闲鱼监控机器人 (AI Goofish)

基于 Playwright + FastAPI 的闲鱼商品监控与采集系统，支持多任务调度、Web 管理界面、结果存储与查询，可选接入 AI 评估与多种通知方式。

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🖼️ 页面截图

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移动端界面

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📂 项目结构

./
├── src/                  # Python 后端
├── webui/                # Vue 3 前端UI
├── resources/            # 前端构建产物
├── tests/                # Python unittest
├── dev.py                # 一键开发
└── docker-compose.yml    # Docker Compose

说明：webui/ 是子模块。首次拉取建议使用 --recurse-submodules，或执行 git submodule update --init --recursive。

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✨ 功能列表

• 多任务并行监控与定时调度
• 支持关键词、页数、价格区间、个人闲置等筛选条件
• 采集商品信息与卖家资料
• FastAPI 提供任务/结果/系统/AI/通知配置等管理接口
• Web 管理界面：任务管理、运行状态、结果查看
• AI 商品评估器：分步评估 + 阈值提前结束（减少 Token）+ 支持所有AI配置
• 通知：ntfy / gotify / 企业微信 webhook
• Docker 一键部署

🧠 商品评估器（AI 商品评估）

商品评估器会对每个新抓取到的商品进行分步评估。

优势与特点

• 分步评估流程：标题过滤 → 商品详情（可信度/符合度）→ 卖家画像（可信度）→（可选）图片一致性/风险信号 → 汇总结论
• 支持“提前结束”：任一步骤低于阈值即终止后续评估，减少无效 AI 调用
• 可通过 webui 配置步骤阈值

🧭 评估流程图

flowchart LR
  A[抓取到新商品] --> B{"Step1 标题过滤<br/>建议度 >= step1.threshold?"}
  B -->|否| X["提前结束<br/>输出最终结论"]
  B -->|是| C{"Step2 商品详情评估<br/>建议度 >= step2.threshold?"}
  C -->|否| X
  C -->|是| D{"Step3 卖家评估<br/>建议度 >= step3.threshold?"}
  D -->|否| X
  D -->|是| E{"Step4 图片评估<br/>imageAI 已配置且未禁用?"}
  E -->|否| F[Step5 汇总/总结]
  E -->|是| G{"建议度 >= step4.threshold?"}
  G -->|否| X
  G -->|是| F
  F --> H[输出: 推荐度/建议/原因]
  X --> H

Loading

配置方式（data/app.config）

{
  "evaluator": {
    "enabled": true,
    "textAI": "openai-gpt-4",
    "imageAI": null,
    "steps": {
      "step1": { "threshold": 30 },
      "step2": { "threshold": 50 },
      "step3": { "threshold": 50 },
      "step4": { "threshold": 50, "disabled": false }
    }
  }
}

web配置

• 可通过 WebUI 的 系统设置 → 商品评估器设置 配置开关、文本/图像模型、每一步阈值与禁用开关

为什么要使用“阈值提前结束”

• 评估器是“多步多次调用 AI”的流水线：每多跑一步，就会额外产生该步的输入/输出 token
• 通过 threshold 做 gate（低于阈值就提前结束），可以跳过后续步骤的 AI 调用，从而减少整体 token、成本与延迟

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⚡ 快速开始

更完整的一键开发说明见 QUICKSTART.md。

Docker 部署

docker 命令一键部署

# 部署 
docker run -d -p 8000:8000 -v ~/config/ai-goofish:/app/data --name ai-goofish justads/ai-goofish:latest

# 更新
docker pull justads/ai-goofish:latest \
  && docker stop ai-goofish \
  && docker rm ai-goofish \
  && docker run -d -p 8000:8000 \
     -v ~/config/ai-goofish:/app/data \
     --name ai-goofish \
     justads/ai-goofish:latest

使用docker compose

1. 拉取代码

git clone https://github.com/just-ads/ai-goofish.git
cd ai-goofish

3. （可选）创建 .env

cp .env.example data/.env

4. 启动

docker compose up --build -d

访问：http://127.0.0.1:8000

本地开发（推荐）

使用一键脚本启动前后端开发服务器：

python dev.py

• 后端：http://127.0.0.1:8000
• 前端：http://127.0.0.1:5173

手动启动（后端/前端分开）

1. 安装后端依赖

python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# Linux/macOS
# source .venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt
playwright install

2. 启动后端

python start.py

3. 前端开发

cd webui
npm install
npm run dev

4. 构建前端到 resources/

cd webui
npm run build

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⚙️ 配置说明

配置文件目录为 data/

1) 环境变量（.env）

示例见 .env.example，主要用于基础服务配置：

• SERVER_PORT：服务端口（默认 8000）
• WEB_USERNAME / WEB_PASSWORD：Web 登录用户名/密码（默认 admin/admin）

注意：生产环境务必修改默认密码。

2) 系统配置（app.config）

可用示例：

cp app.example.config data/app.config

3) AI 配置（ai.config）

可用示例：

cp ai.example.config data/ai.config

4) 通知配置（notifier.config）

可用示例：

cp notifier.example.config data/notifier.config

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🧪 测试

python -m unittest discover tests/

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🔐 安全与仓库卫生（重要）

以下文件/目录通常包含运行时数据或敏感信息，不建议提交到版本库：

• data/*

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💖 鸣谢

• ai-goofish-monitor

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