🛒 Wildberries Parser — умный парсер маркетплейса

Мощный full-stack инструмент для поиска, анализа и экспорта товаров Wildberries с AI-помощником на базе Gemini. Поддерживает поиск по ключевым словам и по артикулам (SKU), детальную информацию по складам, расчёт цен с WB Wallet и генерацию отчётов Excel с изображениями.

Архитектура

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    React SPA (Vite)                   │
│  App ─→ ConfigPanel, MetricCards, ProductsTable,     │
│         AiAssistant, ExportSection, ProductImage…     │
│                  ║  fetch() /api/*                    │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│              Express Backend (server.ts)              │
│  Routes: browser-search, parse-skus, parse-details,  │
│          export-excel, gemini, basket-info, stores    │
│  Services: search, details, payment, warehouse        │
│  Utils: basket, currency, fetch                       │
│                  ║  execSync                         │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│          Python Selenium (scripts/)                   │
│  search_wb.py — undetected Chrome CDP fetch          │
│  get_wbaas_token.py — извлечение x_wbaas_token       │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

Два режима работы

Режим	Как работает
Поиск по ключевым словам	Express запускает Python-скрипт search_wb.py → Chrome (SeleniumBase UC) проходит Qrator → через CDP выполняет fetch к внутреннему API Wildberries → результаты возвращаются в React → браузер догружает цены/остатки через CORS-прокси
Парсинг по артикулам (SKU)	Прямой запрос к API карточек WB (search.wb.ru/cards/v4/detail) через браузерные CORS-прокси с объединением остатков по регионам

Возможности

• 🔍 Поиск по ключевым словам — до 10 страниц (~1000 товаров), Chrome автоматически проходит Qrator
• 🔢 Парсинг списка SKU — вставьте артикулы, получите полные карточки
• 🏪 Остатки по складам — детальная раскладка по каждому складу (Москва, Гродно, СПБ и др.)
• 💰 Цены с WB Wallet — автоматический расчёт скидки WB Wallet для каждого товара
• 📊 Excel-отчёт с изображениями — xlsx-файл с главным листом (автофильтр, все товары) и отдельными листами на каждый товар (фото, характеристики, описание)
• 🤖 AI-ассистент (Gemini) — анализ ниши, ценовой анализ, анализ отзывов, SEO-оптимизация описаний. Ответы можно сохранить в Word (.doc) одной кнопкой
• 🖼️ Умная загрузка изображений — при ошибке автоматически перебирает корзины WB CDN (basket-01…99) через HEAD-запросы

Быстрый старт (единственный способ для новичков)

Автоматическая установка и запуск

Скопируйте проект на свой ПК и просто дважды кликните start.bat — он сделает всё сам:

1. Проверит Node.js — если не установлен или версия ниже 20 — скачает с nodejs.org и установит автоматически
2. Установит npm-зависимости — npm install (если node_modules отсутствует)
3. Проверит Python — если не установлен или версия ниже 3.10 — скачает с python.org и установит автоматически
4. Установит seleniumbase — pip install seleniumbase для работы Chrome-поиска
5. Запустит сервер и откроет браузер на http://localhost:3000

start.bat  ← просто дважды кликнуть

Никаких ручных установок Node.js, Python или команд в терминале — батник сам скачает нужные версии, установит их тихо (в фоне) и запустит приложение.

⚠️ Требуется интернет для скачивания зависимостей при первом запуске.

Ручная установка (только если start.bat не сработал)

# Сначала перейдите в папку проекта:
cd путь/к/Wildberries-Parser-Workspace-master

# 1. Установка зависимостей
npm install

# 2. Python-зависимости (требуется Python 3.10+)
pip install seleniumbase

# 3. Настройка Gemini API ключа (опционально, для AI-функций)
#    В интерфейсе: кнопка "Установить API ключ" в панели AI-ассистента
#    Или вручную создать .gemini-config.json: { "apiKey": "AIza..." }

# 4. Запуск
npm run dev

⚠️ Команды выше нужно выполнять в cmd.exe (не в PowerShell) из папки проекта, а не из C:\WINDOWS\system32.

Откройте http://localhost:3000.

⚠️ При первом поиске откроется окно Chrome — это SeleniumBase проходит Qrator-защиту Wildberries. После появления куки x_wbaas_token (≈15-20 с) поиск выполняется автоматически.

API Endpoints

Метод	Путь	Описание
POST	/api/browser-search	Поиск по ключевым словам (через Selenium Chrome)
POST	/api/parse-skus	Парсинг товаров по артикулам
POST	/api/parse-details	Получение описаний и характеристик
POST	/api/export-excel	Генерация Excel-файла
POST	/api/basket-info	Определение корзины CDN для изображений
POST	/api/gemini/analyze	AI-анализ (ниша/цены/отзывы)
POST	/api/gemini/seo-optimize	SEO-оптимизация описания
POST	/api/gemini/set-key	Сохранение Gemini API ключа
GET	/api/gemini/check-key	Проверка наличия ключа
GET	/api/stores	Справочник складов WB
GET	/api/wbaas-token	Получение x_wbaas_token

Технологии

Frontend: React 19, TypeScript, Vite 6, Tailwind CSS v4, Lucide React, react-markdown, motion

Backend: Express 4, TypeScript, esbuild + Node (вместо tsx — ERR_INVALID_URL_SCHEME на Windows), exceljs, sharp, @google/genai, https-proxy-agent

Python: seleniumbase (undetected-chromedriver), Chrome DevTools Protocol (CDP)

Сборка: esbuild — бандлинг сервера, Vite — клиент. Dev-скрипт: esbuild server.ts → dist/server.mjs && node dist/server.mjs

Структура проекта

src/
├── components/         # React-компоненты
│   ├── AiAssistant.tsx       # AI-ассистент с Gemini
│   ├── ConfigPanel.tsx       # Выбор региона/валюты
│   ├── ExportSection.tsx     # Экспорт в Excel/CSV
│   ├── GeminiKeyModal.tsx    # Модальное окно ввода API ключа
│   ├── MetricCards.tsx       # Карточки сводной статистики
│   ├── ProductImage.tsx      # Компонент изображения с fallback
│   ├── ProductMetadataDrawer.tsx  # Детальная информация о товаре
│   └── ProductsTable.tsx     # Таблица товаров с фильтрами
├── server/
│   ├── routes/          # Express route handlers
│   ├── services/        # Бизнес-логика (search, details, payment, warehouse, gemini-config)
│   └── utils/           # Утилиты (basket, currency, fetchWithTimeout, findPython)
├── shared/
│   ├── basket.ts        # Функции работы с корзинами WB CDN
│   ├── constants.ts     # Общие константы
│   └── word.ts          # Экспорт в Word (.doc)
├── App.tsx              # Корневой компонент
├── main.tsx             # Точка входа
├── types.ts             # Типы клиента
└── index.css            # Tailwind + кастомные стили
scripts/
├── search_wb.py         # Поиск через Selenium + CDP
└── get_wbaas_token.py   # Извлечение x_wbaas_token
start.bat                # Автоматическая установка и запуск (рекомендуется)

Важные особенности

• Qrator-защита: Прямые запросы с сервера возвращают 498. Все прямые запросы к API Wildberries выполняются либо через Chrome (Selenium + CDP), либо через браузерные CORS-прокси.
• Изображения: Сервер возвращает basket-номер через /api/basket-info. Если корзина не угадана статически, ProductImage перебирает basket-01…99 через HEAD-запросы (wbbasket.ru разрешает CORS).
• Поиск Python: findPython.ts — автоматический поиск реального Python (обходит Microsoft Store заглушку через where python с фильтром WindowsApps, py -3 launcher, сканирование стандартных путей инсталляции).
• Excel: Формируется на сервере с помощью exceljs + sharp. Каждый товар — отдельный лист с изображением (webp → png), характеристиками и описанием.
• Word-экспорт: Любой ответ Gemini AI (анализ, SEO-текст) можно сохранить в .doc одной кнопкой — Word-совместимый HTML с форматированием.
• Gemini API ключ: Можно задать через UI (сохраняется в .gemini-config.json) или через переменную окружения GEMINI_API_KEY.

Требования

При использовании start.bat — ничего, батник сам скачает Node.js 20+ и Python 3.10+ при необходимости. Нужен только интернет при первом запуске.

При ручной установке:

• Node.js 20+
• Python 3.10+
• Google Chrome (устанавливается автоматически через seleniumbase)
• Gemini API ключ (опционально, для AI-функций)