价探 PriceRadar · 项目作品集

01 · 问题定义

买大件，是一场信息不对称的战争

起源于我自己的真实困境：想买一台索尼 A7C2 相机，价格在 8000–11000 元之间波动。每天手动打开三个 App 比价，被各种券、补贴、仿品搅得精疲力尽。我访谈了自己的整个决策过程，拆出四个核心痛点：

Pain 01

同一商品，三个平台三个价

京东自营、淘宝/天猫、拼多多百亿补贴的定价体系完全不同，手动比价需要在三个 App 间反复切换、各自搜索、各自领券，一次完整的比价要 20 分钟以上。

Pain 02

标价是烟雾弹，券后价才是真相

页面价之外还有满减券、品类券、PLUS/88VIP 折扣、国家补贴……用户真正关心的是「我最后付多少钱」，而不是挂牌价。所有比价工具都只给标价。

Pain 03

搜出来的可能根本不是那个东西

型号相近的仿品、翻新机、竞品混在一起，按价格排序第一个跳出来的往往是陷阱。

真实事故：系统测试期，搜索「iPhone 17 Pro Max」，最低价结果竟是小米 17 Pro Max——型号关键词完全命中，品牌完全不同。这个 P0 级错配直接催生了三层防错配机制（见 04）。

Pain 04

「再等等」的焦虑没有终点

买了怕降价，不买怕涨价。用户缺的不是更多数据，而是一个明确的、有依据的决策信号：现在买，还是等。

02 · 产品方案

每晚八点，替你做完所有功课

产品定位一句话：大件商品的私人买手。用户只需提供「商品 + 精确型号 + 心理价位」，系统自动完成监控、比价、验真、决策四件事，每晚 20:00 推送结论。

① 输入

商品名 + 型号 + 目标价
（型号是比价的最小单元）

② 抓取

驱动用户本机已登录浏览器
获取三平台真实页面价格

③ 决策

权益折算 → 历史分位 →
规则引擎 + LLM 双引擎建议

④ 触达

每晚 20:00 定时任务
桌面通知 + 网站看板

03 · 核心功能

四个界面，一条完整决策链

1

监控大盘：一眼看完所有在盯商品

每张卡片只呈现决策三要素：全网最低到手价、目标价、三档信号徽章。信息密度经过刻意压缩——监控场景的第一诉求是「有没有变化」，而不是「所有细节」。

价探 · 监控大盘

监控大盘：价格用等宽数字字体呈现，信号徽章使用低饱和大地色系

2

商品详情：建议、走势、对比，一屏闭环

DeepSeek 生成的购买建议（规则引擎兜底）+ 两周价格走势（实时抓取 + 慢慢买历史回填）+ 跨平台对比表（页面券后价 / 你的到手价 / 30 天最低 / 历史最低 / 价格优势分位）。每一行都附直达购买链接，从「看」到「买」零跳转损耗。

价探 · 商品详情

详情页：建议面板按信号着色，走势图含目标价参考线，最低价行高亮

3

实时比价：深色主角卡聚焦「全网最低」

任意关键词即时搜索三平台。全网最低价以深色主角卡片呈现，形成视觉锚点；各平台结果分栏列出，疑似非正品自动标注并降透明度——让陷阱在视觉上「沉下去」。

价探 · 实时比价

注意京东栏第一条：¥4,585 的「多型号链接」被系统识别为疑似非正品并自动弱化

4

录入引导：把「精确到型号」变成低摩擦动作

比价的前提是比的是同一个东西。录入流程强制要求具体型号，并用辅助文案解释原因、给出「先创建再修正」的退路——既不牺牲数据质量，也不把用户卡在第一步。

价探 · 添加监控

04 · 关键产品决策

比价产品的护城河，是信任

这个项目里最重要的不是功能数量，而是四个「宁可少做、不可做错」的取舍。

决策一：诚实优先——抓不到就说抓不到，绝不编造

开发早期我用演示数据填充界面，用户验收时立刻指出「这不是真实数据」。此后确立第一原则：任何价格必须来自真实页面；平台需登录、商品未收录、候选全部不匹配时，界面如实说明原因并给出下一步动作（去登录 / 从明日起积累）。短期看界面会「空」，长期看这是用户敢按建议下单的唯一理由。

决策二：三层防错配——从一次 P0 事故长出的机制

「iPhone 变小米」事故后，我没有只修一个 bug，而是设计了通用防线：① 品牌门禁——内置 30+ 品牌别名表，标题必须命中我方品牌，命中竞品品牌一票否决；② 型号硬匹配——型号 token 归一化后必须全部出现（「17 Pro」因缺「Max」被拒）；③ AI 终审——DeepSeek 对候选标题做品牌/型号一致性复核，规则漏网的错配由它拦截。三层全部失效时才降级为「不采信该平台」，绝不拿错的价格糊弄用户。

决策三：比「到手价」，不比「页面价」

用户在「我的权益」中配置 PLUS / 88VIP / 国补资格，系统在页面券后价之上再折算出个人真实支付价。同一商品对不同用户给出不同结论——因为「便不便宜」本来就是因人而异的。这是与所有公共比价工具的差异化定位。

决策四：三档信号 + 固定节奏，对抗决策焦虑

不给用户一堆数字让他自己算，而是压缩成「低价·建议入手 / 观望·再等等 / 高价·不建议买」三档结论，依据是当前价在历史中的分位与目标价的关系。每晚 20:00 固定推送，把「要不要去看看价格」从用户的心智待办中删掉——产品的终极形态是让用户忘记它的存在，只在需要时出现。

05 · 系统架构

轻量全栈，每一处选型都有理由

React + Vite + Tailwind

单页应用；Vite 中间件模式让前后端同进程，部署零配置

Express API

商品 / 价格 / 建议 / 设置；JSON 文件持久化，足够轻

WebBridge 浏览器自动化

复用用户本机登录态抓取三平台，绕过反爬与登录墙，无需维护账号池

DeepSeek LLM

建议文案生成 + 商品标题相关性终审；失败自动回退规则引擎

慢慢买历史回填

第三方历史价曲线按平台分别入库，解决「新品无历史」冷启动

定时任务（cron）

每晚 20:00 自动刷新 + 生成建议 + 桌面通知，当日去重防脏数据

防仿品管线

风控词过滤 → 中位数离群剔除 → 跨平台价格共识 → 店铺销量信号

错误边界与降级

全局 ErrorBoundary；每个外部依赖（LLM/浏览器/第三方）都有降级路径

06 · 迭代路线图

下一步：从「告诉你」到「替你盯」

Phase 2

阈值触发推送

从固定每晚汇报升级为事件驱动：价格跌破目标价的瞬间即时推送，不错过限时神价。

Phase 2

京东/淘宝价格保护提醒

购入后继续监控，价保期内降价自动提醒申请退差——把产品生命周期延长到「买后」。

Phase 3

分享卡片与多人协作

一键生成比价结论分享卡；家庭场景下多人共同维护一份「想买清单」。