二手商品辨識
二手包沒有條碼，拍照辨識上架靠譜嗎？
拿來建立初稿很實用，拿來判定真偽就不夠。二手包的價值常落在年份、材質、尺寸、配件與保存狀況，這些都需要照片以外的查證。
照片能先整理外觀資訊
輪廓清楚、光線穩定時，AI 通常能協助整理品類、主色、材質外觀、背法與可見配件，並產生一份繁體中文描述。沒有條碼不會讓整個流程停住，因為圖片本身仍提供不少線索。
條碼若存在，也只負責連到標準商品身分，無法描述這一只包現在的刮痕、掉色與缺件。二手上架最後仍要回到實物。
真偽與精確型號不能只看一般辨識
相似包款可能只差五金、內標或生產年份。一般 AI 商品辨識不能當成精品鑑定，也不能替賣家保證品牌、型號與真偽。高價商品應查購買憑證、序號規則與可靠鑑定結果，商品頁只寫能證明的內容。
不知道就保留不知道
無法確認年份或材質時，不要讓文案補成確定答案。可以寫「年份待確認」，或直接省略該欄位。
二手包至少拍四組資料
- 全貌與比例
正面、背面和側面都拍，避免廣角讓包型失真。 - 內裡與標記
內標、五金、拉鍊與刻印要清楚，但公開序號前先考慮隱私與防偽風險。 - 尺寸與配件
量寬、高、底厚和背帶長度，列明防塵袋、盒子與購證是否包含。 - 所有瑕疵
四角、提把、內裡污漬和五金刮痕逐一近拍。
把 AI 初稿改成這一只包的資料
先刪掉無法確認的品牌故事與材質宣稱，再填實測尺寸、實際配件和瑕疵位置。價格要參考同款、相近年份與相近狀況，不能只看全新品售價。
VOVOSnap 可用最多三張同一商品照片產生初稿，發布前仍能修改名稱、品牌、分類、價格、描述、款式與圖片。瑕疵照片多於三張時，可以在辨識後繼續加入商品圖。
常見問題
沒有條碼也能用 AI 辨識二手包嗎？
可以從外觀照片建立品類、顏色與描述初稿，但精確型號與年份未必能單靠照片確認。
AI 可以鑑定二手精品包真偽嗎？
不能把一般商品辨識當成專業鑑定。涉及品牌真偽與高價交易時，應使用可靠鑑定服務並保存證明。
二手包至少要拍哪些照片？
建議有正面全貌、內裡與標記、尺寸或配件，以及所有磨損和瑕疵近照。