闲鱼 AI 监控神器 智能筛选 秒杀好货

在二手交易平台闲鱼上淘到心仪商品往往需要花费大量时间手动刷新和筛选。现在，闲鱼智能监控机器人 通过结合 Playwright 自动化技术和 AI 智能分析，为用户提供了一个高效的多任务实时监控解决方案。

核心功能解析

该项目采用 Node.js 开发，基于 Playwright 实现浏览器自动化操作，同时集成了最新的多模态大语言模型（如 GPT-4o）进行商品内容分析。系统架构设计为实时流式处理，确保从商品发现到分析推送的全流程延迟最小化。

可视化 Web 管理界面是该项目的突出特点，用户无需接触命令行即可完成所有配置。界面提供任务管理、AI 标准编辑、实时日志查看和结果筛选等完整功能模块。通过响应式设计，无论在桌面还是移动设备上都能获得良好的操作体验。

AI 驱动的任务创建功能让用户只需用自然语言描述需求（如"寻找成色较好的二手 iPhone 13，价格在 2500-3000 元之间，卖家信用良好"），系统就能自动生成包含复杂筛选逻辑的监控任务。这种自然语言交互大大降低了使用门槛。

技术优势详解

多任务并发执行能力通过优化的 Node.js 事件循环实现，每个监控任务独立运行在隔离的环境中，彼此互不干扰。用户可以在 config.json 中配置多个关键词组合，系统会为每个组合创建独立的监控实例。

实时流式处理架构确保新上架商品能在第一时间被发现并进入分析流程。相比传统的批处理模式，这种设计将延迟从分钟级降低到秒级，大幅提高了抢购成功率。

深度 AI 分析引擎不仅处理文本信息，还能理解商品图片内容。系统会综合分析商品描述、图片质量、卖家信用、历史评价等多维度数据，给出精准的购买推荐。用户可以为每个任务定制专属的 AI 分析指令（Prompt），满足个性化需求。

通知系统基于 ntfy.sh 实现跨平台推送，支持 iOS、Android 和桌面端。当发现符合条件的高价值商品时，用户会立即收到包含关键信息的推送通知，不错失任何良机。

反爬策略与稳定性

项目采用了多种反爬措施确保长期稳定运行：

• 真人操作模拟：随机化浏览路径和停留时间
• 动态延迟：在关键操作间插入符合人类行为模式的间隔
• 用户代理轮换：定期更换浏览器指纹特征
• 异常处理：自动检测并恢复被封禁的会话

应用场景与使用建议

该工具特别适合以下场景：

• 限量版商品抢购
• 高性价比二手电子产品监控
• 特定型号收藏品搜寻
• 价格波动较大的商品追踪

建议用户开始时先设置较宽松的筛选条件，通过观察 AI 推荐结果逐步优化 Prompt 指令。对于高价值商品，可以设置多个相似任务以提高覆盖度。系统支持通过 Docker 快速部署，也提供了详细的配置文档帮助用户快速上手。

这个开源项目持续迭代更新，社区贡献的插件和规则模板进一步扩展了其应用范围。无论是个人用户还是小型商家，都能通过这个智能监控工具显著提升在闲鱼平台的采购效率和成功率。