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闲鱼 AI 监控
Playwright + 多模态 AI 的闲鱼多任务实时监控：从海量商品里第一时间锁定心仪价格
更新于 2026-09-18 · GitHub 数据采集同日
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项目速览
一句话定位
给二手市场装上「AI 眼」：自然语言创建监控任务，多模态模型判断商品值不值得抢
基于 Playwright 浏览器自动化 + 多模态 LLM 的闲鱼监控系统，带完整 Web 管理后台：多任务并发（独立关键词/价格/筛选/AI Prompt）、AI 自然语言建任务、多渠道即时通知（ntfy/企微/Bark/TG/Webhook）、Cron 定时调度、多账号与代理池轮换。适合捡漏党、二手贩子与「等一个好价格」的耐心买家。
项目速览
核心数据
2025-07-16 建仓 · 最后 push 2026-05-18 · 55 open issues · 镜像内置 Chromium 开箱即用 · 提供南京大学镜像加速
🔥 架构
监控流水线
核心机制
为什么是「AI 判断」而不是「关键词过滤」
传统监控的死穴
- 关键词「Switch」命中 3000 条：掌机/游戏卡/贴膜/手柄全进来
- 图片无法判断：成色、是否国行、有无配件，文本里根本不写
- 价格陷阱识别不了：「199 元」可能是空盒或坏机
多模态 AI 的解法
- 每个任务绑定独立 AI Prompt：你定义「什么叫值得买」
- 图文一起判读：成色/完整性/描述可信度都进 prompt
- 输出结构化结论（值得/观望/无视）+ 理由，推送到手机
本质是把「蹲守刷屏的人力」换成「LLM 每次几厘钱的判读费」——信息差生意的自动化。
快速上手
五分钟跑起来
# 一键容器化（镜像内置 Chromium）
git clone https://github.com/Usagi-org/ai-goofish-monitor && cd ai-goofish-monitor
cp .env.example .env
vim .env # 填 LLM key、通知渠道、闲鱼账号
docker compose up -d # Web UI → http://127.0.0.1:8000
# 国内镜像加速
docker pull ghcr.nju.edu.cn/usagi-org/ai-goofish:latest
- 账号与代理是生产必需：单账号高频抓取会触发风控——多账号管理 + 代理池轮换 + 失败重试是本项目的工程重心
- 通知即闭环：ntfy.sh/企微/Bark/TG/Webhook 五渠道，捡漏场景秒级送达是刚需
风险提示
需要清醒的地方
- 平台规则风险：自动化抓取违反闲鱼用户协议，账号封禁是常态风险——多账号/代理设计本身就是对抗风控的产物
- 法律边界：爬虫合规（数据量/频率/用途）与《数据安全法》相关要求自担；商用转售场景风险更高
- 军备竞赛依赖：闲鱼前端一改版，选择器/流程就失效；最后 push 2026-05 已 4 个月未更新，需自修或看 fork 生态
- AI 成本可控但非零：高频任务 × 多模态调用，账单随任务数线性涨
- 道德灰区：职业贩子用它收割个人卖家定价错误——工具中立，用法自担
潜力评估
未来空间
「浏览器自动化 + 多模态判断 + 即时通知」是可复用的通用捡漏架构（迁移到 eBay/Mercari/Vinted 只是换选择器）。若维护恢复或社区 fork 接力，可成为 C2C 信息差工具的模板项目。