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Goofish Shopping Skill — Development skill for Claude Code

Development community

让 Claude Code 用内置浏览器替你在闲鱼上挑东西:拆区间价、核到手价、审卖家、问参数、出对比报告.

How to install Goofish Shopping Skill

This entry records only its repository, not the path inside it, so there is no exact command to give. Open rmqg/goofish-shopping-skill and copy the folder into ~/.claude/skills/, or the file into ~/.claude/agents/.

What Goofish Shopping Skill does

让 Claude Code 用内置浏览器替你在闲鱼上挑东西:拆区间价、核到手价、审卖家、问参数、出对比报告。下单付款永远由你自己完成。

Alternatives in Development

  • Commerce Agents — Reference blueprint for building shopping and merchant agents with Claude 2.6k ★
  • Claude For Commerce Examples — Shopify implementations of Anthropic's commerce-agents blueprint: a storefront shopping agent over UCP and Sig 111 ★
  • Agent Evals Playground — A shopping agent, a labelled eval suite, and the wiring to score it against a real cluster instead of a fixtur 1 ★

README

goofish-shopping

一个给 [Claude Code](https://claude.com/claude-code) 用的技能(Skill):**让 Claude 用内置浏览器替你在闲鱼上挑东西**——澄清需求、搜索筛选、审卖家、私信问参数、回访收结果、出候选对比报告。

下单和付款**永远由你自己完成**,技能只做到"锁定候选 + 沟通完毕"。

它解决什么问题

闲鱼的信息质量很差,而且是**系统性地**差。直接让模型去搜,它会踩这些坑:

  • 标价不是到手价。挂 ¥25 - 155 的多规格链接,标题打广告的那个配置实际要 ¥153,而 ¥25 是个完全不同的丐版。
  • 标题不算数。标题写"4K",描述里才写"4K30Hz";标题写"网管",其实没有 Web 界面。
  • 型号名不足以定规格。同一个型号名下常横跨 4K30Hz 和 4K60Hz 两种版本,只有完整货号后缀能区分。
  • 卖家的回答不一定是卖家说的。有卖家挂着 AI 自动应答,逐条作答、语气笃定、看着完美,但那是机器人照着商品描述编的。
  • 好评率会骗人。100%(卖出 3 件)的信息量远不如 97%(卖出 1374 件)。

这个技能把这些坑、以及浏览器自动化本身的坑,写成了模型**推不出来**的那部分知识。挑东西的判断力交给模型自己。

安装

git clone https://github.com/rmqg/goofish-shopping-skill.git ~/.claude/skills/goofish-shopping

或者手动把 `SKILL.md` 放到 `~/.claude/skills/goofish-shopping/SKILL.md`。

**前提**:你已经在 Claude Code 的内置浏览器(Browser pane)里登录了闲鱼。

用法

直接说人话就行,技能会自动触发:

帮我在闲鱼挑个拓展坞,MacBook Air M3 办公用,要外接显示器,预算100以内
https://www.goofish.com/item?id=xxxxx 这个靠谱吗?卖家信誉帮我看看
帮我问下这个卖家,HDMI 到底是 4K30 还是 4K60

发完消息后,过 20~30 分钟让它回访收结果:

看看闲鱼卖家回复了没

边界

技能里写死的红线:

  • 绝不代替你下单、支付或输入支付信息,即使你明确授权也不行。
  • 边界在「确认购买」按钮,不在"看订单页"。为了核到手价,允许打开确认订单页只读查看价格明细(那只是预览、不产生订单),但绝不点那个按钮。
  • 不泄露你的隐私。确认订单页会列出你保存的收货地址和手机号——技能明确要求不复述、不写进报告、不发给卖家。
  • 砍价只在你给了目标价时进行,礼貌出价一次,不纠缠。
  • 遇登录墙停下来请你处理,绝不代为登录或过验证码。

关于设计

这个技能刻意**不写**下面这些:

  • 怎么挑东西、什么参数好、哪个牌子靠谱 —— 模型自己会,写进去只是让技能变胖
  • 具体商品的具体坑(比如"某某型号有30Hz版") —— 只对那一个型号有用,不可泛化

它只写模型**推不出来**的:平台特有的骗术、浏览器工具的坑(哪个 API 不触发事件、发送按钮什么时候才出现)、以及该守的边界。

对应的一个具体例子:与其写"CM511 有 30Hz 版",不如写"**拿到型号就自己上网查官方规格**"——前者只救 CM511,后者对所有商品都成立。

开发过程

技能是从一次真实的拓展坞选购里长出来的,并用 [skill-creator](https://github.com/anthropics/skills) 跑过评测:

  • 3 个评测用例 × 带技能/不带技能 对照
  • 独立评分员打分(9/9、11/11)
  • 其中一条改动带来了可测量的效果:同一型号交换机,旧版拿到 ¥205(超预算),新版在商品详情页的"为你推荐"侧栏里找到同款 ¥180(进预算),卖家信誉还更好

**诚实的局限**:

  • 量化评测显示新旧版 pass rate 打平(Delta +0.00)——断言没能捕捉到真实差异。真正的改进只在实际产出里看得到。
  • "先追问需求"这一节,对照组(不带技能)自己也会做,该节的价值只在"把参数定成硬性排除条件"这个具体手法。
  • 评测跑的是演练模式(禁止真发消息),所以"回访"那节是靠一次真实购物验证的,不是自动化测出来的。

`evals/evals.json` 里有测试用例