1. 背景：从“人肉刷新”到“自动化截获” 

在做 Chemist Warehouse (CW) 保健品折扣速递项目时，我们面临的最大痛点是

。好价往往持续几个小时，靠人工 24 小时盯着官网刷新效率极低，且容易错过。

 为了将这个过程标准化和自动化，我们利用 

​ 强大的工作流编排能力，结合 Playwright 爬虫与 LLM，搭建了一个由“数据采集 -> 价值评估 -> 内容生成 -> 分发引流”组成的

我们将整个运营链路拆解成了 5 个核心 Agent，全部在 WorkBuddy 中实现串联： 

在 WorkBuddy 中创建一个 Webhook 触发器，接收 Python 脚本推送过来的 JSON 数据。 

// 示例入参
{
  "product_name": "Sanderson Fish Oil 3000mg",
  "current_price": 17.99,
  "original_price": 91.70,
  "discount_rate": "80%",
  "timestamp": "2026-06-05 17:00:00"
}

# 伪代码示例
def filter_deals(item):
    if item.discount_rate < 0.3:
        return False
    if "Fish Oil" in item.name or "Propolis" in item.name: # 优先保留高转化品类
        return True
    return False

这一步能将每日噪音数据从 200 条压缩到 10-15 条核心情报。 

接入 LLM 节点，批量处理过滤后的数据。关键点在于

的设计，我们要求模型严格遵守“去营销化”原则，不直接留微信号，而是通过暗示引导用户去搜索我们的平台名称。 

在 MVP 跑通的前三天，我们遇到了三个致命问题，最终这样解决： 

，大家可以直接复制到 WorkBuddy 的 LLM 节点中使用： 

【角色设定】
你是一位定居在新西兰奥克兰的资深健康顾问，熟悉CW等各大药房动态。你的语言风格接地气、真诚，像是在和朋友聊天。

【输入变量】
商品名称：{{product_name}}
当前折扣：{{discount_rate}}
原价：{{original_price}}
现价：{{current_price}}

【任务指令】
请根据上述变量，生成一段不超过 150 字的小红书种草文案。要求如下：
1. 开头使用抓眼球的感叹句，突出价格优势（例如：“这是什么神仙折扣？！”）。
2. 中间简述该保健品的一个核心功效，并带入新西兰本地生活场景。
3. 结尾自然过渡到我们的折扣速递服务，禁止出现“VX”、“加我”等敏感词，改为引导用户“看我瞬间/置顶”。
4. 文案中必须包含 2-3 个合适的 Emoji。

通过 WorkBuddy 搭建的这个微型数字化团队，我们不仅解放了双手，更重要的是实现了

。以前是我们去找折扣，现在是折扣来找我们。 

这套流程跑通后，只需要更换搜索关键词，就可以轻松复用到澳洲的 Amazon AU、Coles 等其他电商平台。 

欢迎各位开发者在评论区交流你们在 Playwright 反爬或 LLM 调优中遇到的问题！

在做 Chemist Warehouse (CW) 保健品折扣速递项目时，我们面临的最大痛点是信息差。好价往往持续几个小时，靠人工 24 小时盯着官网刷新效率极低，且容易错过。

实战复盘：如何用 WorkBuddy + Playwright 搭建新西兰 CW 折扣监控自动化团队

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"ChemistWarehouse保健品折扣速递项目通过WorkBuddy自动化流程实现高效运营，包含5个核心Agent：爬虫采集数据、AI筛选高折扣商品、LLM生成小红书种草文案、人工质检和自动发布。方案突破反爬机制，优化AI文案真实感，日均产出10+精准内容，效率提升10倍。适用于电商折扣监控领域，可复用于AmazonAU等平台。"

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"ChemistWarehouse保健品折扣速递项目通过WorkBuddy自动化流程实现高效运营，包含5个核心Agent：爬虫采集数据、AI筛选高折扣商品、LLM生成小红书种草文案、人工质检和自动发布。方案突破反爬机制，优化AI文案真实感，日均产出10+精准内容，效率提升10倍。适用于电商折扣监控领域，可复用于Amaz...

实战复盘：如何用 WorkBuddy + Playwright 搭建新西兰 CW 折扣监控自动化团队

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