Usagi-org/ai-goofish-monitor

项目介绍

这个项目定时或实时监控闲鱼商品：Playwright 驱动浏览器搜索商品、抓取详情和卖家信息、下载商品图片，再调用支持图片输入的 OpenAI 兼容模型，按用户设定的标准判断是否值得推荐，命中后通过通知渠道推送。后端是 FastAPI，前端是带任务管理、账号管理、提示词编辑、日志和结果浏览的 Web 界面，适合想持续跟踪某类闲鱼商品、又不想手动刷 App 的用户。

任务支持价格区间、发布时间、包邮、省/市/区三级区域等筛选条件；多个任务可并发运行，各自绑定关键词、筛选条件、账号和 AI Prompt。除 AI 判断外，也可以只用关键词规则。调度使用 Cron，通知可选 ntfy.sh、企业微信、Bark、Telegram、Gotify 或 Webhook。账号和代理都支持轮换，任务连续失败达到阈值后会暂停。

快速使用

推荐用 Docker 部署。克隆仓库、复制环境变量文件、填好必填项后启动：

git clone https://github.com/Usagi-org/ai-goofish-monitor && cd ai-goofish-monitor
cp .env.example .env
vim .env
docker compose up -d
docker compose logs -f app

最少需要配置 OPENAI_API_KEY、OPENAI_BASE_URL 和 OPENAI_MODEL_NAME，模型必须支持图片输入。WEB_USERNAME 和 WEB_PASSWORD 默认是 admin/admin123，对外暴露前应修改。如果拉取 ghcr.io 镜像缓慢，README 提供了改用镜像仓库标签的替代命令。

打开 http://127.0.0.1:8000 登录，进入闲鱼账号管理，用 Chrome 扩展导出闲鱼登录态 JSON 并粘贴，文件会保存到 state/（如 state/acc_1.json）。随后在任务管理中创建任务、绑定账号并运行。AI 模式填写详细需求后，系统在后台生成分析标准并显示进度弹窗；关键词模式直接创建任务，不经过 AI 生成。区域筛选会大幅缩小结果集，初次验证市场时建议留空。

本地开发需要 Python 3.10+、Node.js/npm 以及 Playwright 和 Chromium；./start.sh 会先检查这些前置条件，再安装依赖、构建前端并启动后端。API 文档位于 http://localhost:8000/docs。

使用约束

AI 分析依赖可用的 OpenAI 兼容接口和支持视觉输入的模型，没有有效的 Key 和模型名就无法运行。Docker 镜像已内置 Chromium，宿主机无需另装浏览器；本地运行则需要安装 Playwright 浏览器以及 Chrome/Edge/Chromium。容器内 RUN_HEADLESS 应保持 true，且镜像未内置 Edge，LOGIN_IS_EDGE 不会生效。

数据主要存放在 SQLite 的 data/app.sqlite3，state/、prompts/、logs/、images/ 仍保留在文件系统中。启动时会自动建库建表，并尝试从旧的 config.json、jsonl/、price_history/ 导入一次历史数据。若修改 .env 中的 SERVER_PORT，需要同步调整 docker-compose.yaml 的端口映射。

抓取依赖有效的闲鱼登录态，登录态过期、平台风控或 AI 调用失败都会导致任务异常，日志页可用于排查这些问题。项目要求遵守闲鱼用户协议和 robots 规则，不要过高频请求；代码以 MIT 许可证发布，并附带单独的免责声明，定位为学习和研究用途。

HotRepo 点评

在 2026-11-03 的 GitHub 全部语言日榜上，该项目最高排到第 9，当日新增 204 Star，总 Star 约 1.6 万、Fork 约 2,800。目前只有单次榜单记录，能说明当天热度较高，不足以判断长期趋势。README 展示的完整 Web 管理界面、内置 Chromium 的 Docker 部署、多账号与代理轮换、用自然语言生成 AI 判断标准，确实比裸爬虫降低了配置门槛；但系统能否发挥作用仍取决于闲鱼登录态是否有效、视觉模型接口是否可用，而抓取的稳定性又受平台策略影响。