pharmacy-price-monitor

药品电商价格监控与版本识别系统。监控京东、淘宝、拼多多等电商平台药品售价，识别低于标准价的违规商家及非授权版本（海外版、港版等），自动生成 Markdown 分析报告与多期趋势对比。使用 OpenClaw Browser 工具进行数据抓取，绕过反爬机制。适用于：价格体系维护、渠道风险监控、市场调研、代理商合规检查...

Security Scan

该技能在功能上与描述一致为电商药品价格抓取/分析，但包含未申明的凭据/会话访问和明确的反爬规避指令，且缺少对所需运行时依赖与权限的说明，存在不透明或过度权限的风险。

Purpose & Capability

技能目标（监控京东/淘宝/拼多多、识别低价与非授权版本、生成报告）与代码文件一致；脚本覆盖抓取、检测、入库与报告生成，功能与声明相符。但描述中明确提出“绕过反爬机制”，并在代码中实现 evasion（修改 navigator.webdriver、disable-automation 参数、加载登录 cookies、建议切换 IP/proxy），这超出了常规公开 API 使用的范畴，应当被视为设计选择并需用户知情。

Instruction Scope

SKILL.md 与脚本均指示使用 Browser 工具进行主动点击、注入与翻页 JS、手动/自动绕过反爬（等待长时、点击数字分页、注入启动脚本等）。文档与代码建议加载/重用已登录的浏览器 Cookies（或 profile:user），并建议切换 IP/使用账号登录以突破限制——这些步骤要求访问本地浏览器配置或 cookie 文件、并可能引导用户提供会话凭证。说明还鼓励“必须翻到 no more pages 才停止”等强制式抓取策略，可能导致高频请求。总体上，运行时指令会读取/使用本地会话数据并执行规避措施，超出了对单纯“数据抓取+分析”应有的最小权限。

Install Mechanism

技能是 instruction+脚本形式且没有 install spec（最低风险的发布方式），但是代码依赖 Playwright（scripts/jd_scraper.py 使用 playwright.sync_api），并且需要 Chromium 浏览器二进制与相应 Python 包。这些依赖未在 SKILL.md 中声明或自动安装说明，可能导致运行失败或用户在不清楚后果下安装额外软件（浏览器二进制、playwright 驱动）。没有可疑远程下载 URL，但缺失依赖说明是不一致点。

Credentials

声明的要求里没有任何环境变量或凭证，但代码/文档实际会读取本地 cookie 文件 (/tmp/jd_cookies.json) 和建议使用浏览器 profile:user（可访问用户大量会话数据），并提到切换 IP/使用账号登录。技能会访问和使用本地会话凭据但未声明为需要敏感输入，这是不成比例且不透明的：用户可能无意中暴露登录 cookies、会话或浏览器 profile。

Persistence & Privilege

技能会在用户目录下创建/写入数据库路径 (~/.openclaw/skills/pharmacy-price-monitor/price_monitor.db) 和其它本地文件（/tmp 输出等），这属于其正常功能范围。没有设置 always:true，也不修改其他技能配置。但建议使用 profile:user 和读取 cookies 的做法会令技能访问到较高权限的用户数据（浏览器会话），值得警惕并需限制在受控环境中运行。

What to consider before installing

这项技能在功能上与其描述一致（抓取、检测、入库、生成报告），但存在几个需用户注意的风险和行动项： - 会话/凭据访问：脚本建议加载/使用已登录的浏览器 cookies（示例路径 /tmp/jd_cookies.json）或使用浏览器 profile:user，这会暴露你的登录会话与其他网站 cookies。除非你明确信任发布者并理解后果，否则不要提供 cookie 文件或共享浏览器 profile。 - 反爬规避行为：SKILL.md 与脚本中包含绕过反爬的技术（修改 navigator.webdriver、设置 automation flags、长时间等待、主动点击/注入脚本、建议切换 IP/proxy）。这可能违反电商平台的服务条款或法律/合规要求。评估合规性与法律风险后再使用。 - 隐式依赖：脚本使用 Playwright/Chromium，但未声明安装步骤。若在本地运行，需事先在受控环境（隔离虚拟机或容器）中安装并测试依赖，避免在主账户环境中直接运行。 - 建议操作： 1) 在隔离环境中测试（临时 VM /容器），并确认不会上传敏感文件到外部服务器。 2) 检查并控制 cookie 文件来源，避免导入包含跨站会话或不必要域的 cookies；最好使用专用测试账号或不登录策略。 3) 若不希望使用规避技术或登录，会修改/移除相关代码（注入脚本、automation flags、cookie 加载）并改用公开 API 或平台授权渠道。 4) 要求作者/发行方提供依赖与安装说明（playwright、Python 包、浏览器版本），并说明是否会向远程服务器发送抓取数据（当前代码未显式上报远程端点）。 5) 考虑法律与合规性影响（平台 Terms of Service、反自动化政策、数据使用许可），并在公司合规团队同意后再在生产环境运行。 总体推荐：在信任发布者并完成以上检查前，将此技能视为“可用但需谨慎”的工具；如果你不能或不愿提供 cookies/profile 或使用规避策略，优先寻找基于官方 API 的替代方案。

药品电商价格监控 Skill

核心能力

• 价格合规性监控：识别低于标准价的违规店铺
• 非授权版本识别：检测海外版、港版、代购等非官方渠道商品
• 多平台监控：支持京东、淘宝、拼多多
• 趋势分析：多期数据对比，追踪违规变化
• 报告生成：自动生成 Markdown 结构化报告
• 数据库存储：SQLite 本地持久化，支持历史查询和趋势分析

适用场景

• 监控指定药品的电商平台售价是否低于公司 MAP 价
• 识别非授权销售渠道（海外版、港版等）
• 定期价格巡检，生成合规报告
• 分析各平台价格分布和违规趋势

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工作流程

第一步：收集需求参数

必需参数：

• 药品名称：完整药品名称（如："阿莫西林胶囊"）
• 标准价格：公司规定的统一零售价（如：33 元）

可选参数：

• 规格：药品规格（如："0.25g*24粒"）
• 监控平台：京东、淘宝、拼多多（默认全部）

示例：

监控"黛力新 0.5mg:10mg 20片/盒"的价格，标准价50元，查京东和淘宝

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第二步：数据抓取（Browser 工具）

推荐方法：使用 Browser 工具直接抓取

• 不依赖 Cookie导出
• 不受登录态过期影响
• 翻页更可靠

2.1 京东抓取流程（✅已验证 2026-04-17）

分页机制（2024年京东改版后）：

• 底部显示 "1/10 共10页 上一页 1 2 3 4 5 6 7 下一页"
• URL 不变，内容通过 AJAX 无刷新加载
• ❌ 点击"下一页"文字链接 → 无效（分页器不更新）
• ✅ 点击数字按钮（如"2"）→ 触发 AJAX 加载

数据提取选择器（2024年京东新结构）：

商品卡片：document.querySelectorAll('[data-sku]')
标题：item.querySelector('[class*="title"]').innerText
价格：item.querySelector('[class*="price"]').innerText（需清洗换行）
店铺：item.querySelector('[class*="name"]').innerText

完整操作流程：

1. 打开搜索页
   browser action:open url:"https://search.jd.com/Search?keyword=<关键词>"

2. 等待8秒让JS渲染
   browser action:act kind:wait timeMs:8000

3. 提取第1页数据（JS evaluate）
   browser action:act kind:evaluate fn:<提取JS>
   → 返回 'clicked page X' 表示成功
   → 返回 'no more pages' 表示已到最后一页，停止

4. 执行翻页JS（京东用"下一页"按钮，淘宝用数字按钮）
   browser action:act kind:evaluate fn:<翻页JS>

5. 等待6秒
   browser action:act kind:wait timeMs:6000

6. 提取当前页数据
   → 重复步骤4-6直到返回 'no more pages'

7. 合并所有页数据，去重

⚠️ 重要：必须翻到"no more pages"才停止！

• 京东有10-20页，必须逐页翻完
• 中途停止会丢失后面页面的数据

停止条件：

• 翻页JS返回 'no more pages' → 已到最后一页
• 翻页后商品数量不变 → 可能已卡在最后一页，停止

提取数据 JS（每页执行）：

() => {
  const results = [];
  const items = document.querySelectorAll('[data-sku]');
  
  for (const item of items) {
    const titleEl = item.querySelector('[class*="title"]');
    const priceEl = item.querySelector('[class*="price"]');
    const shopEl = item.querySelector('[class*="name"]');
    
    const title = titleEl ? titleEl.innerText.trim() : '';
    let price = priceEl ? priceEl.innerText.trim().replace(/\s/g, '') : '';
    const shop = shopEl ? shopEl.innerText.trim() : '';
    
    if (title && price) {
      results.push({ title, price, shop, platform: '京东' });
    }
  }
  return JSON.stringify(results);
}

翻页 JS（京东 - 推荐方案）：

// 京东翻页 - 直接点击"下一页"按钮
// 适用于京东搜索页（2024年改版后验证）
() => {
  const nextBtns = document.querySelectorAll('[class*="next"]');
  for (const btn of nextBtns) {
    const txt = btn.innerText ? btn.innerText.trim() : '';
    if (txt === '下一页') {
      btn.click();
      return 'clicked next page';
    }
  }
  return 'no more pages';
}

翻页 JS（备选方案 - 动态找数字按钮）：

// 如果"下一页"按钮失效，使用数字按钮翻页
() => {
  const allElements = document.querySelectorAll('*');
  let maxPage = 0;
  let nextBtn = null;
  
  for (const el of allElements) {
    try {
      const txt = el.innerText ? el.innerText.trim() : '';
      if (txt.isdigit() && el.childNodes.length === 1) {
        const num = parseInt(txt);
        const parent = el.parentElement;
        if (parent && parent.innerText && parent.innerText.includes('下一页')) {
          if (num > maxPage) {
            maxPage = num;
            nextBtn = el;
          }
        }
      }
    } catch(e) {}
  }
  
  if (nextBtn) {
    nextBtn.click();
    return 'clicked page ' + maxPage;
  }
  return 'no more pages';
}

⚠️ 注意事项：

• 翻页后必须等待 6 秒（AJAX 加载需要时间）
• 用 networkidle 判断加载完成会永远超时（京东有持续追踪请求）
• 翻页失败特征：点击后商品数量不变 → 停止翻页

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2.2 淘宝抓取流程（✅已验证 2026-04-17）

已知限制：

• URL 的 page 参数会被服务器强制重定向回 page=1
• ❌ 直接访问 &page=2 的 URL → 回到第1页
• ✅ 必须用点击数字按钮翻页

分页机制：

• 显示"上一页 当前第1页 /5 下一页"
• 点击数字按钮"2"可以正常翻页（不是URL参数）

提取数据 JS：

() => {
  const results = [];
  const seen = new Set();
  const links = document.querySelectorAll('a[href*="detail.tmall.com"], a[href*="item.htm"]');
  
  for (const link of links) {
    const text = link.innerText || '';
    if (text.includes('黛力新') && text.includes('¥') && text.includes('片')) {
      const priceMatch = text.match(/¥\s*([\d.]+)/);
      const dealsMatch = text.match(/(\d+[\d万]*)\s*人付款/);
      const price = priceMatch ? priceMatch[1] : '';
      const deals = dealsMatch ? dealsMatch[1] : '';
      let title = '商品标题';
      
      // 提取店铺名
      const lines = text.split('\n').filter(l => l.trim());
      let shop = '';
      for (let j = lines.length - 1; j >= 0; j--) {
        const l = lines[j].trim();
        if (l.includes('旗舰店') || l.includes('大药房') || l.includes('医药专营')) {
          shop = l;
          break;
        }
      }
      
      if (price && !seen.has(price)) {
        seen.add(price);
        results.push({ title, price, shop, deals, platform: '淘宝' });
      }
    }
  }
  return JSON.stringify(results);
}

翻页 JS（淘宝通用 - 动态版本）：

// 淘宝翻页 - 自动点击下一个数字按钮
() => {
  const allElements = document.querySelectorAll('*');
  let maxPage = 0;
  let nextBtn = null;
  
  for (const el of allElements) {
    try {
      const txt = el.innerText ? el.innerText.trim() : '';
      if (txt.isdigit() && el.childNodes.length === 1) {
        const num = parseInt(txt);
        const parent = el.parentElement;
        if (parent && parent.innerText && parent.innerText.includes('下一页')) {
          if (num > maxPage) {
            maxPage = num;
            nextBtn = el;
          }
        }
      }
    } catch(e) {}
  }
  
  if (nextBtn) {
    nextBtn.click();
    return 'clicked page ' + maxPage;
  }
  return 'no more pages';
}

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2.3 拼多多抓取流程（✅已验证 2026-04-20）

关键技术发现（⚠️ 重要修正 2026-04-20）：

• window.rawData.stores.store.data.ssrListData.list 只在首屏 SSR 时注入一次
• 滚动后 AJAX 加载的新商品不在 window.rawData 中，翻页后它仍然是 20 条
• ✅ 正确方法：滚动完成后，从 DOM 提取所有商品文本，再解析结构
• 商品文本特征：同时包含 黛力新 + ¥ + 片 + 长度 30~800 字符的 DOM 元素
• 价格字段在 DOM 中被拆成多行（如 ¥\n42\n.6），需要清洗合并
• 翻页机制：瀑布流无限滚动，scrollHeight 会随加载不断扩大
• 停止条件：连续 3 次滚动后 DOM 中 drug items 数量不变（建议上限 20 次滚动）

操作流程：

1. browser action:open url:"https://mobile.yangkeduo.com/search_result.html?search_key=<关键词>"
2. 等待8秒（SSR渲染完成）
3. 循环（最多20次）：
   a. 执行滚动 JS：window.scrollBy(0, 800)
   b. 等待3秒（让 AJAX 加载）
   c. 检查 drug items 数量
   d. 若数量不变次数 >= 3，停止滚动
4. 执行 DOM 提取 JS（见下方）
5. Python 解析价格/标题/销量，生成报告

滚动 JS（拼多多）：

() => {
  window.scrollBy(0, 800);
  return 'scrolled, scrollH=' + document.body.scrollHeight;
}

DOM 提取 JS（滚动完成后执行，全量提取）：

// 从 DOM 提取所有商品（用于滚动完成后一次性提取）
() => {
  var all = document.querySelectorAll('*');
  var rawItems = [];
  for (var i = 0; i < all.length; i++) {
    var txt = all[i].innerText || '';
    if (txt.indexOf('黛力新') === -1) continue;
    if (txt.indexOf('片') === -1) continue;
    if (txt.indexOf('¥') === -1) continue;
    if (txt.length < 30 || txt.length > 800) continue;
    rawItems.push(txt);
  }
  // 按前50字符去重
  var seen = {};
  var unique = [];
  for (var j = 0; j < rawItems.length; j++) {
    var key = rawItems[j].substring(0, 50);
    if (!seen[key]) { seen[key] = true; unique.push(rawItems[j]); }
  }
  return 'unique:' + unique.length + ' samples:' + JSON.stringify(unique.slice(0,2)).substring(0, 300);
}

Python 解析脚本（处理 DOM 原始文本）：

import re

def parse_pinduoduo_items(raw_texts):
    """解析拼多多 DOM 原始文本，提取结构化商品数据"""
    results = []
    for txt in raw_texts:
        lines = txt.split('\n')
        title = ''
        price = ''
        sales = ''
        for li, line in enumerate(lines):
            l = line.strip()
            # 取第一个含药品名的行作为标题
            if not title and ('黛力新' in l or '氟哌噻吨' in l or '加乐舒' in l):
                title = l
            # ¥ 符号后面跟着数字/小数点是价格
            if l == '¥' and li + 1 < len(lines):
                p1 = lines[li+1].strip()
                p2 = lines[li+2].strip() if li+2 < len(lines) else ''
                # 处理 ¥
42
.6 格式（价格被拆成多行）
                if p2 and re.match(r'^\.[0-9]$', p2):
                    price = p1 + p2
                else:
                    price = p1
            # 销量
            if '本店已拼' in l or '全店总售' in l:
                sales = l
                break
        if title and price:
            results.append({'title': title[:80], 'price': price, 'sales': sales, 'platform': '拼多多'})
    return results

⚠️ 注意事项：

• ❌ 不要依赖 window.rawData 取滚动后的数据（它不更新！）
• ✅ 必须从 DOM 提取：querySelectorAll + 关键词过滤
• 等待时间：首次加载 8 秒，每次滚动后等待 3 秒
• 价格清洗：¥\n42\n.6 → 42.6
• 拼多多无限滚动：热门药品搜索可达数百条，建议设滚动上限（如 20 次）

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第三步：数据库存储

3.1 数据库初始化

数据库路径：~/.openclaw/skills/pharmacy-price-monitor/price_monitor.db

数据库架构：

-- 药品表（按药品名称去重）
CREATE TABLE IF NOT EXISTS drugs (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL UNIQUE,
    spec TEXT,
    standard_price REAL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 抓取记录表（每次抓取一条记录）
CREATE TABLE IF NOT EXISTS crawl_records (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    drug_id INTEGER NOT NULL,
    platform TEXT NOT NULL,
    total_items INTEGER,
    min_price REAL,
    max_price REAL,
    avg_price REAL,
    crawl_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    FOREIGN KEY (drug_id) REFERENCES drugs(id)
);

-- 商品详情表
CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    crawl_record_id INTEGER NOT NULL,
    drug_id INTEGER NOT NULL,
    platform TEXT NOT NULL,
    title TEXT,
    price REAL NOT NULL,
    shop TEXT,
    deals TEXT,
    url TEXT,
    is_low_price BOOLEAN DEFAULT 0,
    notes TEXT,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    FOREIGN KEY (crawl_record_id) REFERENCES crawl_records(id),
    FOREIGN KEY (drug_id) REFERENCES drugs(id)
);

3.2 数据存储脚本

每次抓取完成后，将数据存入数据库：

import sqlite3, json
from datetime import datetime

DB_PATH = "~/.openclaw/skills/pharmacy-price-monitor/price_monitor.db"

def init_db():
    conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
    c = conn.cursor()
    c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS drugs (
        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
        name TEXT NOT NULL UNIQUE,
        spec TEXT,
        standard_price REAL,
        created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP)''')
    c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS crawl_records (
        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
        drug_id INTEGER NOT NULL,
        platform TEXT NOT NULL,
        total_items INTEGER,
        min_price REAL,
        max_price REAL,
        avg_price REAL,
        crawl_time TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
        FOREIGN KEY (drug_id) REFERENCES drugs(id))''')
    c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
        id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
        crawl_record_id INTEGER NOT NULL,
        drug_id INTEGER NOT NULL,
        platform TEXT NOT NULL,
        title TEXT,
        price REAL NOT NULL,
        shop TEXT,
        deals TEXT,
        url TEXT,
        is_low_price BOOLEAN DEFAULT 0,
        notes TEXT,
        created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
        FOREIGN KEY (crawl_record_id) REFERENCES crawl_records(id),
        FOREIGN KEY (drug_id) REFERENCES drugs(id))''')
    conn.commit()
    return conn

def save_crawl(drug_name, spec, standard_price, platform, products):
    conn = init_db()
    c = conn.cursor()
    
    # 插入或获取药品ID
    c.execute('''INSERT OR IGNORE INTO drugs (name, spec, standard_price) 
                 VALUES (?, ?, ?)''', (drug_name, spec, standard_price))
    c.execute('SELECT id FROM drugs WHERE name = ?', (drug_name,))
    drug_id = c.fetchone()[0]
    
    # 计算价格统计
    prices = [float(p['price'].replace('¥','').replace(',','')) for p in products]
    min_p, max_p, avg_p = min(prices), max(prices), sum(prices)/len(prices)
    
    # 插入抓取记录
    c.execute('''INSERT INTO crawl_records 
                 (drug_id, platform, total_items, min_price, max_price, avg_price)
                 VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)''',
              (drug_id, platform, len(products), min_p, max_p, avg_p))
    crawl_record_id = c.lastrowid
    
    # 插入商品
    for p in products:
        price_val = float(p['price'].replace('¥','').replace(',',''))
        is_low = 1 if standard_price and price_val < standard_price else 0
        c.execute('''INSERT INTO products 
                     (crawl_record_id, drug_id, platform, title, price, shop, deals, is_low_price)
                     VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)''',
                  (crawl_record_id, drug_id, platform, p.get('title',''), 
                   price_val, p.get('shop',''), p.get('deals',''), is_low))
    
    conn.commit()
    conn.close()
    print(f"已存储 {len(products)} 条商品数据到数据库")

# 使用示例：
# save_crawl("黛力新", "0.5mg:10mg 20片/盒", 50.0, "京东", jd_products)
# save_crawl("黛力新", "0.5mg:10mg 20片/盒", 50.0, "淘宝", taobao_products)

3.3 历史查询

def query_history(drug_name, platform=None, limit=10):
    conn = sqlite3.connect(DB_PATH)
    c = conn.cursor()
    
    if platform:
        c.execute('''SELECT cr.crawl_time, cr.platform, cr.total_items, 
                            cr.min_price, cr.max_price, cr.avg_price
                     FROM crawl_records cr
                     JOIN drugs d ON cr.drug_id = d.id
                     WHERE d.name = ? AND cr.platform = ?
                     ORDER BY cr.crawl_time DESC LIMIT ?''',
                  (drug_name, platform, limit))
    else:
        c.execute('''SELECT cr.crawl_time, cr.platform, cr.total_items,
                            cr.min_price, cr.max_price, cr.avg_price
                     FROM crawl_records cr
                     JOIN drugs d ON cr.drug_id = d.id
                     WHERE d.name = ?
                     ORDER BY cr.crawl_time DESC LIMIT ?''',
                  (drug_name, limit))
    
    results = c.fetchall()
    conn.close()
    return results

# 查询示例：query_history("黛力新", platform="京东")

---

第四步：数据处理

4.1 价格清洗

京东价格含换行符，需清洗：

price = price.replace('¥', '').replace('\n', '').replace(' ', '')
# "¥\n50" → "50"

4.2 去重

多页数据按 title+price 去重：

seen = set()
unique = []
for p in results:
    key = p['title'][:30] + p['price']
    if key not in seen:
        seen.add(key)
        unique.append(p)

---

第五步：报告生成

生成 Markdown 报告，结构：

# 药品电商价格监控报告

## 一、调研目标
- 药品：XXX
- 规格：XXX
- 标准价格：XXX 元
- 平台：京东、淘宝

## 二、数据概览
| 平台 | 商品数 | 价格区间 |
|------|--------|----------|
| 京东 | X | ¥X - ¥X |
| 淘宝 | X | ¥X - ¥X |

## 三、低价商品清单
| 平台 | 店铺 | 价格 | 备注 |
|------|------|------|------|

## 四、购买建议
| 场景 | 推荐 | 价格 |
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快速开始

抓取京东全部数据（动态翻页）：

1. browser action:open url:"https://search.jd.com/Search?keyword=黛力新+0.5mg+10mg+20片"
2. 等待8秒
3. 执行提取JS → 保存第1页
4. 执行翻页JS → 返回 'clicked page X'
5. 等待6秒 → 执行提取JS → 保存第X页
6. 重复步骤4-5，直到返回 'no more pages'
7. 合并所有页数据，去重

抓取淘宝数据：

1. browser action:open url:"https://s.taobao.com/search?q=黛力新+0.5mg+10mg+20片"
2. 等待8秒
3. 执行提取JS → 保存
4. 执行翻页JS(2) → 等待6秒 → 执行提取JS
5. 重复直到翻页失败
6. 合并数据，去重

抓取拼多多数据：

1. browser action:open url:"https://mobile.yangkeduo.com/search_result.html?search_key=黛力新+0.5mg+10mg+20片"
2. 等待8秒
3. 执行提取JS → 保存数据
4. 执行滚动JS → 等待5秒
5. 检查 lastPage：
   - lastPage === false → 重复步骤3-5
   - lastPage === true → 停止
6. 合并所有数据，去重

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重要注意事项

1. 翻页核心区别

平台	翻页方式	URL变化	关键
京东	点击数字按钮	不变	❌ 不能用"下一页"文字链接
淘宝	点击数字按钮	可能被重定向	✅ 以页面文字为准
拼多多	window.scrollBy(0,800) + DOM提取	不变	✅ 滚动完成后从 DOM 提取（window.rawData 不更新！）

2. 等待时间

• 京东首次加载：8秒
• 京东翻页后：6秒
• 淘宝每次翻页：6秒
• 拼多多每次滚动后：3秒

3. 防封注意

• 每页间隔 1-2 秒随机延迟
• 避免短时间内大量请求
• 优先使用 Browser 工具（保持登录态）
• 拼多多：✅ 已验证可从 DOM 提取（window.rawData 在滚动后不更新，必须用 querySelectorAll + 关键词过滤）

4. 各平台验证时间

• 京东：✅ 已验证 2026-04-17
• 淘宝：✅ 已验证 2026-04-17
• 拼多多：✅ 已验证 2026-04-20