作者的朋友在 Etsy 上开了一家小蜡烛店，四十来个商品，还有一份正职，她自己的定价策略被她形容为「凭感觉」。手工浇筑的大豆蜡烛没有标准标价，正确的数字取决于香味、大小、蜡、做了多久、季节、拍了多少张照片、店铺评分如何；高 4 美元就一直卖到蜡变质，低 4 美元就是付了 Etsy 手续费给平台白干，两个方向她都亏过真钱。而现成的定价工具都是按月收费的闭源 SaaS，还要把整个销售历史上传到别人的服务器，对一个每月大概只卖 300 美元的小店来说是双重亏。于是他做了 PricePilot：完全跑在她的笔记本上，用 TabPFN-v2 从已售列表中预测售价，同时给出 10–90% 的校准区间和留出集实测误差（样本数据上 MAE 约 2.90 美元、均价约 54 美元，约 5% 误差、零训练时间）；再用「假设」循环把卖家真正能控制的变量按美元影响排序；最后由本地 Gemma 3 写出标题、描述和八个标签，价格始终来自 TabPFN，Gemma 只被允许围绕这个数字写文案。