本项目旨在将领星的运营日志监控系统升级为“系统主动识别异常并警报”，以减少人工检查的缺口。系统将通过整合日志接入、规则判定和飞书通知，自动化运营行为。重点监控新增差评、评分变化、父体成员变化与购物车丢失等四类事件，通过Python与SQLite实现数据采集与管理。系统的目标是降低人工成本、实现实时监控、控制误报，并形成事件追溯闭环。

该项目旨在为跨境卖家提供可验证的经营决策支持，集中处理散落在多个渠道的信息。这些信息涉及政策、费用、广告更新及合规风险等。项目采用轻量级本地架构，通过Python进行数据采集及处理，使用DuckDB进行存储和审计。核心功能包括信息提取、重复数据去除以及结构化分析。通过Codex系统，卖家能够生成日报、周报，确保信息及时有效。该系统在设计时注重合规性，保证不采集私人数据并遵守相关政策，确保信息可靠。

一、 背景与痛点 在选品流程中，我们往往拥有一套祖传下来的，极度消耗人力的“标准模板”（通常是 Excel、飞书文档或 PPT）。常规做法是：人工使用卖家精灵、Sorftime、飞鱼、Sif 等各个 SaaS 选品工具，频繁地复制数据、截取图表，再机械地粘贴到模板中。 尤其是针对重点款式和产品具体参数的分析，极度依赖人工逐个点击 ASIN 链接、浏览 Listing、肉眼归纳总结。简单总结就是，一...