Competitor Price Monitor

自动监控竞品价格，生成价格趋势报告。当用户说"监控竞品价格"、"追踪价格变化"、"价格监控"、"竞品分析"时触发此技能。支持淘宝、京东、拼多多、亚马逊等主流电商平台。

竞品价格监控器 (Competitor Price Monitor)

概述

本技能自动监控指定竞品的价格变化，生成价格趋势分析报告，帮助商家优化定价策略。

核心价值：

• ⏱️ 节省时间：手动2小时 → 自动5分钟
• 📊 数据驱动：实时价格数据 + 趋势分析
• 💰 优化定价：基于竞品价格调整策略
• 🔔 及时预警：价格异常自动通知

使用场景

• 电商卖家需要监控竞品价格
• 品牌方需要追踪渠道价格
• 采购需要监控原材料价格
• 消费者需要追踪商品价格变化

完整工作流

输入 → 输出

text

输入：产品关键词 或 产品URL列表
输出：价格监控报告（Markdown/Excel/腾讯文档）

工作流程详解

第1步：配置监控列表

输入格式（JSON文件）：

json

{
  "products": [
    {
      "name": "iPhone 15 Pro Max",
      "platforms": ["taobao", "jd", "pdd"],
      "urls": {
        "taobao": "https://item.taobao.com/...",
        "jd": "https://item.jd.com/...",
        "pdd": "https://mobile.yangkeduo.com/..."
      }
    }
  ]
}

保存位置：config/monitor_list.json

---

第2步：抓取价格数据

工具：xbrowser 技能（浏览器自动化）

支持的电商平台：

1. 淘宝/天猫 - 使用 item.taobao.com
2. 京东 - 使用 item.jd.com
3. 拼多多 - 使用 mobile.yangkeduo.com
4. 亚马逊 - 使用 amazon.com
5. 抖音电商 - 使用 haohuo.jinritemai.com

示例脚本（保存到 scripts/scrape_price.py）：

python

import json
import subprocess
from datetime import datetime

def scrape_price(product_url, platform):
    """使用xbrowser抓取价格"""
    
    # 构建xbrowser命令
    cmd = [
        'python', '-m', 'xbrowser',
        '--url', product_url,
        '--platform', platform,
        '--action', 'get_price',
        '--output', 'json'
    ]
    
    # 执行命令
    result = subprocess.run(cmd, capture_output=True, text=True)
    
    if result.returncode == 0:
        data = json.loads(result.stdout)
        return {
            'price': data.get('price'),
            'currency': data.get('currency', 'CNY'),
            'availability': data.get('availability', 'unknown'),
            'scraped_at': datetime.now().isoformat()
        }
    else:
        print(f"Error scraping {product_url}: {result.stderr}")
        return None

def scrape_multiple_products(products):
    """批量抓取产品价格"""
    results = []
    
    for product in products:
        product_name = product['name']
        urls = product.get('urls', {})
        
        for platform, url in urls.items():
            print(f"Scraping {product_name} on {platform}...")
            price_data = scrape_price(url, platform)
            
            if price_data:
                results.append({
                    'product': product_name,
                    'platform': platform,
                    'price': price_data['price'],
                    'currency': price_data['currency'],
                    'availability': price_data['availability'],
                    'url': url,
                    'scraped_at': price_data['scraped_at']
                })
    
    return results

if __name__ == '__main__':
    # 读取监控列表
    with open('config/monitor_list.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
        config = json.load(f)
    
    # 抓取价格
    results = scrape_multiple_products(config['products'])
    
    # 保存结果
    output_file = f"output/prices_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json"
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        json.dump(results, f, ensure_ascii=False, indent=2)
    
    print(f"✅ 价格数据已保存：{output_file}")

---

第3步：数据分析与趋势判断

分析维度：

1. 价格对比 - 同一产品在不同平台的价格
2. 价格趋势 - 历史价格变化曲线
3. 价格波动 - 最大/最小/平均价格
4. 促销识别 - 判断是否正在促销

示例脚本（保存到 scripts/analyze_prices.py）：

python

import json
import pandas as pd
from datetime import datetime

def analyze_prices(price_data):
    """分析价格数据"""
    
    # 转换为DataFrame
    df = pd.DataFrame(price_data)
    df['scraped_at'] = pd.to_datetime(df['scraped_at'])
    
    # 按产品和平台分组
    analysis = []
    
    for (product, platform), group in df.groupby(['product', 'platform']):
        prices = group['price'].tolist()
        
        analysis.append({
            'product': product,
            'platform': platform,
            'current_price': prices[-1] if prices else None,
            'min_price': min(prices) if prices else None,
            'max_price': max(prices) if prices else None,
            'avg_price': sum(prices) / len(prices) if prices else None,
            'price_change': prices[-1] - prices[0] if len(prices) > 1 else 0,
            'scraped_at': group['scraped_at'].max()
        })
    
    return analysis

def generate_report(analysis, output_format='markdown'):
    """生成分析报告"""
    
    if output_format == 'markdown':
        report = "# 竞品价格监控报告\n\n"
        report += f"生成时间：{datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}\n\n"
        
        for item in analysis:
            report += f"## {item['product']} - {item['platform']}\n\n"
            report += f"- 当前价格：{item['current_price']} {item['currency']}\n"
            report += f"- 最低价：{item['min_price']} {item['currency']}\n"
            report += f"- 最高价：{item['max_price']} {item['currency']}\n"
            report += f"- 平均价：{item['avg_price']:.2f} {item['currency']}\n"
            report += f"- 价格变化：{item['price_change']} {item['currency']}\n"
            report += f"- 更新时间：{item['scraped_at']}\n\n"
        
        return report
    
    elif output_format == 'excel':
        # 使用xlsx技能生成Excel报告
        pass

if __name__ == '__main__':
    # 读取价格数据
    import glob
    price_files = glob.glob('output/prices_*.json')
    if not price_files:
        print("No price data found!")
        exit(1)
    
    latest_file = max(price_files)
    with open(latest_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
        price_data = json.load(f)
    
    # 分析价格
    analysis = analyze_prices(price_data)
    
    # 生成报告
    report = generate_report(analysis, output_format='markdown')
    
    # 保存报告
    output_file = f"output/price_report_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.md"
    with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
        f.write(report)
    
    print(f"✅ 分析报告已生成：{output_file}")

---

第4步：保存报告

支持的输出格式：

1. Markdown - 保存到本地
2. Excel - 使用 xlsx 技能
3. 腾讯文档 - 使用 tencent-docs 技能（需要授权）
4. 邮件 - 使用 imap-smtp-email 技能

---

定时自动化

配合 qclaw-cron-skill 实现每日自动监控：

json

{
  "name": "每日价格监控",
  "schedule": {
    "kind": "cron",
    "expr": "0 9,15,21 * * *",
    "tz": "Asia/Shanghai"
  },
  "payload": {
    "kind": "agentTurn",
    "message": "使用 competitor-price-monitor 技能，抓取竞品价格并生成报告"
  },
  "sessionTarget": "isolated",
  "delivery": {
    "mode": "announce"
  }
}

以上配置会在每天9点、15点、21点自动执行价格监控。

---

变现路径

1. 在ClawHub上销售此Skill

定价建议：

• 基础版：199元（只能监控5个产品）
• 专业版：499元（无限产品 + 历史数据）
• 企业版：1999元（API接口 + 定制开发）

2. 提供价格监控服务

服务收费：

• 按月订阅：299元/月（监控10个产品）
• 按季度订阅：799元/季度
• 按年订阅：2999元/年

---

资源文件

scripts/

• scrape_price.py：价格抓取脚本
• analyze_prices.py：价格分析脚本
• generate_report.py：报告生成脚本

config/

• monitor_list.json：监控列表配置文件
• platform_config.json：电商平台配置

references/

• platform_api.md：各平台价格抓取方法
• anti_scraping.md：反爬虫策略应对

---

提示：初次使用可以先不创建脚本，直接让我按照工作流程执行即可。熟悉后可以根据需要逐步添加资源文件。

---

💰 付费增值服务

想要更省事？我还提供：

服务	价格	内容
🚗 代安装调试	¥68/次	帮你安装配置，解决环境问题
🛠️ 定制技能开发	¥200起	根据需求开发专属技能
🚀 视频自动化陪跑	¥999/月	从0到1搭建完整视频自动化
📦 技能全家桶	¥199	11个AI技能永久用 + 代安装

微信咨询：[微信号待填写]

---