最近几个月帮朋友公司做了几个自动化工具，技术上不复杂但确实实用，分享一下思路。
1. X (Twitter) 舆情监控
朋友做出海业务，需要实时追踪品牌在 X 上的提及。之前是 PR 团队手动刷，经常漏掉。
做了一个 Python 脚本：
核心就是定时采集 + LLM 分类 + webhook 推送，代码量不大但效果不错。上线后他们的响应速度从"第二天看到"变成了几分钟。
2. 飞书日报机器人
另一个做 SaaS 的朋友，技术总监每天要打开 3-4 个后台看数据。
用 Node.js 写了个飞书机器人：
跑了半年多，日均处理 1000+ 条消息，基本没出过问题。飞书的卡片消息 API 还挺好用的。
3. 电商竞品价格追踪
帮一个电商团队做的。他们之前让实习生每天手动查 200 多个 SKU 在淘宝/京东/拼多多的价格。
Python + Playwright 搞了个采集脚本：
反爬方面花了点时间，但解决后就很稳定了。
做完这几个发现，很多公司其实有大量"不值得上系统但人工做又烦"的需求。自动化工具的 ROI 特别高——开发花几天，但每个月能省下不少人力。
有类似需求或者想交流自动化方案的 V 友可以聊聊，我微信 16681569663 。
此内容由惯性聚合(RSS阅读器)自动聚合整理，仅供阅读参考。 原文来自 — 版权归原作者所有。