价格跟踪器概述
跨多个电子商务平台跟踪产品价格，以识别套利机会、利润率和最佳购买/销售窗口。该技能实现自动价格监控、历史跟踪和收入驱动的决策。
核心能力
搜索和跟踪产品：在Amazon、eBay、Walmart、Best Buy等平台上按关键词搜索产品
将产品添加到监控列表
设置目标价格阈值
配置警报频率（每小时、每天、每周）
示例请求：“在Amazon和eBay上监控iPhone 15 Pro的价格。如果价格低于800美元或eBay上的价格比Amazon低150美元以上，请提醒我。”
跨平台比较：比较各个平台上相同产品的价格
计算费用和运费后的利润率
识别有价值的套利机会（费用和运费后的利润率超过20%）
考虑平台费用、运费和税费
费用结构参考：
Amazon：约15%的推荐费
eBay：约13%的最终价值费+上市费
Walmart：约8-15%的推荐费
示例请求：“找到eBay上的任天堂Switch套装价格比Amazon高20%以上的商品，考虑所有费用和运费。”
价格历史：跟踪30、60、90天的价格变化
识别季节性价格模式
检测价格操纵或限时促销
导出历史数据进行分析
示例请求：“显示过去60天AirPods Pro 2的价格历史。找出最佳购买时间。”
警报配置：
价格下降警报（低于阈值）
套利机会警报（利润率阈值）
竞争对手价格警报（当竞争对手降低价格时）
批量产品监控
示例请求：“为所有索尼电视机型号设置警报。如果任何型号的价格低于400美元或有25%以上的套利率，请提醒我。”
快速入门
跟踪单个产品
# 使用脚本/track_product.py
python3 scripts/track_product.py \
--product "Apple iPhone 15 Pro 256GB" \
--platforms amazon,ebay \
--alert-below 800 \
--alert-margin 0.20
批量监控产品从CSV
# 使用脚本/bulk_monitor.py
python3 scripts/bulk_monitor.py \
--csv products.csv \
--margin-threshold 0.25 \
--alert-frequency daily
价格比较报告
# 使用脚本/compare_prices.py
python3 scripts/compare_prices.py \
--keyword "Sony WH-1000XM5" \
--platforms amazon,ebay,walmart,bestbuy \
--report markdown
工作流程
套利机会发现
搜索高需求类别的产品（电子产品、游戏、家居用品）
使用compare_prices.py比较所有平台的价格
计算费用、运费和税费后的净利润
筛选20%以上的利润率机会
验证产品状况和卖家可靠性
执行或设置价格下降监控
价格下降监控
识别目标产品（心愿单、季节性折扣商品）
使用track_product.py设置警报阈值
监控历史模式以预测最佳购买时间
当价格低于阈值时执行
重复季节性购物活动（Prime Day、黑色星期五）
脚本
track_product.py
跟踪单个产品在各个平台上的价格，具有可配置的警报。
参数：
--product：产品名称/关键词
--platforms：逗号分隔的平台（amazon,ebay,walmart,bestbuy）
--alert-below：当价格低于此金额时提醒
--alert-margin：当套利率超过此分数时提醒（例如0.20 = 20%）
--frequency：检查频率（每小时、每天、每周）
--output：输出格式（json、csv、markdown）
示例：
python3 scripts/track_product.py \
--product "Samsung Galaxy S24 Ultra 256GB" \
--platforms amazon,ebay,walmart \
--alert-below 900 \
--alert-margin 0.25 \
--frequency daily \
--output markdown
compare_prices.py
比较产品在所有平台上的价格。
参数：
--keyword：产品搜索关键词
--platforms：逗号分隔的平台（默认：所有）
--report：报告格式（markdown、json、csv）
--sort-by：按价格、利润率或评分排序
--min-rating：最低卖家评分
示例：
python3 scripts/compare_prices.py \
--keyword "PlayStation 5 Slim" \
--platforms amazon,ebay,walmart,bestbuy \
--report markdown \
--sort-by margin \
--min-rating 4.5
bulk_monitor.py
从CSV文件监控多个产品。
CSV格式：
product,platforms,alert_below,alert_margin
"Apple MacBook Air M3 256GB",amazon,ebay,walmart,899,0.20
"Sony PlayStation 5",amazon,ebay,399,0.25
"Dyson V15 Detect",amazon,walmart,bestbuy,500,0.18
参数：
--csv：CSV文件路径
--margin-threshold：最低利润率阈值
--alert-frequency：警报频率
--output：警报输出文件
示例：
python3 scripts/bulk_monitor.py \
--csv products.csv \
--margin-threshold 0.20 \
--alert-frequency daily \
--output alerts.txt
price_history.py
检索和分析历史价格数据。
参数：
--product：产品名称/关键词
--days：历史数据天数（默认：30）
--platform：特定平台
...（其余部分与原文相同）
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