亚马逊FBA错发退货核验工作流

亚马逊FBA错发退货核验工作流

2个实用技能 · 2步完成 · 每一步都能单独使用

针对 Amazon FBA 错发、错标和“wrong item sent”退货，先对脱敏的入仓与退货快照做字段级不一致核验，再整理批次、标签、称重和退货来源的人工调查交接包。全程只读，不登录 Seller Central、不创建案件、不提交索赔、不发起移除订单、不修改库存，也不把异常直接解释成 Amazon 或买家责任。

2个可下载技能 · 每个技能可单独运行

2步自动化工作流

🔵 1 亚马逊FBA错发退货审计

技能文件：amazon-fba-return-mismatch-auditor

解决什么： 从脱敏入仓、标签、数量、重量和退货记录中识别 ASIN/SKU 不一致、标签错配、入仓数量差异、重量差异和 wrong item 原因。

你会得到： amazon_fba_return_mismatch_audit.json，含逐事件发现、严重度、source_ref 和人工核验方向；external_write_executed 固定为 false。

↓ 本步结果自动进入下一步

🟢 2 亚马逊FBA错发案件交接包

技能文件：amazon-fba-mismatch-case-packet

解决什么： 把审计发现与脱敏证据索引、负责人、案件引用和材料缺口合并，避免把单条退货当成没有批次上下文的孤立问题。

你会得到： amazon_fba_mismatch_case_packet.json，按事件列出发现代码、来源、证据和缺口；只有人工批准且材料齐全才标记 READY_FOR_MANUAL_REVIEW，同时 claim_submitted 与 external_write_executed 都为 false。

↓ 本步结果形成最终交付

实际示例

示例输入包含一个预期 48 件的脱敏入仓批次，却记录为实收 249 件，标签 ASIN 与预期 ASIN 不同；一条退货记录的收到 ASIN、SKU 和重量也与期望不一致。第一步输出数量、重量、标签、退货 ASIN/SKU 和 wrong item 发现；第二步把来源索引、照片索引、负责人和案件号合并为人工调查包。这是本地脱敏测试示例，不是实际客户结果，也不证明仓库、卖家或买家责任。

适合谁

• 使用 Amazon FBA 且遇到错发、错标或相似 SKU 混箱疑点的品牌卖家

• 需要把 FBA Customer Returns 与入仓记录对照的库存运营人员

• 需要为 Seller Central 人工调查准备时间线和证据索引的团队

买家只需提供

• 脱敏的 FBA 入仓/库存快照：批次、预期与实收数量、标签 ASIN、重量和来源引用

• 脱敏的退货快照：退货引用、期望/收到的 SKU 与 ASIN、原因、重量和来源引用

• 证据索引、内部负责人代号、案件引用和人工验收要求

使用方式

1. 解压两个技能，先用第一步脚本处理 examples/input.json 格式的脱敏快照。

2. 检查审计 JSON 后补充证据索引，再运行第二步脚本生成调查交接包。

3. 由有权限的卖家负责人在 Seller Central 当前页面和帮助规则中人工核验后，决定是否创建案件或采取其他动作。

交付与验收

• 两个独立技能目录，均含 _meta.json、SKILL.md、agents/openai.yaml、README、脱敏示例和可执行脚本。

• 运行第一步示例应生成可解析审计 JSON，并至少识别两类不一致；运行第二步示例应生成带案件、负责人、证据和人工批准状态的交接 JSON。

• 缺字段或 JSON 无效时以非零状态退出；输出明确 REQUIRES_MANUAL_FBA_INVESTIGATION 或 BLOCKED_FOR_MANUAL_REVIEW，不覆盖输入。

• 不包含 Amazon 账号、密码、Cookie、Token、客户隐私、Seller Central 操作、索赔提交、移除订单、退款或人工代办。

服务说明

本套餐是基于买家授权快照的本地不一致审计和人工调查资料工具，依赖输入导出与证据索引的真实性。它不代表 Amazon 已确认错发、错标、混箱、欺诈或责任，不提供赔偿、申诉、合规、销量或收入保证，也不执行登录、建案、索赔、退款、库存修改、移除或联系客户。