近期，围绕闲鱼平台的开源自动化工具颇受关注。除了大家可能见过的利用AI自动回复买家的工具，另一类用于主动寻找目标商品的开源项目也展现出了强大的实用价值。
今天要介绍的项目 ai-goofish-monitor，便是一个能够帮助用户在闲鱼上自动监控、筛选心仪商品的智能工具。它不仅能根据设定的条件自动搜索商品，还能利用AI模型判断商品是否值得购买，对于常在二手市场“淘宝”的用户而言，堪称效率利器。
项目简介
ai-goofish-monitor 是一个开源的闲鱼商品监控与智能筛选工具。虽然其核心功能同样涉及数据抓取，但与传统爬虫相比，它在实现原理和智能化程度上有着显著区别。
核心原理
项目采用了微软开源的前端自动化框架Playwright。与直接请求接口不同，Playwright 可以启动并控制真实的浏览器，模拟人类的浏览行为，如点击、滚动、输入和等待页面加载。通过这种方式获取页面上的可视化数据，虽然执行成本相比传统爬虫更高，但因其行为更贴近真实用户，从而能有效降低被平台风控机制识别和拦截的风险。
抓取到商品信息后，项目会进一步调用多模态AI模型分析进行深度筛选和判断，决定是否向用户推荐。
主要功能特点
- 自然语言创建任务：用户只需用自然语言描述需求（例如：“寻找95新以上、价格不超过13000元的索尼A7相机”），系统即可自动解析并生成对应的监控任务与筛选逻辑。
- 实时监控与处理：一旦发现平台上有新发布的商品，系统会立即抓取、分析并判断，无需等待批量处理，确保时效性。
- 深度AI分析：不仅分析商品标题、描述和价格等文本信息，还能结合商品图片、卖家信息等进行多维度综合评估，智能判断是否推荐购买。
- 高度可定制：每个监控任务都支持自定义关键词、价格区间、成色要求等条件。高级用户甚至可以通过编写特定的Prompt来调整AI模型的判断侧重点和标准。
- 多渠道即时通知：当AI判断某商品符合所有设定条件时，会通过预设的多种方式（如邮件、Server酱等）及时通知用户，避免错过机会。
功能演示
以监控一台高性价比的苹果电脑为例。
用户只需在工具后台输入需求描述。
系统便会自动在闲鱼平台进行持续监控。
发现潜在商品后，工具会清晰列出商品的关键信息、AI的推荐结论以及详细的分析原因。
一旦有高度匹配的商品出现，用户能第一时间收到通知，不错过任何潜在的“捡漏”机会。
项目地址
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发表于 19 小时前
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