虚拟物品价格分析与组合收益评估系统产品系统

面向虚拟物品交易与组合合成场景，独立开发了一套从多平台行情采集、数据清洗、规则建模、组合模拟，到收益评估与采购辅助的完整分析工具。
系统能够自动获取不同平台实时价格，根据物品品级、磨损区间和合成规则筛选候选材料，对不同主辅料配比进行批量模拟，计算产物分布、成本、期望回收、净收益和收益率，并生成可排序的推荐榜单与采购方案。
项目采用 Python 作为核心计算与宿主层，原生 JavaScript 实现交互界面，并通过自动化云端任务定期更新计算结果。

多平台行情聚合
接入多个价格数据源，对不同平台字段及挂售/求购价格进行统一处理，支持平台优先级和计价口径配置。

数据清洗与缓存
对异常价格、缺失价格及接口失败进行统一处理，采用内存与本地快照缓存降低重复请求；失败结果不写入缓存，避免异常数据污染收益计算。

规则驱动的组合分析
将品级关系、产物池、磨损范围等业务规则拆分为版本化 JSON 数据，计算逻辑与规则数据解耦，方便后续更新。

组合枚举与配比模拟
根据主料、辅料及不同配比自动枚举组合，对十件材料加权计算平均磨损，并逐个模拟可能产物及其落档结果。

收益评估
综合材料价格、产物概率、平台手续费等因素计算总成本、期望回收、净收益、收益率和 EA/EV 指标，并自动过滤不可行方案。

磨损区间计算与反向求解
根据目标产物磨损档位，反向计算辅料允许的最大磨损值，并区分不可行、宽松以及需要更低磨损材料等情况。

多条件筛选与排行榜
支持价格比例、磨损区间、目标档位、收益率等条件筛选，并生成 Top-N 候选组合榜单。

采购辅助
根据计算结果生成材料需求，在已有登录会话中筛选符合磨损要求的挂单，并提供采购跳转。

自动化云端扫描
使用 GitHub Actions 定时执行组合扫描，生成版本化榜单；客户端通过多源获取最新数据并进行时间戳与新鲜度校验。

后端 / 计算
Python 3.13，用于行情处理、规则解析、组合模拟、收益计算、反向求解及桌面宿主逻辑。
应用框架
pywebview + WebView2，通过 Python ⇄ JavaScript Bridge 提供 30+ 个异步接口，实现计算任务、价格查询、进度回传与界面交互。
前端
原生 JavaScript 单页界面，实现状态管理、动态榜单、多条件筛选、参数配置、主题及交互逻辑。
数据层
JSON 规则库与约 2.3 MB 静态物品数据集，支持规则版本化及运行时读取。
网络与数据采集
HTTP API、多批次请求、限流控制、指数退避重试、缓存和异常数据治理。
自动化
GitHub Actions 定时运行全量扫描，并通过 GitHub/CDN 多源分发最新榜单。
测试
使用无头 Chromium、桩接口及离屏渲染进行交互回归测试和页面结果校验。