跨境客户监控台｜海外 B2B 求购雷达
在本机常驻巡检 5 个海外公开渠道，用可解释的规则把「有人在找供应商」的帖子和采购公告挑出来，标好品类、数量和目的地，放进看板供人工跟进。
- 周期
- 2026.10（首版 1 天）
- 角色
- 需求与方案设计、规则设计、验收
- 来源
- Reddit · go4WorldBusiness · 欧盟 TED · 英国 Find a Tender · CanadaBuys
- 首日数据
- 15.5 小时 · 48 轮巡检 · 3,552 条
- 技术
- Python · FastAPI · SQLite · 本地桌面应用
我的职责与分工
本人负责 6/6 个环节 · 需求与方案设计、规则设计…
- 我的职责
- 需求与方案设计规则设计验收
- 环节分工 · 本人负责 6/6
- 需求本人完成
- 设计本人完成
- 开发本人主导，AI 辅助
- 测试本人完成
- 发布本人主导，AI 辅助
- 迭代本人完成
- AI 参与
- 代码由 AI 编程助手按我写的任务书实现；需求、规则、每轮验收与数据复核由我完成。
- 工具
- CodexClaude
- 时间
- 2026.10 – 至今
核心功能
巡检 → 判定 → 跟进
5 个来源各自限速、熔断、去重；Reddit 用公开订阅源合并请求，严格遵守每分钟 1 次的免登录限制。
规则表 + 否定词识别求购 / 卖家广告 / 可回答问题；按数量、交期、预算、品类、时效打分，每一分都指向原文里的一句话。
看板筛选、详情高亮、状态与备注、CSV 导出；自动生成按来源分开统计的品类需求报告。
技术与 AI 分工
5 层 · AI：代码由 AI 编程助手按我写的任…
| 层 | 用什么 | 做什么 |
|---|---|---|
| 来源 | Reddit · go4WorldBusiness · 欧盟 TED · 英国 Find a Tender · CanadaBuys | 只读公开订阅源、求购页与政府开放数据 |
| 技术 | Python · FastAPI · SQLite · 本地桌面应用 | 本地服务、可追溯台账与桌面入口 |
| 判定 | 可解释规则引擎 | 分类、否定词、卖家过滤、品类、数量与时效打分 |
| 数据 | SQLite | 原文、线索、运行记录与人工跟进状态 |
| 界面 | HTML / CSS / JavaScript + pywebview | 看板、筛选、详情与报告 |
AI 参与：代码由 AI 编程助手按我写的任务书实现；需求、规则、每轮验收与数据复核由我完成。
问题与方案
公开求购信号分散、真假混杂 → 本机可追溯的线索台账
跨境 B2B 的求购信号散落在海外社区、B2B 求购站和政府公开采购数据里。人工逐个平台刷，既容易漏掉新需求，也很难判断发帖人是在购买、找供应商，还是在分享经验。
这个工具把 5 个公开渠道的巡检、规则判定、原文证据和人工跟进放进一个本地看板：先自动筛出可能的采购语境，再由人核对原文、修改状态和导出跟进。
我的工作
需求与规则 → 任务书 → 验收与数据复核
我确定方向与平台：实测 5 家 B2B 求购站都被拦截或禁止抓取后，改接政府开放数据；同时确定只读公开内容、遵守机构限速、不自动联系任何人的合规边界。
我把业务判断写成可解释的规则与统计口径，对正式台账逐条抽查 3 轮，每轮把误判整理成返工任务。典型问题包括：评论沿用父帖标题导致误报、代采中介广告被当成买家、政府采购里的软件与工程服务混进货物线索。
代码由 AI 编程助手按任务书实现；需求、规则、每轮验收与数据复核由我完成。
今日待办
公共采购
需求洞察
采集状态
监控方案
首日结果
26 条真实求购 · 55 条 B2B 求购 · 90 条可投采购
首日 07:27–22:56 运行 48 轮巡检，沉淀 3,552 条公开内容。Reddit 社区去重后 30 条求购，逐条复核确认 26 条为真实需求；go4WorldBusiness 整理出 55 条非大宗求购；政府公开采购中开放可投 90 条、框架协议 40 条，另有 94 条仅限本国或协定国供应商，单独折叠、不计入可跟进数。
求购最多的品类为包装印刷、服装纺织和鞋包箱包。
边界与说明
只读公开内容 · 规则可追溯 · 首日数据
只读取公开、无需登录的内容，遵守 robots.txt 与平台限速；不自动发帖、评论、私信或发送邮件。联系方式只保留原文主动公开的业务信息，不做跨站查人或身份拼接。
首日数据只代表单日公开样本，不等同于市场规模；规则仍有品类歧义和跨社区同文重复的边界。借鉴的开源代码按 MIT 许可证署名。