ऑनलाइन स्टोर (EC) के product description और newsletter Claude Code से तेज़ी से बनाएं

जिस weekend मैंने 50 नए product एक साथ खरीदे, उसी रात मुझे अपने फैसले पर सच में पछतावा हुआ।

माल चुनने में मैं अच्छा हूँ। दिक्कत उसके बाद शुरू होती है। एक-एक product का description लिखना, size और material भरना, इस्तेमाल का तरीका सोचना, और साथ में इस हफ्ते का newsletter भी तैयार करना। अगर एक product पर सिर्फ 15 मिनट भी लगें, तो 50 products के लिए साढ़े 12 घंटे। यानी पूरा शनिवार-इतवार खत्म।

ऊपर से, रात तीन बजे लिखा हुआ description सुबह पढ़ता तो आधे ऐसे होते — “बेहतरीन material से बना खास product” — जो किसी भी चीज़ पर चिपका दो, चल जाएगा। न search में आता, न ग्राहक का हाथ रुकता। उसी पल समझ आया: माल खरीदने से ज़्यादा थका तो मुझे लिखना रहा है।

अगर आप अकेले या दो-तीन लोगों की टीम से कोई ऑनलाइन स्टोर (EC) चला रहे हैं, तो यह feeling जानी-पहचानी लगेगी। बेचने को सामान है। बस description और newsletter लिखने का वक्त हमेशा कम पड़ता है। यही काम जब generative AI को सौंप देते हैं, तो weekend वापस मिल जाता है।

मुख्य बातें

• Product description और newsletter के draft Claude Code को सौंपने पर, एक product के 15 मिनट घटकर 2–3 मिनट रह जाते हैं।
• खरीद-मूल्य, लागत और ग्राहक की निजी जानकारी AI को कभी न दें — सिर्फ “जो स्पेक सार्वजनिक करने लायक है” वही दिखाएँ, यही बुनियादी शर्त है।
• एक तैयार prompt template और product list से description एक साथ बनाने वाली चलने वाली script नीचे दी है।
• AI को सिर्फ “draft” तक सौंपें। कानूनी रूप से गलत दावे और price/stock की आख़िरी जाँच इंसान ही करे।
• रोज़ 10 product जोड़ने वाली दुकान के लिए, महीने के 40–60 घंटे का लेखन घटकर लगभग 10–12 घंटे रह जाता है।

यह लेख किसके लिए है

मैं ऐसे ऑनलाइन स्टोर (EC) मालिक या manager की बात कर रहा हूँ:

• Shopify, WooCommerce, Amazon, Flipkart, Meesho जैसी जगहों पर महीने में कुछ दर्जन से कुछ सौ product संभालते हैं।
• Product listing, फोटो, description और newsletter मालिक खुद या एक-दो स्टाफ मिलकर करते हैं।
• Programming कभी नहीं की, पर spreadsheet और copy-paste आता है।
• “AI से text बनाना है” सोचते तो हैं, पर क्या और कैसे देना सुरक्षित है — यह समझ न आने से रुके हुए हैं।

उल्टा, अगर आपकी दुकान बड़ी है और description auto-generate करने वाला system पहले से चल रहा है, तो यह शुरुआती परेशानी आपके लिए हल हो चुकी है — आप इसे छोड़ सकते हैं। Programming का बिल्कुल अनुभव न होने पर पहले नॉन-इंजीनियर के लिए Claude Code गाइड पढ़ लें, आगे की राह बहुत आसान लगेगी।

ऑनलाइन स्टोर के product registration flow को टुकड़ों में बाँटें

समय कहाँ बचेगा, यह ढूँढने के लिए पहले एक product के public होने तक का सफर तोड़ते हैं। मेरी दुकान का आम पैटर्न ऐसा था।

चरण	काम	text कहाँ बनता है
आवक	जाँच, माप, फोटो	(यहाँ अभी text शून्य)
registration	spec भरना, category सेट	product name, catchphrase
description	मुख्य लेखन	product description, उपयोग, चेतावनी
प्रचार	social media, newsletter	नई आवक का newsletter, social post
दोबारा संपर्क	restock, sale सूचना	repeat ग्राहक के लिए newsletter

“text कहाँ बनता है” वाला column देखिए। आवक से दोबारा संपर्क तक, काम का आधे से ज़्यादा समय इसी column में खिंच जाता है। Generative AI से जो हिस्सा कटता है, वह ठीक यही है। फोटो और माप इंसान ही कर सकता है, पर उसका नतीजा text में बदलने का काम — draft तक — पूरा सौंपा जा सकता है।

आम तौर पर कहाँ अटकते हैं

आसान बनाने से पहले यह साफ कर लेते हैं कि लोग किस वजह से फँसते हैं। मैदान में तीन दिक्कतें बार-बार सुनने में आती हैं।

1. किसी भी product पर चिपक जाने वाला बेजान description बन जाता है, search में नहीं आता, और दोबारा लिखना पड़ता है। हर बार वही शब्द निचोड़ने पड़ते हैं।
2. Newsletter का tone दिन-ब-दिन बदलता रहता है। किसी दिन बहुत जोश, किसी दिन एकदम सूखा — brand की छवि धुंधली हो जाती है।
3. “सबसे सस्ता”, “100% असरदार” जैसे दावे गलती से लिख जाते हैं, जो उपभोक्ता-सुरक्षा या विज्ञापन नियमों के खिलाफ हैं। बाद में सारे product ठीक करने पड़ते हैं।

ये तीनों, लिखने से पहले अगर “ढाँचा” और “मना किए शब्दों के नियम” तय कर लें, तो लगभग खत्म हो जाते हैं। और यही ढाँचा सिखाने के लिए Claude Code एकदम सही साथी है।

Claude Code को क्या सौंपें, और इंसान क्या तय करे

यह रेखा शुरू में न खींची तो हादसा होता है। मेरी दुकान में बँटवारा ऐसा है।

चरण	AI को सौंपें	इंसान ज़रूर तय करे
product description	spec से draft बनाना	price, stock, material की सच्चाई
catchphrase	5 विकल्प बनाना	brand से मेल खाता 1 विकल्प चुनना
newsletter	subject और body का खाका	भेजने का समय और send बटन
कानूनी दावे	जोखिम वाले शब्द बताना	विज्ञापन/उपभोक्ता नियमों का आख़िरी फैसला

नियम सीधा है — जहाँ “सच्चाई” और “ज़िम्मेदारी” जुड़ी हो, वह फैसला इंसान के हाथ में रहे। AI को “तेज़ी से बहुत सारे draft बनाने वाला कर्मचारी” मानकर चलें, तो बेफिक्र होकर काम सौंपा जा सकता है। सौंपने का तरीका समझने के लिए Claude Code की बुनियादी गाइड नींव बनती है।

Use case 1: सारे product description का draft एक साथ बनाना

सबसे ज़्यादा असरदार यही है। product name, category, material, size और खासियत एक table में देकर सौंप दें, तो तय ढाँचे वाले description के draft एक साथ वापस आते हैं।

सीधे चिपकाकर इस्तेमाल होने वाला prompt template यह है। <> के अंदर अपने product के हिसाब से बदलें।

आप हमारी दुकान के product writer हैं। नीचे दी शर्तें मानकर ही product description लिखें।

# दुकान का tone
- कोई "मैं/हम" नहीं, शांत और साफ़ भाषा, अतिशयोक्ति नहीं
- एक वाक्य ज़्यादा से ज़्यादा 18 शब्द, body 60-90 शब्द

# मना किए शब्द (विज्ञापन/उपभोक्ता नियम)
- "सबसे सस्ता", "No.1", "100%", "ज़रूर असर करेगा", "ठीक कर देगा" न लिखें
- बिना आधार वाला सबसे-बड़ा दावा या पक्की गारंटी न दें

# input
product name: <Brown leather wallet, bi-fold>
material: <असली चमड़ा (गाय)>
size: <चौड़ाई 11cm, ऊँचाई 9.5cm>
खासियत: <6 card / सिक्के का खाना / हल्का 85g>

# output
1. catchphrase (10 शब्द तक)
2. product description (60-90 शब्द)
3. इस page के लिए 3 search keyword

मुख्य बात यह है कि मना किए शब्द सबसे पहले देना। यह न हो तो AI चालाकी दिखाकर “उद्योग की सबसे ऊँची quality” जैसी बारूदी सुरंग पर पैर रख देता है। पहले से दरबान बैठा दें, तो जोखिम वाले शब्द मिल नहीं पाते। Prompt की धार और तेज़ करनी हो तो prompt design की उन्नत तकनीकें काम आएँगी।

Use case 2: नई आवक का और repeat ग्राहक का newsletter अलग-अलग लिखना

Newsletter “किसे भेज रहे हैं” इस पर बदलता है। नए ग्राहक को product की खूबी बताएँ, repeat ग्राहक को “आपके लिए ही” वाला एहसास दें। यही फर्क AI से लिखवाएँ।

Newsletter में कम से कम जो चाहिए, उसकी checklist:

• subject लगभग 6–8 शब्द का हो, खोलने का मन करे ऐसी ठोस बात हो
• पहली दो लाइन में “किसके लिए, किस बात की सूचना” साफ़ हो
• एक mail में एक ही theme का product link रखें (ठूँसें नहीं)
• unsubscribe link और भेजने वाले की जानकारी हो
• price, stock और coupon की आख़िरी तारीख इंसान ने खुद जाँची हो

यह पूरी checklist prompt में देकर भेजें, तो AI हर बिंदु भरा हुआ draft लौटाता है। बस send बटन इंसान दबाए। इसे कभी automate न करें।

Use case 3: एक लाइन के नोट को सही description में ढालना

खरीद के दौरान लिखा गया कच्चा नोट — जैसे “काली knit गर्म खिंचती M तक”। इसे सही description में फुलाना ही यह तरीका है।

कच्चा नोट	AI का ढाला draft (सार)
काली knit गर्म खिंचती M तक	static कम करने वाले मुलायम रेशे से, शरीर के साथ खिंचने वाली काली knit। size M तक…
mug Nordic microwave OK	Nordic शैली का शांत रंग। microwave और dishwasher दोनों में चलने वाला रोज़मर्रा का mug…

बाद में कच्चा नोट पढ़ा नहीं जाता और हर बार याद कुरेदनी पड़ती है — वह दोहरी मेहनत खत्म हो जाती है। नोट के वक्त एक लाइन छोड़ दें, तो रात का description बस खाली जगह भरने जैसा रह जाता है।

copy-paste से चलने वाली script

“एक-एक चिपकाना आख़िर में थका देता है” — ऐसे लोगों के लिए, product list (CSV) पढ़कर हर row का description एक साथ draft करने वाली script नीचे है। Node.js और Anthropic की API key हो तो चल जाएगी।

पहले तैयारी।

mkdir ec-copy && cd ec-copy
npm init -y
npm install @anthropic-ai/sdk

उसी folder में products.csv रखें। पहली पंक्ति heading है।

name,material,size,features
Brown leather wallet,असली चमड़ा,चौड़ाई11cm ऊँचाई9.5cm,6card/सिक्के का खाना/85g
काली knit,acrylic mix,M तक,मुलायम रेशा/खिंचाव/static कम

मुख्य file (generate.mjs). CSV पढ़ती है, मना किए शब्द लागू कराती है, और नतीजा drafts.md में लिखती है।

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
import { readFile, writeFile } from "node:fs/promises";

const client = new Anthropic();

// CSV को मोटे तौर पर पढ़ें (comma से अलग, बिना quote माना है)
const raw = await readFile("./products.csv", "utf8");
const [head, ...lines] = raw.trim().split(/\r?\n/);
const keys = head.split(",");
const rows = lines
  .filter((l) => l.trim() !== "")
  .map((l) => Object.fromEntries(l.split(",").map((v, i) => [keys[i], v])));

const rule =
  "शांत भाषा, अतिशयोक्ति नहीं, एक वाक्य 18 शब्द तक। सबसे-सस्ता/No.1/100%/ज़रूर असर/ठीक कर देगा मना है।";

let out = "";
for (const r of rows) {
  const res = await client.messages.create({
    model: process.env.ANTHROPIC_MODEL || "claude-sonnet-4-6",
    max_tokens: 700,
    system: `आप हमारी दुकान के product writer हैं। शर्त: ${rule}`,
    messages: [
      {
        role: "user",
        content:
          `नीचे दिए product का description 60-90 शब्द में लिखें।\n` +
          `product name:${r.name} material:${r.material} size:${r.size} खासियत:${r.features}`,
      },
    ],
  });
  const text = res.content.find((b) => b.type === "text")?.text ?? "";
  out += `## ${r.name}\n\n${text}\n\n`;
  console.log(`done: ${r.name}`);
}

await writeFile("./drafts.md", out, "utf8");
console.log("→ drafts.md में लिख दिया गया");

चलाना बस इतना।

node generate.mjs

CSV में 10 row रखें, तो 10 product के draft drafts.md में लग जाएँगे। फिर इंसान सच्चाई जाँचकर हर दुकान के admin panel में चिपका दे। prompt के मना किए नियम CLAUDE.md में लिख दें, तो हर बार दिए बिना भी दुकान का tone याद रहता है। तरीका CLAUDE.md लिखने की सही पद्धति में दिया है।

लागू करने से पहले और बाद में क्या बदला

संख्या में देखें तो फर्क साफ़ दिखता है। मेरी दुकान (रोज़ 10 product, हफ्ते में 1 newsletter) का अंदाज़ा।

मद	पहले	बाद में
एक description लिखना	लगभग 15 मिनट	लगभग 2–3 मिनट
रोज़ 10 product का लेखन	लगभग 2.5 घंटे	लगभग 30 मिनट
हफ्ते का 1 newsletter	लगभग 60 मिनट	लगभग 15 मिनट
महीने का कुल लेखन	लगभग 50 घंटे	लगभग 12 घंटे

मान लें घंटे का मूल्य 300 रुपये है, तो महीने के 38 घंटे बचने पर लगभग 11,400 रुपये का समय खाली होता है। वह बचा वक्त खरीद और फोटो में लगा पाना ही सबसे बड़ा बदलाव रहा। draft की quality एक जैसी रखने के टिप्स productivity बढ़ाने के तरीके में भी काम आते हैं।

निजी जानकारी और security की सावधानियाँ

यह छोड़ दिया, तो समय बचने की जगह हादसा होगा। कम से कम ये नियम मानें।

• खरीद-मूल्य, लागत और मुनाफ़े का प्रतिशत AI को न दें। description में लागत की ज़रूरत नहीं। सिर्फ public करने लायक spec दें।
• ग्राहक का नाम, पता, email और खरीद-इतिहास न चिपकाएँ। newsletter के लिए सिर्फ “segment का नाम” बताएँ, असली नाम भेजने वाला system खुद जोड़े।
• API key .env में रखें, git पर न डालें। .gitignore में .env ज़रूर लिखें।
• बनाई गई चीज़ बिना जाँच के public न करें। AI कभी-कभी झूठी बात गढ़ देता है। price, stock और material admin panel से मिलाएँ।
• विज्ञापन और उपभोक्ता-सुरक्षा नियमों की आख़िरी ज़िम्मेदारी दुकान की है। AI का output “विकल्प” है, “मुहर” नहीं।

बाहरी आधिकारिक स्रोत के तौर पर, भारत के उपभोक्ता मामले विभाग की साइट पर भ्रामक विज्ञापन से जुड़े नियम एक बार देख लें, तो किस तरह के दावे सही हैं — यह रेखा साफ़ हो जाती है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल

Q. क्या AI product की फोटो पढ़ सकता है? तस्वीर से खासियत पढ़ी जा सकती है, पर माप और material की आख़िरी जाँच इंसान करे। फोटो की झलक पकड़ लेगा, लेकिन “असली चमड़ा है या नकली” यह पक्के तौर पर नहीं कह सकता। सच्चाई के लिए admin panel की value को ही सही मानें।

Q. क्या इसे सीधे Shopify या Amazon में डाल सकते हैं? यह script सिर्फ draft drafts.md तक निकालती है। हर platform के format के हिसाब से चिपकाना इंसान करे। CSV bulk upload वाली दुकान में, output को उस format में ढालने का prompt जोड़ दें, तो और आसान हो जाता है।

Q. brand का अंदाज़ ठीक से नहीं आ रहा। पिछले 2–3 अच्छे description को prompt में “नमूने” की तरह चिपकाएँ। AI को अमूर्त निर्देश से ज़्यादा, ठोस नमूने से अंदाज़ नकल करना आसान लगता है।

Q. क्या मुफ्त में आज़मा सकते हैं? API पर शुल्क लगता है, पर एक description कुछ रुपये में बन जाता है। पहले 10 product से आज़माकर, बचे समय से तुलना करके फैसला लेना अच्छा रहता है।

अगला कदम

छोटी टीम वाले ऑनलाइन स्टोर के लिए “पहले खुद आज़माना है” — तो मुफ्त PDF सामग्री और उदाहरण-संग्रह सामग्री पेज पर रखे हैं। prompt template और checklist सीधे ले जा सकते हैं।

अगर कई स्टाफ मिलकर चला रहे हैं और “पूरी दुकान के लिए text का नियम एक जैसा करना है” या “लागू करने में साथ चाहिए”, तो training और सलाह पेज से बात करें। आपकी दुकान के tone के हिसाब से CLAUDE.md डिज़ाइन तक साथ मिलकर तय करते हैं।

मैंने असल में आज़माकर क्या पाया

शुरुआत वाले “50 product में weekend खत्म” वाली रात के बाद, मैंने उसी आकार की खरीद पर यह तरीका आज़माया।

तीन चीज़ें जाँचीं। पहली — मना किए शब्द prompt में सबसे ऊपर रखने पर सच में “सबसे सस्ता” और “No.1” लगभग नहीं मिले। 20 में से सिर्फ 1 product में जोखिम वाला शब्द आया। दूसरी — CSV bulk script से 10 product चलाए, तो draft लगभग 2 मिनट में drafts.md में लग गए। हाथ से यह काम ढाई घंटे लेता था। तीसरी — price और material इंसानी नज़र से मिलाने पर 2 जगह AI ने “असली चमड़ा” को “बढ़िया असली चमड़ा” बढ़ा दिया था — यहाँ इंसान की जाँच ज़रूरी है, यह दोबारा पक्का हुआ।

नतीजा यह कि AI draft को बेहद तेज़ कर देता है, पर सच और कानून का दरबान इंसान ही रहे। बस यही रेखा मानें, तो weekend खरीद और परिवार को वापस मिल जाता है। ज़्यादा होशियार AI ढूँढने से बेहतर है — पहले यह तय कर लो कि क्या सौंपना है। यही सबसे ज़्यादा काम आया।