折扣快报针对用户在多平台购物时难以快速获取最优优惠的痛点,聚合淘宝、京东、拼多多等主流电商平台的实时折扣信息与隐藏优惠券。项目立项基于电商促销碎片化现状,联合重庆利之多网络科技公司,通过技术抓取验证全网优惠数据,帮助用户实现"先搜优惠再下单"的消费习惯。合作商家覆盖超5000家商户,累计下载量71.6万,日均推送有效优惠信息超10万条。
一、核心功能模块
实时优惠聚合:
整合京东、拼多多等平台促销信息,按品类(食品/日用品/生鲜)分类展示;
支持关键词搜索、价格排序、历史最低价标识(如“83天历史最低”)。
智能降价监控:
用户可收藏商品,系统自动追踪30天内价格波动,触发降价时推送提醒;
提供价格历史曲线,预测未来降价概率(如“124天历史最低”)。
UGC爆料社区:
用户通过“我要爆料”提交低价线索(如地区性优惠、隐藏红包),经审核后展示;
社区互动功能(点赞/评论),例如“线报活动”中用户分享水果购买经验。
AI好物评测:
基于通义千问生成商品评测报告(如火腿切片性价比分析),自动提取用户真实评价;
“折扣说”板块提供AI总结的购物攻略(如“烧烤季必囤清单”)。
本地化优惠服务:
地区专属活动推送(如“福建云闪付红包”),结合LBS定位精准匹配;
扫码快速领券(如“翼支付红包”),跳转至合作平台直接使用。
二、主要功能路径
用户查询优惠:
路径:打开APP → 首页“查询优惠” → 选择品类/搜索关键词 → 浏览带历史价签的商品 → 点击查看详情 → 跳转平台下单。
设置降价监控:
路径:商品详情页 → 点击“降价提醒” → 设置目标价格 → 降价后APP推送/短信通知 → 用户直达购买链接。
爆料与互动:
路径:底部导航“我要爆料” → 填写优惠信息(文字/截图) → 提交审核 → 通过后展示在“精选爆料” → 其他用户点赞/评论。
AI好物推荐:
路径:首页“折扣说” → 浏览AI生成的攻略(如“临期食品折扣清单”) → 点击关联商品 → 跳转比价页。
本地化领券:
路径:定位授权 → 首页“本地优惠” → 查看区域活动(如“云闪付红包”) → 扫码领取 → 自动跳转合作平台核销。
三、用户价值
省钱高效:聚合全网折扣,避免多平台切换,历史低价标识帮助决策;
精准提醒:降价监控+价格保护功能,防止“买贵”风险;
社区互助:UGC爆料形成良性循环,用户既是受益者也是贡献者;
智能辅助:AI评测与攻略降低信息筛选成本,提升购物体验。
一、团队与周期
团队:4人(全栈开发×2、算法×1、产品兼测试×1)
周期:10个月(含2轮灰度测试)
个人职责:
主导Go Gin后端开发(高并发API、反爬策略);
开发React商家后台(数据看板、优惠管理);
协作Vue用户端核心功能(比价、优惠展示)。
二、技术栈与架构
后端:
Go Gin(路由/中间件)、Gorm(ORM)、Redis(缓存)、gRPC(微服务通信)
日均50万请求,响应<50ms,单机8000+ QPS。
前端:
用户端:Vue3 + Vuex + Axios(SPA动态渲染);
商家后台:React + Ant Design(数据可视化)。
AI集成:
通义千问(文案生成)、PyTorch(推荐模型)、FastAPI(服务网关)。
基础设施:
Docker/Kubernetes(容器化)、阿里云ECS(负载均衡)。
三、核心亮点
高性能后端:
Go协程处理并发,Zap日志+Jaeger全链路追踪。
前端高效协同:
Vue3封装通用比价组件,React+Ant Design快速搭建后台。
AI深度整合:
通义千问解析原始数据,自建模型实时推荐(点击率提升32%)。
四、难点与解决
难点 解决方案 效果
多平台数据差异 定制解析规则+AI纠错 抓取准确率95%↑
高并发缓存雪崩 Redis分片+本地缓存随机TTL 数据库负载峰值降45%↓
AI内容合规性 正则校验+规则引擎限制输出 违规内容拦截率100%
五、成果
DAU 200+,用户留存45%,日均处理50万请求;
比价功能使用率65%,节省用户开支15%;
服务器成本仅为行业60%,支持快速迭代。