起因：一次 300 块的保价失败
去年双十一前我在某平台买了台 27 寸 2K 显示器，2899 下单。第二天早上刷到同一个链接，页面价变成了 2599。我去找客服保价，客服说价保时效 7 天已经过了——其实没过，是我买的那家店把价保规则改成了「下单后 24 小时内」这种小字条款。300 块，就因为没盯住。
后来我就开始折腾 Deal 爆破手这类工具。先说结论，省得你抱太大期望：它不是神器，它是个筛子。它能做的事是把 2000 个 SKU 里那 3 个真降价的捞出来，剩下 1997 个是噪音。如果你指望装上它就天天捡漏，那大概率会失望。
这类工具到底在干什么：拆成三层看
市面上不管叫 Deal 爆破手、好价监控还是降价提醒，内核都是三层结构：采集层负责定时拉页面或调接口；判断层比对历史价格决定要不要推；推送层发到 TG、钉钉或者 Bark。
90% 的人卡在第二层。什么叫「降价」？是页面原价降了，还是到手价降了？是券后价降了，还是叠加了平台的满减之后才降？我一开始把阈值设成 5%，一天推 47 条，全是「原价 899 现价 879」这种，看两天就懒得点了。后来把阈值调到 12%，并且只比对「加入购物车后的实付价」，推送量直接掉到每天 5-6 条，可用性完全不一样。
这里有个我踩过的坑：历史价格的存储别用 JSON 文件追加，跑一个月文件能到 40 多 MB，每次读写都变慢。换成 SQLite，建一张 price_history 表，sku_id 加时间戳建联合索引，查一周最低价大概 12 毫秒，够用了。
三种部署方式的实测数据
本地 Docker：这是我最后留下的方案。命令大概长这样：docker run -d --name deal -v ./data:/app/data -e TG_TOKEN=你的token dealhunter:latest。镜像 380MB 左右，空跑内存占用 76MB，抓 200 个 SKU 的时候峰值能到 210MB。我挂在树莓派 4B 上，但提醒一句，SD 卡这么写下去撑不过半年，我换成了 128G 的 USB SSD，整机功耗从 3.2W 涨到 4.8W，一个月电费不到一块钱，可忽略。
云函数（腾讯云 SCF 或阿里云 FC）：免费额度确实够用，但冷启动有 800ms 到 2 秒的延迟，抓取超时默认才 3 秒，页面稍微复杂点就被掐断。适合轻量接口型监控，不适合要渲染 JS 的页面。
NAS 上跑：群晖的 Docker 套件直接拉镜像就行，最省事，适合家里已经有 NAS 的人。缺点是 NAS 一般 7x24 开着，你不会有「专门为这事多花电费」的心理负担——但也容易忘了它还在跑，我有次三个月没看，Cookie 早失效了，白跑。
反爬和频率：别贪快
请求间隔我建议 30 秒起步。我一度压到 8 秒，第二周开始返回 403，换 IP 也没用，因为对方封的是 UA 加行为特征。后来发现一个反直觉的点：UA 别乱改，改得太花哨反而显眼，老老实实用手机端 UA 通过率更高。
代理这件事我最后放弃了。商业 IP 池按量计费，1 万次请求大概 20 到 30 块，我一个月要跑 8 万次，成本比省下来的钱还高。改成把 SKU 分成两个时间窗错峰跑，凌晨 2 点到 6 点跑一半，白天跑另一半，问题解决。
推送通道横向对比
TG Bot：免费，但群组消息有频率限制，大约每分钟 20 条，超了会被静默丢弃。
Server 酱：免费版一天 5 条，基本没法用，除非你只盯一个商品。
Bark：iOS 端免费、无条数上限，但节假日推送延迟能到 3 到 5 分钟，抢券场景别指望它。
钉钉机器人：每分钟 20 条，企业用户够用。
我最后是 TG 加 Bark 双通道，TG 用来翻历史记录，Bark 用来做即时提醒，一个不漏一个不丢。
跟现成方案比，自建到底值不值
TG 上的好价频道：0 成本，但信息滞后，同一条 deal 会被转 5 遍，而且你不知道它是真降价还是先涨后降。
Keepa：数据最全，亚马逊的历史价格曲线能拉到 2011 年，专业度没得说。订阅大概 19 欧一个月，折算人民币一百五左右，但它只覆盖亚马逊，我要盯的国行商品它管不着。
慢慢买：免费，覆盖京东天猫，但更新频率和推送及时性一般，热门商品还行，冷门的经常几天不更新。
自建的隐藏成本是维护时间。我算了一下，一个月大概要花 6 到 8 小时处理 Cookie 失效、页面改版、推送失败。按我的时薪算，其实不如直接买 Keepa。但我不后悔，因为我要监控的那几个品类，Keepa 根本不覆盖。
30 天的真实战果
217 个 SKU，触发推送 189 条，我实际下单 4 次。省下来的钱：显示器 300，硬盘 120，奶粉 85，一箱挂耳咖啡 60，合计 565。扣掉一台二手迷你主机 320 和电费，第一年是亏的。
但有个意外收获：因为天天看价格曲线，我大概摸清了几个品类的促销节奏，知道什么时候是真低点、什么时候是假动作。这个认知比那 565 块值钱。
几句实话
别一上来就搞全自动下单。先把采集跑通，看一周数据，你才知道哪些是噪音、阈值该设多少。我见过太多人第一天就配好了自动抢购，结果因为价格判断逻辑写错，用原价买了一堆东西。
还有个安全问题必须说：别把 Cookie 和 Token 传到公共仓库。我搜的时候见过真实的例子，有人把 tg_token 明文提交到 GitHub，被人拿去发广告，账号直接废了。配置文件记得加进 .gitignore，或者干脆用环境变量。