我不太确定我的标题是否能真正表达我的意图，我现在的困惑是AI 确实能给我带来很多方便，能解决我想要解决的问题，也给了我很多的答案。但是每次遇到问题或者工作任务的时候，我总不能第一时间就去找AI，我觉得我自个儿还是要思考一下，我不确定AI 有局限，我也不确定会不会导致我依赖感太强，导致以后失去了思考能力，一遇到问题找chat gpt, 不停滴问。
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ChatGPT + Codex合体了，真的合体了！
在没有合体前，ChatGPT 除了是个聊天工具，还能解决一些问题。
举个例子：半年度退货汇总分析
1)总共五个表格，表格名称如下：
001SKU-ASIN-MSKU-new_msku-供应商编码-属性分析对照表
002产品表现MSKU（2026-01-01~2026-06-30，全部广告）
003amazon_review
004售后订单导出
005退货(FBA)订单导出
以上数据全部来自于领星；
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2)表格内容介绍
2.1）001半年度退货汇总分析对照表；该表格主要字段如下；
店铺        MSKU        ASIN        产品分类        坐垫尺寸        靠垫尺寸        new_msku

2.2）002产品表现MSKU（2026-01-01~2026-06-30，全部广告）-931861550544510976
ASIN        MSKU        店铺        销量        退款量        退款率        退货量        退货率

2.3）003amazon_review-20260704-45-931858481237676032
ASIN        MSKU        店铺        星级        Review标题        评价内容        评价时间        创建时间        更新时间

2.4）004售后订单导出-931860379626983424
店铺        ASIN        MSKU        售后数量        售后类型        售后时间        订购时间        售后间隔        售后原因        买家备注

2.5）005退货(FBA)订单导出-931863004229615616
店铺        MSKU        ASIN        退货数量        退货原因        买家备注        退货时间        订购时间
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3）情况说明
3.1）希望以new_msku作为主要字段来分析退货；但是new_msku出现对应多个店铺MSKU，同一个店铺也会出现相同的new_msku；意味着多个MSKU对应一个new_msku；当前new_msku是唯一值；一个ASIN也会对应多个MSKU；001半年度退货汇总分析对照表，在这份表格中可以查看对应关系，new_msku、店铺、MSKU、ASIN；目前需要考虑是否可以以new_msku作为主要字段来全面完整地分析退货；
3.2）002产品表现MSKU（2026-01-01~2026-06-30，全部广告），在这份表格中只能看到半年度累计下来的产品退货量、退货量、退货率、退货率；但是不能具体看到退货或者退款原因；希望以new_msku视角维度总结退货量、退款量、退货率、退款率；目前这份表格中没有new_msku，需要通过对应关系，参考001半年度退货汇总分析对照表，进行匹配；

3.3）003amazon_review，在这份表格中希望主要分析review星际在三分及三分以下的review；希望以new_msku视角维度总结三分及三分以下的review；目前这份表格中没有new_msku，需要通过对应关系，参考001半年度退货汇总分析对照表，进行匹配；

3.4）004售后订单导出，在这份表格中主要提取售后原因和买家备注，查看售后主要问题是哪些；目前这份表格中没有new_msku，需要通过对应关系，参考001半年度退货汇总分析对照表，进行匹配；售后原因也不一定会写，所以买家备注也可能是留空的；

3.5）005退货(FBA)订单导出，在这份表格中主要提取退货原因和买家备注，查看退货真实原因，及买家在退货的时候说了什么；目前这份表格中没有new_msku，需要通过对应关系，参考001半年度退货汇总分析对照表，进行匹配；买家在退货的时候都会选择退货原因的，但是买家不一定会去写买家备注；

3.6）针对以上内容，我们先思考如何进行完整性分析；如何将这些主要的数据进行串联到一份表格中；要保证数据真实性；要提取关键性数据；最后输出关键性数据清单和总结性报告；
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结果是能输出来我比较满意的结果，最起码比人工倒腾这一份数据表格快多了。
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还有产品开发方面，我结合数据，重新组合热销属性，新生成一些潜力SKU产品组合，值得新品上架去销售的。
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结论是，我现在很需要一个引路人或者指导人，告诉我可以用ChatGPT + Codex还能做什么，日常梳理哪些内容出来。我是觉得我要做的还有很多，但是不知道还能做些什么
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以下是我在使用Chat GPT的时候，顺便让它告诉我，我让它都干了什么，我是谁，我能做什么？
1. 产品运营与增长管理
负责Amazon US站点产品运营，管理父子ASIN结构及SKU组合；
根据销售表现、流量结构及市场反馈制定产品增长策略；
分析不同尺寸、颜色、组合SKU表现，优化产品矩阵；
推动产品从新品测试、增长放量到成熟维护的生命周期管理。

2. 数据驱动运营分析
建立基于数据的运营分析体系：
通过SIF分析ASIN流量结构；
分析自然流量和广告流量贡献；
挖掘核心关键词及增长机会；
判断广告投入是否推动自然排名提升；
输出产品优化和推广策略。

3. 广告策略优化
负责Amazon Sponsored Products广告运营：
设计广告账户结构；
优化Campaign预算分配；
分析Search Term表现；
建立关键词分层体系；
调整Bid策略；
优化广告投入产出。

4. SKU及库存管理
建立SKU表现分析模型；
根据销量、利润、库存压力进行SKU分层；
制定核心SKU、潜力SKU、清货SKU管理策略；
优化库存周转效率。
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比较希望还能有人告诉我或者和我分享一下，可以让我做更多的东西，或者系统性的东西出来。