淘宝 UI 自动化

要解决什么问题

在对接淘宝前台能力时，常见痛点是：搜索与列表解析逻辑散落在脚本里、筛选规则不可复用、加购成功与否缺少统一判定，以及登录、验证码、风控出现时没有稳定的状态语义。本技能把「校验入参 → 搜索 → 抽取候选 → 约束筛选 →（可选）加购 → 结构化返回」收成一条可替换、可追踪的工作流，便于在 Agent 或自动化管线里复用。

工作方式与核心能力

入参为规范化 JSON，典型字段包括 platform、keyword、constraints、action、max_candidates、need_login 等。流程大致为：

1. 校验并规范化 constraints
2. 启动运行时并打开目标页
3. 检查登录 / 验证码 / 风控状态
4. 执行搜索并等待可解析状态
5. 抽取商品候选（标题为必填，其余可选字段可为 None）
6. 按关键词与约束过滤、排序
7. search_only 返回选中商品；add_to_cart 则继续执行加购

候选抽取采用可替换模块，当前偏向确定性 DOM / locator 解析与安全回退。筛选对标题做大小写不敏感子串匹配，并可检查好评率、价格区间、店铺类型等约束；无匹配时返回 NO_MATCHED_PRODUCT。

标准输出包含 success、task_status、selected_product、message、error_code、error_detail；内部 task_id 仅用于追踪，不属于对外 schema。

边界与注意点

• 平台范围目前仅 淘宝（taobao），默认不启用隐身或反爬插件。
• 不实现验证码绕过；需登录、验证码、风控或复杂 SKU 时走人机协同，task_status 映射为 need_human_intervention（如 LOGIN_REQUIRED、CAPTCHA_DETECTED、RISK_CONTROL_PAGE、SKU_SELECTION_REQUIRED）。
• 加购仅在 action=add_to_cart 时执行；无法确认成功则 ADD_CART_FAILED。
• 本地可用 mock 冒烟路径验证抽取、筛选与加购确认，无需依赖真实站点（见技能文档中的 run_mock_smoke.py）。