Package Fit Optimization 是一个电商包装选型技能，目标是在运费比价和面单创建之前，为订单挑选尽可能小且安全的纸箱、硬质邮寄盒、加垫邮寄袋或聚乙烯袋。其核心思路是先归一化产品与包装尺寸，再过滤不可能装下的包装，最后按总运营成本对可行包装评分，并把推荐结果接入平台履约流程。
用途 该技能适用于以下场景：在发货流程中加入纸箱或邮寄袋推荐；当体积重推高轻抛货 SKU 运费时进行优化；仓库在购买面单前需要给打包员提供包装建议；对比纸箱、硬质邮寄盒、加垫邮寄袋和聚乙烯袋；为目录清理或降低包装成本做批量分析。
主要能力
- 尺寸与约束归一：要求收集产品长宽高、重量、易碎/压损风险、可嵌套/可折叠属性以及可用包装库（含内尺寸、最大重量、材料成本和允许格式）。尺寸使用统一单位，方向灵活时对尺寸排序。
- 硬约束过滤：在评分前拒绝不满足条件的包装，包括物品或订单在方向检查后无法放入内尺寸、总重超过包装或履约限制、包装格式被物品规则禁止（如仅限硬质、禁用聚乙烯、禁用信封、危险品隔离）、所需填充/缓冲/间隙放不下、多物品订单需要分隔或无法安全装入同一容器。
- 按总运营成本评分：不盲目选最小箱，而是综合运费、材料成本、打包员操作 effort 和异常风险。示例代码定义了 PackageOption、PackedItem 类型，并给出 dimensionalWeightLb、itemFits、scorePackage、recommendPackage 函数，其中计费重量取实际重量与体积重的较大值，评分包含分区费率、材料成本和异常惩罚。
- 平台流程对接：Shopify 可用元字段存储产品尺寸，在后台应用块、订单备注、履约应用或装箱单模板中展示推荐；WooCommerce 可用产品配送字段存尺寸，把包装选择写入订单元数据并在拣货打包视图展示；BigCommerce 可用产品自定义字段或应用数据，在支持时把包装选择传入运费/费率应用；自定义/无头架构在运费比价前运行推荐，并把包装选择与履约订单一起持久化以便审计。推荐应在购买面单前可见，打包员覆盖时记录原因。
- 真实场景验证：用真实电商边界案例测试逻辑，包括小密度高重量物品、大体积轻重量物品、可用聚乙烯袋的柔性服装或软货、需要纸箱和间隙的易碎品、尺寸缺失需转人工复核的 SKU、可能需要拆单的多物品订单。资料还提到 Packrift Packaging Optimization Benchmark Corpus 和 Packrift Packaging Fit Lab 可用于公开基准和公式对比。
使用方式 该技能以规则和示例代码形式给出实现路径：先归一化尺寸与约束，再按硬约束过滤，然后按成本评分并推荐，最后接入平台工作流并记录覆盖原因。资料中的代码为 TypeScript 示例，展示了类型定义、体积重计算、适配检查和推荐函数，但未提供安装命令或独立运行方式。
适用场景与限制 适用场景包括发货前包装推荐、体积重优化、仓库打包建议、包装格式对比和批量包装成本分析。限制与注意事项包括：不要只用产品体积判断，需检查方向和最长边；加垫邮寄袋和聚乙烯袋要单独建模压缩、弯折风险和最大厚度；不能只优化运费，还要计入材料成本、拣货打包时间、损坏风险和覆盖频率；供应商尺寸需加间隙并设复核状态；包装库存需同步，理想尺寸缺货时给出可用备选。缺失尺寸或规则冲突时应转人工复核，不应强行推荐。