，生成后再把每项承诺追回依据，不能只做语言润色。
事实表应对应具体SKU或明确产品范围。材质、尺寸、配件、接口和适用条件都要有来源，不能把不同型号资料合并成一份最完整版本。供应商图片与参数冲突时，先核实再写。未知信息应明确标记，模型不能因为字段空白就自动补成常见值。
输入可以分成可使用事实、必须保留限制和不得推断内容。假设产品只有防泼水说明，就不能扩写为可浸水使用；只有单一设备适配记录，就不能写成通用兼容。这些边界应与具体资料连接，而不是只给一句“不要夸大”。模型需要知道哪些词会改变承诺强度。
文案结构可以依据买家问题组织，但事实不随结构变化。标题帮助识别商品，要点解释主要用途，详情说明条件与使用过程。允许改写表达，不允许添加没有依据的材料、性能或效果。若平台字段有要求，应按当前规则处理，不能为了填满字段而编造内容。
审核时可以把每一句涉及商品能力的表达单独提取。检查它对应哪个事实字段，是否省略了条件，是否把可能用途写成保证结果。营销形容词也可能暗含承诺，例如“适合所有”“完全解决”等，不能只检查数字。无法找到依据的句子，应删除或改为准确范围。
否定信息应作为事实表的正式部分，而不是只藏在备注里。未含电池、不可用于某类场景或需另购配件，可能直接影响购买。生成时要求在合适位置保留，审核时检查是否因为文案精简而丢失。若不同SKU限制不同，分别关联到对应版本。这样事实表不仅提供能写的卖点，也提供必须让买家知道的边界。
批量生成还需要防止SKU串用。不同颜色通常可以共用部分描述，但配件、尺寸或结构存在差异时必须单独处理。可以使用稳定商品标识连接输入与输出，检查文件和上架行是否一致。生成任务完成后，随机看一篇语言质量不足以证明全部商品事实正确。
翻译版本也应接受同样检查。原文准确，目标语言可能因为常用表达而增强功能强度，或省略关键否定。可以建立术语与承诺对照，重点复核规格、适配和限制。回译只提供辅助线索，最终仍要对照真实资料和目标语言含义。
发布后出现咨询或纠错，应先更新事实表，再同步修改相关页面。不要只在某篇文案里打补丁，让下一次生成继续使用旧资料。AIListing的效率来自复用清楚的产品依据；事实表越稳定，人工越能把精力放在表达和购买判断上，而不是反复找出被模型补造的功能。