streetmerchant未来路线图：2025功能规划与发展方向
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/st/streetmerchant streetmerchant作为一款强大的库存检查工具（Stock Checker），旨在帮助用户实时监控各类商品库存状态并及时获取通知。随着电商环境的不断变化和用户需求的持续升级，2025年streetmerchant将迎来一系列重要的功能升级与发展调整，以进一步提升用户体验、扩展适用场景并增强工具的智能化与稳定性。
核心技术架构升级
模块化重构与性能优化
为应对日益增长的商店数量和复杂的监控需求，2025年将对streetmerchant的核心架构进行模块化重构。目前的代码结构中，商店模型（Store Model）分散在src/store/model/目录下，包含了如amazon.ts、bestbuy.ts等众多文件。重构后，将采用插件化架构，使每个商店的解析逻辑、库存检查策略和通知规则能够独立封装、按需加载，这不仅能显著提升代码的可维护性和扩展性，还能减少不必要的资源消耗，提高整体运行效率。
同时，针对当前存在的带宽占用问题（如docs/reference/application.md中提到的LOW_BANDWIDTH配置），将引入智能资源加载策略。通过分析不同商店页面的资源构成，动态决定是否加载图片、字体等非关键资源，并优化网络请求的并发控制和缓存机制，在保证监控准确性的前提下，进一步降低数据流量消耗。
多引擎渲染支持
目前，streetmerchant主要依赖Puppeteer进行页面渲染和交互。为增强对不同网站反爬机制的适应性，2025年计划引入多引擎渲染支持。除了现有的Puppeteer（Chrome/Chromium），还将集成Playwright，以支持更多浏览器内核（如Firefox、WebKit）。用户可根据目标商店的特性，在src/config.ts中配置不同的渲染引擎，或由系统根据商店类型自动选择最优引擎，从而有效规避单一浏览器指纹带来的检测风险。
智能化监控与决策系统
AI驱动的库存预测与异常检测
传统的库存监控主要依赖定期轮询和简单的状态判断。2025年，streetmerchant将引入AI模型，基于历史库存数据、销售趋势、季节性因素以及外部事件（如促销活动、新品发布）进行库存预测。通过分析src/store/目录下积累的大量监控日志和库存变动记录，模型能够提前识别潜在的库存补充窗口或售罄风险，为用户提供更具前瞻性的决策支持。
同时，AI算法将用于异常检测。例如，当某一商店的页面结构发生未预期的变化，导致库存状态解析失败时，系统能够快速识别这种异常，并尝试自动适配新的页面结构，或及时通过src/messaging/中的通知渠道（如Discord、即时通讯工具）向用户报警，大大减少人工干预的需求。
自适应验证码处理机制
验证码始终是自动化库存检查面临的主要挑战之一。尽管目前streetmerchant已通过src/messaging/captcha.ts实现了基于用户交互的验证码处理流程（如docs/reference/captcha.md所述），但2025年将在此基础上引入更智能的自适应处理机制。
系统将学习不同商店验证码的特征（如出现频率、难度等级、图像风格），结合用户历史的验证码响应时间和准确率，动态调整验证码请求策略。例如，对于验证码出现频繁但用户响应较慢的商店，系统可自动延长检查间隔或临时切换到备用代理池。此外，还将探索集成第三方AI验证码识别服务作为辅助手段，在用户授权的情况下，提供自动填充验证码的选项，进一步提升自动化程度。
通知与交互体验增强
个性化通知与多渠道协同
当前，streetmerchant支持多种通知方式，如Discord、Email、SMS等，配置详情可参考docs/reference/notification.md。2025年将重点提升通知的个性化和智能化水平。用户可以根据商品类型、价格区间、库存变化幅度等条件，自定义通知的优先级、频率和内容模板。例如，对于高优先级的目标商品（如RTX 5090显卡），可以同时触发手机推送、短信和智能家居设备（如Philips Hue灯光闪烁，配置见src/messaging/philips-hue.ts）的联动提醒。
此外，将实现多渠道通知的协同与优先级排序。当一个通知通过多个渠道发出时，系统会根据用户的历史响应数据，判断哪个渠道的响应速度最快，并在后续类似场景中优先使用该渠道，同时抑制其他可能造成干扰的通知。
交互式Web控制台
虽然目前可以通过WEB_PORT配置启动一个简单的Web服务，但功能较为基础。2025年将开发一个功能完善的交互式Web控制台，取代部分命令行操作和静态配置文件的修改。用户可以通过浏览器访问控制台，实时查看所有监控任务的状态、库存历史数据图表，并进行动态配置调整，如添加/移除商店、修改价格阈值（参考src/config.ts中的store.maxPrice配置）、暂停/恢复特定监控任务等。控制台界面将采用现代化的前端框架构建，确保响应式设计，适配不同设备访问。
合规性与生态扩展
增强的隐私保护与合规性措施
随着数据隐私法规的日益严格，2025年streetmerchant将加强隐私保护功能。在src/config.ts中增加更细致的隐私控制选项，允许用户指定数据存储位置、自动清理周期，并对敏感信息（如用户凭证、通知内容）进行加密处理。同时，将提供详细的隐私政策说明和数据处理日志，帮助用户满足GDPR、CCPA等不同地区法规的要求。
针对商店网站的使用条款，系统将引入合规性检查机制。通过分析目标网站的robots.txt和服务条款，自动评估监控行为的合规风险，并向用户提供建议，如调整请求频率、避免不必要的页面交互等，以降低用户账号被封禁的风险（相关风险现有提示可参考docs/faq.md）。
第三方集成与API开放
为扩展streetmerchant的生态系统，2025年将推出开放API，允许开发者和第三方服务与之集成。例如，用户可以通过API将库存数据导入到自己的电子表格、数据分析工具或家庭自动化系统中。同时，将开发官方的移动应用（iOS/Android），作为Web控制台的补充，提供更便捷的随时随地监控和管理体验。
此外，将建立插件市场，鼓励社区开发者为streetmerchant开发各类插件，如新型商店的解析器、自定义的通知模板、数据分析报表生成工具等。插件系统将与模块化架构紧密结合，确保安全性和兼容性。
全球化与本地化支持
多语言与多地区适配优化
目前streetmerchant已支持多个国家和地区的商店监控（如src/store/model/amazon-uk.ts、src/store/model/newegg-ca.ts）。2025年将进一步加强全球化支持，增加对更多小众语言和地区的适配。除了界面和文档的多语言翻译，还将优化货币转换、日期时间格式、地区特定的促销活动识别等功能，确保不同地区用户都能获得一致且准确的服务。
本地化部署与边缘计算
为解决部分地区网络访问受限、延迟较高的问题，2025年将探索本地化部署和边缘计算方案。用户可以将streetmerchant的轻量级代理节点部署在靠近目标商店服务器的边缘节点，通过加密隧道与本地主程序通信，从而提升访问速度和稳定性。对于企业用户，还将提供私有云部署选项，满足其数据隔离和自定义运维的需求。
实施路线图与里程碑
Q1-Q2 2025：架构基础与核心优化
- 完成模块化架构重构的第一阶段，实现主要商店模型的插件化迁移。
- 集成Playwright渲染引擎，完成基础的多引擎切换功能。
- 启动AI库存预测模型的训练和初步集成，针对主流商店进行测试。
Q3-Q4 2025：智能化与体验升级
- 推出交互式Web控制台的Beta版本，支持核心监控和配置功能。
- 完善自适应验证码处理机制，集成第三方AI识别服务选项。
- 实现个性化通知与多渠道协同功能，发布移动应用的Alpha版本。
2026年初：开放生态与全球化
- 正式发布开放API和插件市场，启动社区插件开发计划。
- 完成主要地区的合规性优化和多语言支持。
- 推出边缘计算节点的测试版，评估实际部署效果。
总结与展望
2025年将是streetmerchant从“强大的库存检查工具”向“智能化购物决策助手”转型的关键一年。通过核心架构的升级、AI技术的深度融合、用户体验的全面优化以及生态系统的开放，streetmerchant将更好地满足用户在复杂电商环境下的需求。我们相信，这些改进不仅能提升工具本身的竞争力，还能为整个社区带来更多的创新可能。
streetmerchant的发展离不开社区的支持与贡献。我们欢迎所有用户通过CONTRIBUTING.md中描述的方式参与到项目的开发、测试和文档完善中来，共同塑造这款工具的未来。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
