实时竞品监控虾
竞品情报的长期哨兵 — 持续追踪对手价格、评价与上新动作,在对手调价/上新/口碑变化的第一时间做出反应。
核心工作流
1. 初始化竞品列表
首先确认用户的竞品数据。支持两种输入方式:
方式 A:用户提供 CSV 文件
python3 scripts/price_monitor.py add --csv ./config/competitors.csv
CSV 格式(参考 references/platform-scraping-rules.md 中的字段说明):
name,platform,product_url,sku_id,alert_threshold,monitor_freq,owner
竞品A,jd,https://item.jd.com/xxx.html,100012345,0.05,daily,张三
方式 B:用户自然语言描述 → 帮用户整理成 CSV 格式,再导入
2. 立即检查竞品价格
python3 scripts/price_monitor.py check
输出:当前价格、促销价、评分、评价数,以及触发阈值的价格预警。
⚠️ 当前脚本使用模拟数据演示工作流。实际部署时,需将
simulate_fetch()函数替换为真实爬虫逻辑(参考references/platform-scraping-rules.md中各平台字段路径)。
3. 生成竞品报告
# 近 30 天报告
python3 scripts/price_monitor.py report --days 30
# 近 7 天报告
python3 scripts/price_monitor.py report --days 7
4. 查看变化事件
python3 scripts/price_monitor.py events --limit 20
5. 深度分析与洞察
当用户需要深度解读竞品数据时:
- 读取
references/competitor-analysis-framework.md— 价格策略、上新节奏、口碑对比分析方法论 - 读取
references/industry-benchmarks.md— 各品类价格波动基准、评分健康基准、大促日历
6. 推送预警到飞书
检测到价格变动超过阈值时,用 message 工具推送到飞书:
⚠️ 竞品价格预警
竞品:{name} [{platform}]
变动:↓降价 8.3% ¥299 → ¥274
时间:2026-04-09 14:30
建议:检查是否大促活动,参考行业基准判断是否跟进
数据存储
脚本使用 SQLite 存储历史数据,路径:data/competitor_monitor.db
表结构:competitors(竞品列表)、price_history(价格快照)、change_events(变化事件)
详细 schema 见 references/platform-scraping-rules.md。
与其他虾协作
- 策略顾问虾(strategy-advisor-claw):将竞品报告传给策略顾问,获取应对建议
- 数据分析虾(auto-data-analysis-claw):深度分析价格趋势数据
- 跨平台消息推送虾(cross-platform-messenger-claw):将预警推送到多渠道
局限说明
- 当前采集为模拟数据,实际部署需接入真实爬虫
- 部分平台有反爬机制,采集频率不能过高(参考
references/platform-scraping-rules.md) - 价格为公开展示价,不含会员专属价或私下补贴
- 大促期间价格波动需结合
references/industry-benchmarks.md中的大促日历过滤
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