Supersonic Supply
我们的技术

分销是一个技术问题,我们造出了答案

我们的整个运营跑在一套从零自研的 AI 系统上 —— 一支 agent 队伍 7×24 完成选品、上架、定价、品牌保护与对账,覆盖所有渠道。Agent 干活,团队决策。全部自研,零外包。

一套系统

一套系统
打通全链路,零外包

大多数分销商靠十几个外部工具加大量人工拼凑运营。我们把整条电商价值链跑在一套自研操作系统上 —— 选品、内容、定价、采购、品牌保护、物流、对账,全部实时连到同一个商品库。

  • 因为是我们自己造的,它不是一个固定的现成产品
  • 能根据每一个合作方、每一个销售渠道实时做定制化调整 —— 重新调优定价、上架策略、补货节奏
  • 没有外包代运营,没有现成 SaaS
  • 系统本身就是团队
每个环节,AI 原生

每个环节,AI 原生,
端到端

我们的 AI 不是"在工具上加个 AI 功能"。一支 agent 队伍端到端运行整个工作流 —— 每个环节都由模型驱动、统一编排、连到同一个商品库。Agent 负责起草和执行;凡是触及库存或账目的决策,都由团队审核确认。

选品
对全供应商目录里的每一个 SKU 打分,把胜出的自动路由到上架。
ClaudeKeepa
视觉匹配
计算机视觉读取商品照片,匹配到正确的平台 listing,二次复核以剔除误判。
GeminiClaude
内容与视觉
SKU 级别生成 listing 文案、A+ 内容和场景图。
ClaudeGemini
ROI 把关
推理模型逐个 SKU 评估利润、品牌风险和渠道匹配度。
ClaudeKeepa
定价与控价
全渠道实时 Buy Box 价格监控与 MAP 控价执行。
KeepaOpenClaw
采购与下单
按需求量自动起草采购单,审批后下单并对账。
OpenClawQuickBooks
库存与运营
listing、库存、价格在所有店铺和仓库间同步。
OpenClawInternal
预测
需求与价格预测,决定吃货深度。
ClaudeKeepa
评论与风险情报
评论挖掘,在品类级痛点演变成品牌事件前提前预警。
ClaudeGemini
对账
每个店铺每天对账到分。
QuickBooksInternal
从目录到确认

8 步
全自动

从几百万 SKU 的供应商目录里挑出能赚钱的产品,过去要花几个月的人工。我们的管线几小时筛完。每一个候选都被视觉读取、匹配到平台 listing、检查资格、对 90 天价格历史、ROI 评分 —— 只有胜出的自动路由到上架,最后一道由人工拍板。

  1. 步骤 1

    入库

    供应商目录入库,统一标准化。

  2. 步骤 2

    匹配

    照片匹配到平台 listing。

  3. 步骤 3

    资格校验

    上架资格与品牌政策。

  4. 步骤 4

    价格历史

    90 天价格、排名、Buy Box。

  5. 步骤 5

    比价

    整箱 vs 单件的单位经济。

  6. 步骤 6

    ROI 评分

    含运费与供应商分级后的利润。

  7. 步骤 7

    ROI 确认

    渠道经济的最后一道闸。

  8. 步骤 8

    下单对账

    采购单、到岸成本、入账。

品牌政策优先

品牌政策优先
上架前就执行,不是事后补救

我们不会上架自己没有授权或不具备资质销售的产品。MAP、授权经销和 listing 质量规则在流程内部就执行 —— 在商品上线之前,而不是等下架通知到了才补救。价格底线在每个店铺都守得住。品牌方的任何要求,当个工作日响应。

01
MAP 执法

价格底线在每个店铺都守得住 —— 自动监测 + 当日下架 SOP。

02
品牌注册

品牌备案、Transparency 入网、按品牌维护授权经销商图谱。

03
视觉 QA

每张 listing 图与 A+ 模块都经视觉模型核查:误表述、宣称准确性、受管制品类提示。

04
下架 SOP

品牌方任何要求当日响应;累犯有 court-ready 证据包待发。

十人的决策

十人的决策
Agent 级的执行

人做每一个决策;agent 全天候执行。这就是为什么一个刻意保持精简的团队,能以通常需要几百人才能撑起的规模运转。

8
自营店铺
6
运营平台
50+
供应商关系
20
自有团队
7
生产中 AI agent
4.85M
主目录 SKU
1.77M
已映射 ASIN
5,100+
拓展中分销商
为什么自研

为什么自研
一条买不来的护城河

没有任何现成软件能在一套系统里同时搞定多渠道电商运营、品牌保护执行、AI 选品和跨境分销。我们自研,是因为别无选择 —— 而结果,是一条买不来的护城河。

AI 技术栈

驱动每一次决策的
AI 模型

标注的模型、标注的数据源、标注的自建层。不是一个 dashboard —— 而是产出它的每一层。

01
推理模型

前沿大模型负责单品级推理:选品、ROI 把关、内容改写、评论模式识别。

ClaudeGemini
02
平台与数据

编排运行时与渠道 / 财务实时数据 —— 持续喂给上层推理。

OpenClawKeepaQuickBooks
AmazonWalmartTikTokeBaySheinTemuMetaJD
03
自建运营层

把模型、数据、操盘人接成同一个决策回路的控制层。自建,是因为现成系统没人做这件事。

内部 · 生产环境
自建控制平面

把推理模型、渠道数据、操盘人接成同一个决策回路 —— 7×24 生产运行。

人做每一个决策。Agent 全天候执行。这就是一个精简团队 能以百人规模运转 的方式
黄浩芮 (Haorui Huang)
黄浩芮 (Haorui Huang)
创始人兼 CEO · SuperSonic Brick LLC
下一步

跑在大多数分销商没有的技术之上。想看它实际运转?