GitHub 18K Star！这个开源 AI 工具，帮你自动蹲守闲鱼好物

想在闲鱼蹲一台成色不错、价格合适的二手设备，经常要反复搜索、翻商品图，再一条条看卖家描述。等忙完别的事情回来，合适的可能已经被拍走了。

最近，一个开源项目 ai-goofish-monitor 受到不少关注。截至 2026 年 11 月 10 日，它在 GitHub 已经获得超过 1.8 万颗 Star。它能按照设定的条件持续或定时搜索商品，再调用 AI 分析，发现值得看的商品后推送通知。

项目基于 Playwright 和大模型，提供 Web 管理界面。想蹲电脑、相机、游戏机或其他二手物品，都可以分别建立任务，让系统帮忙筛选。

用自然语言描述需求，AI 帮你生成筛选标准

创建任务时，可以直接写下自己想买什么、预算多少、对成色和卖家有哪些要求。系统会根据详细需求生成分析标准，之后用这些标准评估搜索到的商品。

比如想买一台二手笔记本，可以写：“预算 4000 元以内，寻找正常使用的 MacBook Pro M2，希望屏幕没有明显损伤，排除故障机、配件和只收不卖的帖子。”这段话可以作为创建任务时的需求示例，具体关键词和价格范围还要在任务中确认。

AI 任务提交后，后台会先生成分析标准，界面会显示进度。对于需求比较简单的场景，也可以使用关键词判断模式，直接设置规则。

图片来源：Usagi-org 项目仓库

项目还能编辑任务使用的 Prompt。第一次筛出来的结果不理想时，可以回到标准里补充要求，比如把“只要整机”或“排除维修机”写得更清楚，再观察后续结果。

结合商品图片和卖家信息，辅助判断是否值得看

系统发现新商品后，会获取商品详情、卖家信息和图片，再交给配置好的多模态模型分析。这样除了标题里有没有关键词，还能把描述、图片以及可获取的卖家信息放在一起参考。

举个例子，同样搜索相机，有的帖子卖的是机身，有的是镜头、包装盒或维修服务；即使标题看起来接近，商品描述和图片也可能完全不同。把“只要正常工作的机身”等条件写进需求后，AI 就有更多信息辅助筛选。

不过，图片里看不到的暗病、卖家没有说明的问题，模型也无法凭空确认。AI 的推荐适合用来缩小人工查看范围，购买前仍要查看原帖、核对细节并与卖家沟通。

多个任务分别设置，还能定时运行和推送通知

项目支持同时管理多个任务，每个任务可以设置自己的关键词、价格区间、筛选条件和 AI 提示词。例如，一个任务盯二手镜头，另一个任务盯游戏掌机，各自使用不同的预算和判断标准。

筛选条件还包括包邮、新发布时间，以及省、市、区三级区域。只想找附近面交的商品时可以指定区域；想先看看市场上有哪些选择，也可以暂时留空，避免范围过窄。

不想一直手动启动，可以使用 Cron 表达式配置周期性任务。符合条件的商品可通过企业微信、Bark、Telegram、ntfy.sh 或 Webhook 等渠道通知；需要先在系统中配置对应服务。

Web 界面里还能查看任务状态、筛选结果和运行日志。结果页方便回看商品，日志则有助于排查登录状态失效或模型调用失败等问题。

如何部署：Docker 启动后配置模型和闲鱼账号

这个项目采用 MIT 许可证开源，需要自己准备运行环境。官方推荐 Docker 部署，先安装好 Docker 和 Compose，然后在终端运行：

接着编辑项目目录下的 .env，填写 OpenAI 兼容接口的 API Key、接口地址和支持图片输入的模型名称，分别对应 OPENAI_API_KEY、OPENAI_BASE_URL 和 OPENAI_MODEL_NAME。建议同时设置自己的 Web 登录账号和密码。

启动后，在运行机器的浏览器访问 http://127.0.0.1:8000。首次使用进入“闲鱼账号管理”，按照仓库说明使用 Chrome 扩展导出闲鱼登录态 JSON 并导入；再到“任务管理”创建任务、绑定账号并启动。

默认 Web 账号密码为 admin / admin123，部署时应修改。登录态文件和 API Key 都属于敏感凭据，要妥善保管，不要发给别人；远程部署时也要限制管理界面的访问。

项目代码开源，但模型接口是否收费、如何计费取决于所选服务商和模型；持续监控会产生接口调用，建议先用一个任务、小范围验证，再根据实际用量调整。

项目提醒使用者遵守闲鱼用户协议及 robots.txt，避免过于频繁的请求，以免造成服务负担或账号受限。具体运行效果也会受到登录状态、平台页面变化和模型判断能力的影响。

让 AI 先筛一遍，自己再决定买不买

ai-goofish-monitor 把搜索、规则筛选、AI 分析和通知连到了一起。对于经常寻找特定型号、又不想反复刷新页面的人来说，这套流程很有吸引力。

可以先从一个目标明确的商品开始：写清型号、预算和不能接受的情况，跑一段时间看看结果，再调整筛选标准。遇到感兴趣的商品，最后仍由自己核对成色、价格和交易细节。

项目地址：https://github.com/Usagi-org/ai-goofish-monitor