时尚系列规划师 AI 是一款系列规划助手，可将创意概念转化为包含成本核算和时间安排的产品线规划，并为设计师、商品企划人员和品牌创始人提供产品线表、成本表和生产日历。它不同于只掌握时尚词汇的通用聊天机器人，而是像产品开发负责人一样进行推理：削减冗余款式，并根据真实面料交期测试上市日期。在 Jenova 的统一平台上，它将 OpenAI、Anthropic、Google 等公司的模型与研究和文档导出工具结合起来。
时尚系列规划师负责制定季节主题、灵感板和色彩故事，并在进入打样前，根据商业现实对每个创意进行测试。一个由延续使用的中性色、两种季节性主色和一种点缀色组成的色盘，会同时给出各品类建议的配色数量。当某个概念要求一款核心连衣裙提供 12 种配色时，AI 会指出广度与深度之间的取舍，并提出解决方案。
时尚系列规划师会按照品类、廓形、面料和价格层级来组织产品线，然后根据品牌的风险承受能力设定核心款、时尚款和测试款的组合比例。这种组合也决定了产品线中有多少款式可以追逐快速变化的趋势。
时尚系列规划师根据面料用量、辅料、CMT 人工、关税和运费建立成本表，展示利润率计算的每一步。例如，一款到岸成本为 $32、批发价为 $80、零售价为 $200 的产品，其批发利润率为 60%，DTC IMU 为 84%。随后，系统会按照款式、颜色和尺码，根据开放采购预算分配件数，将更多深度投入经过验证的畅销款，而不是平均分散到所有款式中。
时尚系列规划师会从 Première Vision 等面料展开始，为整个季节安排实验室色样、试衣环节、PP 样、产前样和出货日期。该智能体会以上市日期为起点倒推，并标记冲突，同时区分库存面料与交期更长的定制开发面料。系统还会安排技术包交接节点，确保工厂按时收到完整规格。
时尚系列规划师可以将批发产品线表、搭配矩阵、成本表和交付计划制作成电子表格、PDF 或演示文稿文件。随着款式被删减、重新配色或重新定价，这些文档可以直接更新，因此买手和工厂始终能收到当前已批准的版本。
| 传统方式 | 时尚系列规划师 |
|---|---|
| 产品线规划分散在演示文稿和电子表格中 | 在一次会话中完成概念、成本和日历规划 |
| 样品到达后才检查利润率 | 在开始打样前计算 IMU |
| 日历忽略面料交期 | 根据实验室色样和打样轮次测试日期 |
| 在季末折扣时才发现产品线过宽 | 在产品线规划阶段就标记产品线过宽 |
无限记忆与遗忘的产品线决策
通用聊天机器人会在对话重置后忘记工厂 50 件的最低起订量、产品线评审中确定的配色删减方案，或 OTB 上限。下一次分配时，被删掉的款式可能会悄悄重新出现，预算也可能超支。时尚系列规划师会跨会话保留概念、款式矩阵、成本假设和日历，因此每次修改都建立在上一个已批准版本的基础上。
多模型 AI 访问
系列规划需要在用于主题和色彩故事的生成式创意指导，以及用于成本表、IMU 和 OTB 核对的精确计算之间切换。时尚系列规划师允许用户在一个模型上进行灵感板头脑风暴，再切换到另一个模型进行 46 款产品线评审或深度分配，同时调用 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek、Qwen 等公司的模型。ChatGPT（仅限 OpenAI）或 Claude（仅限 Anthropic）等单一供应商工具，则要求同一个模型完成这两类工作。
端到端工作流的智能工具集成
时尚系列规划师将通常分散在不同应用中的步骤连接起来：品牌简报或口述的面料展笔记 → 通过 Google Search 实时研究趋势动向和纺织品法规 → 产品线评审、成本核算和件数分配 → 导出产品线表、成本表和生产日历。完成的文件可以保存到 Google Drive 或 Notion，并通过 Gmail 发送给买手或工厂。最终形成的是生产工作流，而不是聊天记录。
产品开发判断力，而非时尚词汇
时尚系列规划师理解产品线评审为何存在、实验室色样为何不能跳过，以及为什么第一季最好被视为收集数据的阶段，并采取有意保持保守的采购量。系统会根据用户进行调整：为时装专业学生解释相关框架，为资深商品企划人员提供同业级别的简写表达。
新兴 DTC 品牌创始人
规划首个系列的创始人可以获得更偏向核心款的编辑建议，在最具潜力的款式上提供完整尺码段，而不是将有限的深度分散到过多款式中。
产品负责人和商品企划人员
需要在门店、DTC 和批发渠道之间核对大型商品组合的团队，可以使用该智能体处理渠道商品组合、历史尺码曲线，以及自上而下与自下而上的 OTB 核对。
进行采购旅行的设计师
在面料展中考察面料的设计师，可以在离开展位前确认某款开发面料的 600 码最低起订量和交期是否适合该产品线。
向欧盟市场销售的品牌
面对未售纺织品销毁限制的品牌，可以采用更浅的初始采购深度、补单触发条件，以及有认证支持的可持续性声明。
时装专业学生
正在学习商品企划和产品开发的学生，可以获得逐步讲解的产品线规划、成本核算和日历框架。
免费版
适合探索 Jenova：
Plus（$20/月）
适合个人用户：
Premium（$50/月）
适合经常使用的用户：
Pro（$100/月）
适合高级用户：
Max（$200/月）
适合专业人士：
Ultra（$500/月）
适合高强度使用的专业人士：
Enterprise（$1,000/月）
适合企业：
所有方案均按月计费，没有每日使用上限——每个账单日开始时，用户即可立即使用全部配额。
时尚系列规划师是 Jenova 上的 AI 商品企划和产品开发合作伙伴，可引导时尚系列从最初概念走向交付。它在一个工作区中处理概念工作、商品组合规划、成本核算和生产排期，同时还能输出品牌进行打样、销售和发货所需的工作文件。
时尚系列规划师在记忆、模型选择和工具工作流方面有所不同。它会跨会话保留 MOQ、到岸成本、OTB 限额、已批准的删减方案和日历日期，因此在产品线评审中被删掉的款式会持续保持删除状态。它还提供 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek、Qwen 等公司的模型，便于在创意指导和利润率计算之间切换。实时研究和文件导出功能可以将决策转化为产品线表和生产日历。
时尚系列规划师使用 Google Search 研究趋势、法规和认证，并在制作灵感板时使用 Google Images 获取视觉参考。已批准的产品线表、成本表和日历可以导出为电子表格、PDF 或演示文稿文件，存储在 Google Drive、Dropbox 或 Notion 中，并通过 Gmail 发送给买手和工厂。Google Calendar 可以将打样和出货里程碑与团队日程放在一起管理。
PLM 系统和电子表格负责存储产品数据，而时尚系列规划师负责对这些数据进行推理。该智能体会建议款式数量、标记深度失衡，并根据交期检查日历。许多品牌会同时使用两者：AI 负责制定规划并生成文档，现有 PLM 软件负责长期记录。
合适的款式数量取决于预算、工厂最低起订量，以及每款产品实现销售所需的深度，因此不存在固定数量。例如，在 $40K 预算下，28 款产品每款最低起订量为 50 件，几乎没有空间覆盖更多颜色或尺码深度；时尚系列规划师会立即标记这种产品线过宽的问题。对于新兴品牌，其默认建议是采用更精简、更偏重核心款的产品线。
可以，前提是输入成本准确。时尚系列规划师会展示每个价格层级下批发利润率和 IMU 的完整计算过程，包括 2.5× 到岸成本等倍数。输出结果的可靠性取决于所提供的面料、辅料、CMT、关税和运费数据，因此每张成本表都应以实际面料厂和工厂报价为依据。
可以。向时尚系列规划师提供上市日期后，它会依次倒推技术包交接、实验室色样、试衣环节、PP 样和生产时间。该智能体会标记时间线中的断点，尤其是在开发面料的交期长于库存面料时。实际交期仍需供应商确认。
不会。时尚系列规划师不会编造供应商名称、工厂详情或规格信息。它可以解释 MOQ、库存面料与开发面料之间的采购取舍，但面料厂和工厂的审核仍由品牌负责。
可以作为规划辅助工具，但不能提供法律建议。欧盟大型企业可能自 2026 年 7 月 19 日起不得再处置未售出的纺织品，数字产品护照的相关要求也即将到来。对此，智能体会制定更浅的初始采购量和补单触发条件，并将可持续性声明与 GOTS 有机含量认证或 GRS 再生材料认证等相匹配。最终的合规决策应咨询具备资质的法律顾问。
时尚系列规划师将趋势视为输入，而不是指令。系统会实时研究当前趋势动向，然后通过核心款／时尚款／测试款的组合比例进行筛选，确保只有明确比例的产品线承担趋势风险。当一个系列可能要在六个月或更长时间后才能上市时，这一点尤为重要。对于可能在交付前就过时的微趋势，系统会进行标记，而不是围绕它们展开规划。
可以。时尚系列规划师在网页端、iOS 和 Android 上运行，功能完全一致。语音转文字功能让设计师可以即时口述面料最低起订量、交期或试衣尺寸。随后，会话会同步回桌面端，用于完整的产品线规划。
可以。时尚系列规划师会分析售罄率、销售速度、库存可售周数和折扣率，为下一季的颜色深度、尺码曲线和补单决策提供依据。第一季的结果随后会成为规划下一季采购量的证据基础。
时尚系列规划师是 Jenova 的一部分。Jenova 是全球功能最强大的 AI 智能体平台。Jenova 提供对 OpenAI、Anthropic、Google、xAI、DeepSeek、Qwen 等领先 AI 模型的统一访问，以及用于端到端任务完成的智能工具集成。该平台具备跨会话持久记忆、自动化工作流编排，并在网页端、iOS 和 Android 上提供完整一致的功能。Jenova 由总部位于纽约的科技公司 Azeroth Inc. 开发，服务覆盖 70 多个国家的用户。
对于开发者，Jenova Agent API 提供完全托管的智能体后端，内置编排、多模型路由、记忆、存储和 MCP 工具支持，无需再将原始 LLM API、向量数据库和自定义工具服务器拼接在一起。
联系方式：[email protected]