用龙虾自动上架商品、抓取店铺数据，老板不会干掉我了｜运营干货

作者｜文定

编辑｜白婉佳

“用上龙虾（ OpenClaw）之后，我就琢磨一件事，浏览器自动化。一个多月时间，我已经实现商品自动上架、抓取店铺数据。”大伟（化名）告诉派代，龙虾的能力很强大、很复杂，他自己琢磨不明白，就死磕一件事。

大伟从事电商行业近10年，在一家食品公司负责运营工作，手里有7家京东店、1家拼多多店、1家淘宝店，年销售额数千万元。

“我们这样的小公司，运营负责人，就是个打杂，啥都要干。”大伟表示，正是这种“什么都得干”的状态，加上龙虾爆火，把他一步步推向了自动化。

很多运营工作的难，不在专业门槛有多高，而在于它们太碎、太重复、太耗人。

比价要分析、报表要整理、商品要上架，店铺还不止一个，很多动作单看都不复杂，叠在一起却会把人困在后台里。大伟透露，自己研究自动化，“纯粹就是个人一点爱好”，但这个爱好不是凭空长出来的，而是被业务逼出来的。

让他对这件事动心的，是一段更早之前的经历。

2020年，他在另一家公司做运营，因为产品多，他每天都要做比价。他就开始学编程，“那时候我就用一个Excel表就做好了一个爬虫，原本要干半天的比价工作量，我20分钟搞定了。”

从那时起，他就意识到，很多运营动作不是不能自动化，而是以前没人真把它拆开。接触龙虾，他也不是一上来就会，写代码编程也只是知道一点点，并不精通。

大伟说，“3月中旬我找你（大管家）进派代「龙虾电商」交流群的时候，才刚开始研究，还很小白。把这套流程跑出结果，也就一个多月的时间。”

一步一步把后台拆开

实现商品自动上架

很多人对龙虾期待很高，以为自动上架，只需要发一句“帮我发商品”就结束了。实际上，这个过程，对人类来说很简单，但对AI来说，是多个复杂的步骤，需要被拆成了连续的动作，具体要分四步走：

第一步，把商品发布页面打通，不求一口气上完整个商品，只求脚本能准确打开指定链接，稳定到达上架页面。

第二步，是只做最简单的一件事，比如先填标题。让龙虾打开页面，再把标题填进去。标题跑对了，才继续往后走。

第三步，是去啃最麻烦的参数区，里面有很多框要填写，所以要反复测试。

第四步，再拆详情页、头图、主图这些板块，让每一块都能单独跑顺。

最后再把这些流程，写成固定脚本，给龙虾调用。只有把一个完整流程切成几段，一个板块一个板块啃，脚本才有机会稳定下来。

京东商品自动上架脚本，图源大伟

大伟透露，“我做的是京东商品上架，我们品不多，一周就上新一两个，但是京东的后台，比淘宝、拼多多页面复杂，不同框的逻辑不一样，所以我当时就研究这个框的逻辑，怎么去选中它，怎么填写好我要的信息，就这个卡了我最久。”

难点还有很多。比如发货地，不是选完湖北就结束了，还要继续往下点武汉，属于连续选择；再比如使用人群、商品属性、发货模板，不同字段对应的是不同的操作逻辑，有的是勾选，有的是复选，有的是下拉框。

大伟有些选择框“跑了几个小时没跑通”，后面才一点点把位置和逻辑摸出来。

龙虾调用上架脚本，图源大伟

把这些细节摸清以后，他才开始把整条链路拼起来，这个过程耗时七八天，京东自动上架才算基本做成。

最初上架成功率有90%，后面继续修，已经能做到95%左右。

更关键的是，他不是只在一个类目里跑通。大伟透露，自己连续测过5个商品，滋补、手机壳这些跨类目商品都跑过，结论是“京东平台全类目都可以实现”。

一套脚本跑全类目

靠的是参数表、图片空间和店铺协同

大伟后来能把上架做成可复用流程，关键不在脚本写得多复杂，而在他把“固定动作”和“变化信息”分开了。

不同商品、不同类目、不同店铺之间，变化最多的就是参数。

比如品牌、使用人群、七天无理由退换货、运费模板、类目属性这些内容，都可能不一样。大伟的经验是，直接用Excel表来调整参数。脚本负责跑固定流程，表格负责承载可变信息。

这套表格在他的流程里非常关键。自动上架进入第二阶段后，大伟把步骤继续往前推进。

第一步，是在 Excel 表里把商品信息一行一行填好，一行对应一个商品。

商品上架参数（部分）

第二步，是把类目、参数、品牌、模板、图片信息都写进对应字段，让脚本只负责读取，而不再临场判断。

第三步，是让脚本根据表里的类目信息，自动选类目、自动跳转到对应发布路径，再把每个字段填进去。

把信息填好之后，它就自己会读内部信息，然后图片空间的文件夹，然后读商品参数，它就会自己填。

到这一步，流程已经不再是“某个商品能不能发”，而是“不同商品怎么通过同一套逻辑去发”。

图片处理这一步，大伟也没有为了追求形式上的“全自动”硬碰硬。他没有让系统直接去选本地图片文件夹，而是先把商品图片，批量传进京东后台的店铺图片空间，再让脚本在网页端直接去选这些图。

具体分为这几个步骤：

第一步，先在 Windows 端，用微软的OneDrive工具把准备上的商品信息和图片整理好。

第二步，把这些图片整包上传到店铺图片空间。

第三步，等脚本跑到上架页面以后，直接去网页端调用已经上传好的素材。

龙虾自动调用商品图

这里的坑是，龙虾在操作浏览器时，选不了本地文件夹，或者上传极不稳定。在大伟看来，与其把时间耗在一处不稳定的环节，不如先换一种能稳定跑通的办法。

为了让这套流程更顺，大伟平时并不是在苹果电脑上办公，而是用 Windows 作为主工作电脑，把 Excel 表在 Windows 端整理好，再通过微软的同步工具传到苹果电脑可读取的位置。

这个过程很快，文件“在一分钟左右就会同步到另外一个电脑上”，这样他就能一边用 Windows 做日常整理，一边让苹果电脑专门跑自动化。

同样的思路也延伸到了拼多多。拼多多上架“更简单，没京东那么复杂”。

因为它大量字段还是普通输入框，不像京东有那么多复杂的连续选择和勾选逻辑，改一改页面元素，很多思路是可以直接复用的。

龙虾自动填写商品字段

虽然大伟手里的拼多多店只有1家，但跑通思路已经足够让他判断，不同平台页面长得不一样，真正决定难度的，是后台控件逻辑。

至于淘宝商品自动上架，大伟目前还未进行测试。他判断，淘宝自动上架方法应该差不多，只要没有遇到额外的监测和拦截，就能跟京东、拼多多一样，能顺利上架商品。

不过要警惕的是，淘宝天猫生意参谋的反爬，抓得越来越严。大伟透露，3月初自己还用虚拟机跑过生意参谋，当时“没有任何问题”，但3月底换到苹果电脑再去试时，发现“根本没有任何办法，去做生意参谋的操作”。

大伟在龙虾电商群交流

抓数据这件事

也得拆成明确的步骤

比起上架，大伟更看重的其实是数据下载。原因很简单，他手里不是一个店，而是七家京东店。

一个店铺每天要下5份商智报表，再加3份京准通报表，“等于1个店铺有8份表”，7个店加起来就是56份。

这里面既有关键词、交易、商品明细，也有推广侧的全站、快车、站外等报表。

京东后台的8份数据报表

人工当然也能做，但问题是太碎、太慢，还得不断退出、登录、扫码。大伟认为，“人工的话，一个是根本就做不了这么细，第二个的话很费时间，一个小时都搞不完。”

所以在抓数据这件事上，他同样没有依赖一句模糊指令，而是把流程拆成了连续步骤：

第一步，解决登录问题。因为有七个店，他又不想把密码直接交出去，很多店铺只能扫码登录，这就意味着必须把不同店铺，分开放进不同浏览器实例里，让每个实例各自保存登录状态。

OpenClaw创建浏览器实例

第二步，把各个报表页面的直达链接提前整理出来。直达链接是最快的，让龙虾点很慢，出错概率也高。

第三步，是脚本进入商智和京准通后，按顺序下载每一份报表，不再临时找页面。

第四步，把不同店铺的数据按固定顺序保存下来，避免中途串店、串表。

第五步，等原始数据下完，再往后接数据清洗和分析。

这套下载流程最能体现大伟的一线经验。因为真正难的，从来不是让脚本先跑起来，而是把最后那10%的问题修掉。

龙虾的下载脚本“三四天就写出来了”，初版都能运行，但后面还有很多 bug，要反复调。

比如不同店铺之间元素会有细微变化，商智里交易数据和商品数据也不一定能沿用同一套逻辑，换个店铺就得重新测，换个页面就要补步骤。

大伟称，“可能90%能正常跑，还有10%的有bug，又要花好几天的时间，去修复剩下10%的bug，然后就可以稳定了。”

这里面的坑是，一定要部署本地龙虾，不能用云端龙虾。

3月初的时候大伟就是用云端，发现怎么都跑不顺，为了研究这套流程，大伟在3月底，花八千多元，专门买了一台苹果电脑部署本地龙虾。对于这笔投入，大伟说，“这东西肯定是趋势，作为电商运营，我不能落后了，哪怕研究不出来东西，也亏不了多少钱，大不了把它卖了。”

云端最大的问题，不是跑不动，而是“不知道它在干嘛，看不到后台的代码”；而且“连升个级都升级不了”，虚拟机配置不低却依然“卡卡的”。

本地部署最大的价值，不是更快，而是“直观”。因为只有放在本地跑，你才能看到页面怎么跳，哪里报错，哪个弹窗被拦住了。

比如他后来给多个店铺开不同浏览器实例，某次切店铺登录时，页面会弹出一个链接，但被浏览器自动拦截了。这个问题解决起来并不复杂，“你点一下允许弹出链接就可以了”。这类情况如果放在云端，“你是根本发现不了这个问题的。”

用这套方法，他已经连续下载7个京东店铺、20天的数据，“都没有出错”，到这里，自动下载数据系统算是跑通了。

他做出来的，是一套运营方法

大伟这套方法，都是非常具体的业务判断。先找最小需求，从比价开始；跑通一个动作，再往下拆第二个；不好调的地方，就拆细；不好跑的环节，就换办法。

图片选不了本地文件，就先传后台图片空间；类目参数差异大，就交给 Excel 表去承载；云端不直观，就回到本地。一步一步拱下来，他做出来的不是一段偶尔能跑通的脚本，而是一套贴着业务、能反复复用的流程。

而这套流程还没有停在“替人点鼠标”这一步。

大伟透露，自己下一步准备做的是数据清洗，再往后是数据分析。原始数据先沉淀下来，后面的日报、复盘、趋势判断，才有继续做深的基础。

对很多商家来说，大伟这段经历最值得看的，是他已经先把那些最重复、最耗时间、最容易被忽视的动作拆开了。

很多自动化红利，往往不是从一句大而空的话开始，而是从一个运营把自己每天到底在重复什么，先想明白开始。