盯Vinted上新，低于市价的好货自动推Discord

原文要点

这是一个n8n模板：Google Sheet的Searches表每行存一个Vinted搜索（含各自Discord webhook），每15分钟以增量模式调用Apify的vinted-listing-lookup，已见商品不重复计费也不重复提醒。每个商品先写入History表，再用该搜索近14天记录算中位价，按低于中位价幅度、成色权重、可选卖家评分算deal分。低30%以上即时推Discord，10-29%进每日早8点摘要。OpenAI假货/破损/缺尺码过滤默认接好但凭据为空，不加key就安全跳过。连续三次失败会标记needs attention并一次性告警。

这次做成什么

在本站练习方案里，我们先不上真Apify抓数据，而是用三条合成Vinted商品CSV走一遍‘历史表→14天中位价→deal分→路由’的判定逻辑，并配好Searches表结构与OpenAI红旗过滤提示词，练熟后再接真实模板。这是本站独立设计的中位价判定练习，原模板的Apify actor参数和n8n节点细节需在模板页核对。

准备什么

• 一个n8n实例（云端或自托管），能创建Google Sheets节点
• 一个Google账号和新建的空Google Sheet
• 一个Discord频道管理权限，用于创建webhook
• 可选：Apify免费账号token、OpenAI API key（练习阶段可都不要）

具体怎么做

1. 建三表结构的Google Sheet

   新建一个Sheet，建三个标签页：Searches、History、Digest。Searches表头依次为searchInput, country, maxPrice, conditions, brands, discordWebhook, active, failCount, status；History表头为searchLabel, listingId, title, price, priceEur, currency, condition, country, url, imageUrl, discordWebhook, checkedAt；Digest表头为searchLabel, title, priceEur, dealScorePct, medianPriceEur, url, imageUrl, discordWebhook, checkedAt。先按下面材料里的合成CSV手工填入History三行历史数据和一个Searches行。

2. 在n8n里复刻判定练习流

   建一个新工作流：Manual Trigger→Google Sheets读History→Code节点。Code节点中筛选同一searchLabel且checkedAt在近14天内的行，取priceEur排序后取中位（偶数条取中间两条均值），再对每条候选新商品计算discountPct=(median-price)/median*100，乘以成色权重（本站练习设定：new=1.1, very_good=1.0, good=0.9），得到dealScorePct。Switch节点分三路：>=30进'即时推送'分支，10-29进'摘要队列'分支写Digest表，<10仅写History。

3. 接Discord推送

   在Discord频道设置→Integrations→Webhooks→New Webhook复制URL，粘贴到Searches行的discordWebhook列。即时分支用HTTP Request节点POST到该URL，body含embeds：标题、价格、中位价、折扣百分比、商品链接和imageUrl缩略图。摘要分支由每天8:00的Schedule Trigger驱动，读Digest表当天记录拼成一条消息发出后清空已发记录。

4. 可选接OpenAI红旗过滤

   在Switch之前插入OpenAI Chat Model节点，用下面材料的提示词对title+description判定是否疑似假货、replica、破损、for parts或缺尺码，返回JSON {"flagged":true/false,"reason":"..."}。IF节点只放行flagged为false的商品；提示词要求无法判定时返回flagged:false，保证凭据缺失或回复异常时流程不中断。

可直接复制的材料

Searches行：
searchInput,country,maxPrice,conditions,brands,discordWebhook,active,failCount,status
vintage levis 501,FR,80,"new,very_good,good",Levi's,https://discord.com/api/webhooks/REPLACE_WITH_YOUR_WEBHOOK,yes,0,ok

History行（searchLabel=vintage levis 501，近14天，EUR）：
searchLabel,listingId,title,price,priceEur,currency,condition,country,url,imageUrl,discordWebhook,checkedAt
vintage levis 501,9001,Levi's 501 vintage W32,45,45,EUR,very_good,FR,https://www.vinted.fr/items/9001,https://example.com/img1.jpg,https://discord.com/api/webhooks/REPLACE,2026-09-28T08:00:00Z
vintage levis 501,9002,Levi's 501 bleu W34,52,52,EUR,good,FR,https://www.vinted.fr/items/9002,https://example.com/img2.jpg,https://discord.com/api/webhooks/REPLACE,2026-10-01T08:00:00Z
vintage levis 501,9003,Levi's 501 noir W30,38,38,EUR,very_good,FR,https://www.vinted.fr/items/9003,https://example.com/img3.jpg,https://discord.com/api/webhooks/REPLACE,2026-10-04T08:00:00Z

你是二手平台商品质检员。阅读下面的商品标题和描述，判断它是否属于以下任一情况：疑似假货或replica（复刻）、明显破损、标注为for parts/配件机、缺少尺码信息导致无法判断是否可穿。
只返回JSON，不要多余文字：{"flagged": true 或 false, "reason": "一句话中文原因"}
如果你无法确定，或描述信息不足，一律返回 {"flagged": false, "reason": "信息不足，默认放行"}。

商品标题：{{ $json.title }}
商品描述：{{ $json.description }}

// 本站练习用伪代码逻辑（在n8n Code节点选JavaScript）
// 输入：historyRows = 本搜索近14天历史，candidate = 新商品
const prices = historyRows.map(r => r.priceEur).sort((a,b)=>a-b);
const mid = Math.floor(prices.length/2);
const median = prices.length%2 ? prices[mid] : (prices[mid-1]+prices[mid])/2;
const condWeight = {"new":1.1,"very_good":1.0,"good":0.9}[candidate.condition] ?? 1.0;
const discountPct = (median - candidate.priceEur) / median * 100;
const dealScorePct = discountPct * condWeight;
// 路由：dealScorePct>=30 即时推送；10-29 进Digest；其余只记History

输入与输出示例

本站虚构演示，数字为手算示意，非真实抓取或运行结果。

输入

Searches行搜索vintage levis 501，History近14天三条价格45/52/38 EUR，新进来一条商品：Levi's 501 vintage W33，very_good，售价28 EUR，描述齐全。

对应输出

中位价median=45 EUR；discountPct=(45-28)/45=37.8%；成色权重very_good=1.0，dealScorePct=37.8；>=30进即时推送分支，Discord收到embed：‘Levi's 501 vintage W33 — 28 EUR（近14天中位45 EUR，低37.8%）’附链接和图。OpenAI过滤返回{"flagged":false,"reason":"无明显风险"}，不拦截。

做完检查这些

• History表中位价计算正确：三条45/52/38排序后取中位得45 EUR
• dealScorePct为37.8的商品走了即时推送分支，而不是进Digest或静默
• OpenAI凭据留空时工作流能完整跑完，红旗步骤被安全跳过不报错
• 接入真实模板后验证：让某搜索的数据源连续失败三次，Searches行status变为needs attention，且只收到一条一次性Discord告警（练习流未实现该逻辑）

容易卡住的地方

• Searches/History/Digest三个表的列名必须和模板逐字一致，否则节点字段映射会全部失效
• OpenAI节点默认凭据为空是设计行为，不会报错，但也意味着过滤实际没生效，别误以为已开启
• Delta增量模式依赖actor记录已见商品，第一次跑会抓回一批存量商品，History暴涨属正常
• Discord webhook泄露等于任何人都能往你频道发消息，练习时也要当密钥保管，不要提交到公开仓库