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Usagi-org/ai-goofish-monitor

基于 Playwright 和AI实现的闲鱼多任务实时/定时监控与智能分析系统，配备了功能完善的后台管理UI。帮助用户从闲鱼海量商品中，找到心仪产品。 闲鱼智能监控系统 [中文] ｜ English 基于 Playwright 和 AI 的闲鱼多任务实时监控，提供完整的 Web 管理界面。 核心特性 Web 可视化管理 : 任务管理、账号管理、AI 标准编辑、运行日志、结果浏览 AI 驱动 : 自然语言创建任务，多模态模型深度分析商品 多任务并发 : 独立配置关键词、价格、筛选条件和 AI Prompt 高级筛选 : 包邮、新发布时间范围、省/市/区三级区域筛选 即时通知 : 支持 ntfy.sh 、企业微信、Bark、Telegram、Webhook等多渠道 定时调度 : 支持 Cron 配置周期性任务 账号与代理轮换 : 多账号管理、任务绑定账号、代理池轮换与失败重试 Docker 部署 : 一键容器化部署 截图 🐳 Docker 部署（推荐） git clone https://github.com/Usagi-org/ai-goofish-monitor && cd ai-goofish-monitor cp .env.example .env vim .env # 填写相关配置项 docker compose up -d docker compose logs -f a

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一日一技：如何正确节省九成的大模型Token

最近在各种AI编程社区里面逛，发现一个很有意思的现象——大家都在疯狂地折腾怎么省Token。 有人搞Prompt缓存，有人换便宜模型，甚至还有人专门写了一个 省Token.skill ，让大模型在回复的时候尽量精简。更夸张的是，有人为了省钱，把Claude换成了各种开源小模型，然后抱怨说效果变差了。 这些操作，怎么说呢，就像你家水龙头在哗哗漏水，你不去修水龙头，反而跑去超市买打折的矿泉水。 其实真正吃掉你Token的大头，不是大模型的回复太长，也不是你的Prompt写多了。 是Skill本身。

谢乾坤-青南 · ZH

We Built a Test to Catch Contact Forms That Lie. It Lied to Us Five Times First

We tested 105 contact forms on Lovable and Bolt sites: 27 said "sent" and sent nothing. Here are the five times our own test got it wrong.

Hacker Noon · EN