FlightSpy:免费部署一套 Skyscanner 机票价格监控,低价自动发提醒【免费下载链接】flight-spyLooking for the cheapest flights and dont have enough time to track all the prices?项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flight-spy上周三刷到 980 元的北京飞东京,周四涨到 1500,周五凌晨又掉回 820。同一航线几天内价差能有几百块,但没人有工夫整天盯着比价网站。FlightSpy 是一个开源的机票价格监控工具:你只需写一份 JSON 声明想监的航线和预算上限,它基于 Skyscanner 定时帮你做机票比价,报价跌破预算时通过邮件或 Slack 发出低价机票提醒;每次查到的价格都会写入 Elasticsearch,沉淀成完整的机票价格趋势数据,再配合 Kibana 看板直接看曲线。先看懂 FlightSpy 的闭环工作原理 整套流程是一个无人值守的闭环,不需要你写任何代码:容器内的 cron 每 15 分钟执行一次查询,读取docker/volume/watch.json里的全部监控任务,批量请求 Skyscanner 实时价格每批报价连同时间戳、航线、航司信息写入 Elasticsearch 的flightspy索引后处理阶段把每条报价与任务里的max-price对比,只有低于阈值才进入通知流程通知器按src/Resources/config/notifiers.xml注册,走 Postmark 邮件或 Slack Webhook 两条通道跑起来之后,你要做的只是收提醒。快速部署:docker-compose 一条命令起全套前提只有一条:机器上装好 Docker 和 Docker Compose。git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flight-spy cd flight-spy cp src/Resources/parameters.yml.dist src/Resources/parameters.yml cp docker/volume/watch.json.dist docker/volume/watch.json docker-compose up -d前两行拉取代码并进入目录第三行复制主配置模板,填入在 Skyscanner for Business 申请的免费 API Key;想用通知,再补上 Postmark 发信密钥和 Slack Webhook 地址第四行复制监控任务模板,内容下一节再填最后一行一次性启动 app、elasticsearch(9200)、kibana(5601)三个容器启动后打开http://localhost:5601,Kibana 页面能加载就说明存储链路通了。监控任务怎么配:watch.json 字段逐项讲编辑docker/volume/watch.json,数组里每个对象就是一条监控任务:[ { from: PEK-sky, to: NRT-sky, search-period-from: 2026-10-01, search-period-to: 2026-12-31, search-period-travel-days: 20, max-price: 2500, currency: CNY, country: CN, locale: zh-CN, adults: 1 } ]几个关键字段:from/to用 Skyscanner 机场代码,加-sky后缀表示城市下全部机场;想锁定单个机场就写 IATA 代码,如NRT只查成田search-period-from/search-period-to配合search-period-travel-days:系统会枚举区间内所有停留 20 天的出发日期组合逐组查价,所以出行日期没定下来也能先监控起来max-price是触发线,报价低于它才发通知,相当于是你的预算上限currency/country/locale决定报价币种和返回语言,人数除adults外还能加children保存后不用重启容器,下一个 15 分钟周期自动生效。价格看板怎么看:判断现在买还是再等等 Kibana 里在对象管理页导入src/Resources/kibana/Dashboard.json,就能看到预置看板。看板分两块:上方是按航司汇总的当前价格对比表,带出发和返程日期,横向一比就知道哪家航司便宜;下方是每日平均价格趋势图,每个查询周期都会往曲线上添一个点。怎么用:曲线积累一周以上就有参考意义。当前报价处在近期曲线的低位,说明是出手窗口;价格明显高于过去两周均值时,再等等通常不吃亏。监控期拉长的任务尤其适合看趋势,能直观判断价格是否随日期临近开始爬升。参数调优:预算和搜索范围怎么定⚙️ 按出行规划调整这两组参数,效果差异很大:场景搜索范围max-price 建议一两周内出行7~14 天贴着心理价,宁低勿高提前一两个月规划60~90 天参考看板历史均价,略上浮旺季(假期前后)尽量拉长历史均价的 100%~110%,旺季别指望深跌淡季30~60 天历史均价的 80% 以下,争取深折max-price定太低容易一条提醒都收不到,定太高又形同虚设;建议头一周先按看板里的历史均值校准,再照上表微调。多航线并行监控直接把任务追加进数组,例如再加一条{from: LHR-sky, to: CDG-sky, max-price: 150},系统会轮着查每条航线,通知里也会标清楚是哪条任务触发的。常见疑问Q:Skyscanner API 有限频吗?免费 API 有配额,项目默认 15 分钟一轮已留足余量,不建议把 cron 间隔调得更短;任务多到几十条时注意单轮耗时,必要时拆成多个容器分摊。Q:能不能只盯某一家航司?查询本身覆盖全部航司,但可以在 Kibana 里按航司字段过滤,单独看某一家的历史走势,相当于免费得到一个单航司比价视图。Q:历史数据会一直堆积吗?所有报价默认全量写入flightspy索引,系统不做自动清理。报价数据本身很小,磁盘吃紧时定期删旧索引即可。Q:资源占用大吗?app elasticsearch kibana 三个容器,2 核 4G 的机器就能稳定跑,个人电脑做长期监控也够用。部署完成先只跑一条你最熟悉的航线,等收到一两轮通知、确认邮件或 Slack 链路正常,再往里批量加任务。【免费下载链接】flight-spyLooking for the cheapest flights and dont have enough time to track all the prices?项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flight-spy创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 FlightSpy:免费部署一套 Skyscanner 机票价格监控,低价自动发提醒
FlightSpy:免费部署一套 Skyscanner 机票价格监控,低价自动发提醒【免费下载链接】flight-spyLooking for the cheapest flights and dont have enough time to track all the prices?项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flight-spy上周三刷到 980 元的北京飞东京,周四涨到 1500,周五凌晨又掉回 820。同一航线几天内价差能有几百块,但没人有工夫整天盯着比价网站。FlightSpy 是一个开源的机票价格监控工具:你只需写一份 JSON 声明想监的航线和预算上限,它基于 Skyscanner 定时帮你做机票比价,报价跌破预算时通过邮件或 Slack 发出低价机票提醒;每次查到的价格都会写入 Elasticsearch,沉淀成完整的机票价格趋势数据,再配合 Kibana 看板直接看曲线。先看懂 FlightSpy 的闭环工作原理 整套流程是一个无人值守的闭环,不需要你写任何代码:容器内的 cron 每 15 分钟执行一次查询,读取docker/volume/watch.json里的全部监控任务,批量请求 Skyscanner 实时价格每批报价连同时间戳、航线、航司信息写入 Elasticsearch 的flightspy索引后处理阶段把每条报价与任务里的max-price对比,只有低于阈值才进入通知流程通知器按src/Resources/config/notifiers.xml注册,走 Postmark 邮件或 Slack Webhook 两条通道跑起来之后,你要做的只是收提醒。快速部署:docker-compose 一条命令起全套前提只有一条:机器上装好 Docker 和 Docker Compose。git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flight-spy cd flight-spy cp src/Resources/parameters.yml.dist src/Resources/parameters.yml cp docker/volume/watch.json.dist docker/volume/watch.json docker-compose up -d前两行拉取代码并进入目录第三行复制主配置模板,填入在 Skyscanner for Business 申请的免费 API Key;想用通知,再补上 Postmark 发信密钥和 Slack Webhook 地址第四行复制监控任务模板,内容下一节再填最后一行一次性启动 app、elasticsearch(9200)、kibana(5601)三个容器启动后打开http://localhost:5601,Kibana 页面能加载就说明存储链路通了。监控任务怎么配:watch.json 字段逐项讲编辑docker/volume/watch.json,数组里每个对象就是一条监控任务:[ { from: PEK-sky, to: NRT-sky, search-period-from: 2026-10-01, search-period-to: 2026-12-31, search-period-travel-days: 20, max-price: 2500, currency: CNY, country: CN, locale: zh-CN, adults: 1 } ]几个关键字段:from/to用 Skyscanner 机场代码,加-sky后缀表示城市下全部机场;想锁定单个机场就写 IATA 代码,如NRT只查成田search-period-from/search-period-to配合search-period-travel-days:系统会枚举区间内所有停留 20 天的出发日期组合逐组查价,所以出行日期没定下来也能先监控起来max-price是触发线,报价低于它才发通知,相当于是你的预算上限currency/country/locale决定报价币种和返回语言,人数除adults外还能加children保存后不用重启容器,下一个 15 分钟周期自动生效。价格看板怎么看:判断现在买还是再等等 Kibana 里在对象管理页导入src/Resources/kibana/Dashboard.json,就能看到预置看板。看板分两块:上方是按航司汇总的当前价格对比表,带出发和返程日期,横向一比就知道哪家航司便宜;下方是每日平均价格趋势图,每个查询周期都会往曲线上添一个点。怎么用:曲线积累一周以上就有参考意义。当前报价处在近期曲线的低位,说明是出手窗口;价格明显高于过去两周均值时,再等等通常不吃亏。监控期拉长的任务尤其适合看趋势,能直观判断价格是否随日期临近开始爬升。参数调优:预算和搜索范围怎么定⚙️ 按出行规划调整这两组参数,效果差异很大:场景搜索范围max-price 建议一两周内出行7~14 天贴着心理价,宁低勿高提前一两个月规划60~90 天参考看板历史均价,略上浮旺季(假期前后)尽量拉长历史均价的 100%~110%,旺季别指望深跌淡季30~60 天历史均价的 80% 以下,争取深折max-price定太低容易一条提醒都收不到,定太高又形同虚设;建议头一周先按看板里的历史均值校准,再照上表微调。多航线并行监控直接把任务追加进数组,例如再加一条{from: LHR-sky, to: CDG-sky, max-price: 150},系统会轮着查每条航线,通知里也会标清楚是哪条任务触发的。常见疑问Q:Skyscanner API 有限频吗?免费 API 有配额,项目默认 15 分钟一轮已留足余量,不建议把 cron 间隔调得更短;任务多到几十条时注意单轮耗时,必要时拆成多个容器分摊。Q:能不能只盯某一家航司?查询本身覆盖全部航司,但可以在 Kibana 里按航司字段过滤,单独看某一家的历史走势,相当于免费得到一个单航司比价视图。Q:历史数据会一直堆积吗?所有报价默认全量写入flightspy索引,系统不做自动清理。报价数据本身很小,磁盘吃紧时定期删旧索引即可。Q:资源占用大吗?app elasticsearch kibana 三个容器,2 核 4G 的机器就能稳定跑,个人电脑做长期监控也够用。部署完成先只跑一条你最熟悉的航线,等收到一两轮通知、确认邮件或 Slack 链路正常,再往里批量加任务。【免费下载链接】flight-spyLooking for the cheapest flights and dont have enough time to track all the prices?项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fl/flight-spy创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考