闲鱼智能监控机器人：基于 Playwright 与 AI 分析

在二手交易平台闲鱼上，用户常常需要花费大量时间手动搜索和筛选商品。传统的监控工具或脚本往往功能单一、配置复杂，且难以应对平台的反爬机制。为了提升商品发现的效率和精准度，一个结合了现代浏览器自动化与人工智能分析的工具应运而生。

核心内容

闲鱼智能监控机器人是一个基于 Playwright 和 AI 过滤分析的多任务实时监控与智能分析工具。其核心设计旨在通过技术手段简化监控流程，并引入智能决策。

该工具提供了一个功能完善的 Web 管理界面，用户无需直接操作命令行或配置文件，即可进行任务的可视化管理、AI 分析标准（Prompt）的在线编辑、运行日志的实时查看以及监控结果的筛选浏览。

在任务创建方面，项目引入了 AI 驱动的方式。用户只需用自然语言描述购买需求，系统即可一键生成包含复杂筛选逻辑的监控任务。监控任务支持多关键词并发执行，各任务独立运行，互不干扰，其配置主要通过 config.json 文件管理。

数据处理采用实时流式架构。一旦发现新商品，会立即进入后续分析流程，避免了批处理带来的延迟。深度分析环节集成了多模态大语言模型（例如 GPT-4o），能够结合商品图文信息与卖家画像进行综合评估，实现更精准的筛选。

每个监控任务均可高度定制，包括独立的关键词、价格范围、筛选条件和专属的 AI 分析指令。当商品通过 AI 推荐后，系统会通过 ntfy.sh 服务将信息即时推送到用户的手机或桌面。为了保障运行的稳定性，工具采用了模拟真人操作的健壮反爬策略，融入了多种随机延迟和用户行为模式。

价值与影响

该项目将浏览器自动化、实时数据处理与前沿的 AI 分析能力相结合，为闲鱼平台的商品监控提供了一套完整的解决方案。其可视化界面降低了使用门槛，而 AI 驱动的自然语言交互则简化了复杂筛选规则的配置过程。实时流式处理与即时通知机制确保了信息的时效性。对于有特定购物需求、希望从海量商品中快速发现目标的用户而言，此类工具能有效提升效率。其采用的反爬策略也为类似场景下的自动化工具开发提供了参考。