闲鱼智能监控机器人：

一个基于 Playwright 和 AI 过滤分析的闲鱼多任务实时/定时监控与智能分析工具，配备了功能完善的后台管理界面。帮助用户节省闲鱼商品过滤，能及时找到心仪商品。

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项目亮点：

  • 可视化Web界面: 提供完整的Web UI，支持任务的可视化管理、AI标准在线编辑、运行日志实时查看和结果筛选浏览，无需直接操作命令行和配置文件。
  • AI驱动的任务创建: 只需用自然语言描述你的购买需求，即可一键创建包含复杂筛选逻辑的全新监控任务。
  • 多任务并发: 通过 config.json 同时监控多个关键词，各任务独立运行，互不干扰。
  • 实时流式处理: 发现新商品后，立即进入分析流程，告别批处理延迟。
  • 深度AI分析: 集成多模态大语言模型（如 GPT-4o），结合商品图文和卖家画像进行深度分析，精准筛选。
  • 高度可定制: 每个监控任务均可配置独立的关键词、价格范围、筛选条件和AI分析指令 (Prompt)。
  • 即时通知: 支持通过 ntfy.sh、企业微信机器人和 Bark，将符合AI推荐的商品立即推送到你的手机或桌面。
  • 定时任务调度: 支持 Cron 表达式，可为每个任务设置独立的定时执行计划。
  • Docker 一键部署: 提供 docker-compose 配置，实现快速、标准化的容器化部署。
  • 健壮的反爬策略: 模拟真人操作，包含多种随机延迟和用户行为，提高稳定性。

准备

首先需要打开 GitHub ，下载这个项目到本地

https://github.com/dingyufei615/ai-goofish-monitor

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解压 ZIP 文件，复制 .env.example 文件并命名为 .env ，并修改里面的内容

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根据实际情况填写 AI 模型相关配置（模型需要支持图片上传功能的，不一定我这个模型也行。这里消耗模型 Token 使用量比较大，最好对接免费的模型供应商）

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其他默认就行，有需要的可以修改账号和密码

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将文件夹上传到 NAS 里（这里我修改了一下名称）

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安装

Docker Compose（可以用项目里的，也可以用我下面这个）

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services:
  ai-goofish-monitor:
    image: ghcr.io/dingyufei615/ai-goofish:latest
    container_name: ai-goofish-monitor
    ports:
      - 18000:8000
    volumes:
      - /vol1/1000/docker/ai-goofish-monitor:/app
    restart: unless-stopped

使用

浏览器中输入 http://NAS的IP:18000 就能看到界面

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顶部弹窗输入账号和密码进行登录（前面 .env 设置的）

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进入到面板界面，点击右上角登录闲鱼账号

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根据提示安装插件获取登录信息

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浏览器安装 Xianyu Login State Extractor 插件

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打开并登录闲鱼官网后，获取登录信息

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粘贴信息，点击“保存”

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右上角已经显示“已登录”，点击“创建新任务”

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这里根据自己需要填写信息

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填写购买需求，点击“创建任务”（创建需要一些时间）

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这样任务就创建完成了，因为还没到时间手动点击运行试试效果

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看到运行日志有信息，说明已经在工作了

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TIP：

需要等待完成任务，这里消耗模型 Token 使用量比较大，我也是后来模型提供商发邮件说没钱才知道的。

来到结果查看，已经获取到不少信息了，而且会有 AI 提供建议

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总结

这都是什么神奇项目，我是从来没想过用 AI 去分析捡漏商品的。项目基于 Playwright 和 AI 过滤分析，搭配可视化界面操作，适合需要实时监控闲鱼商品的捡漏王们，不过需要特别注意 AI 模型 Token 消耗量比较大。