Show HN：Trader Joe's 的每日价格追踪
一个使用 Haskell/SQLite 的小型项目，通过该连锁店公开的 GraphQL API 每日追踪 Trader Joe’s 价格，引发了人们对利用细粒度杂货数据来理解通胀、定价策略和缩水通胀的兴趣。评论者争论 Trader Joe’s 是否在全美范围内维持统一定价，指出地区和商品层面的差异，并提出按单个商品的价格历史、单价和季节性商品提醒等增强功能。还有人把话题扩展到收据 OCR、开放价格数据库，以及自动化、长期零售价格监测的价值与法律脆弱性。
项目与实现
- 该工具跟踪 Trader Joe’s 的每日价格变化，源代码在 GitHub 上。
- 围绕“小而强大”的工具链构建：SQLite 加脚本；使用 Haskell 和 Nix。
- 价格来自一个可公开访问的 Trader Joe’s GraphQL API（
/api/graphql），这是通过检查网页请求发现的。 - 目前默认门店是 Chicago South Loop；历史记录只回溯了几天，因为项目还很新，但计划保留完整历史。
不同门店之间的价格一致性
- 一些评论者断言 Trader Joe’s 的价格在全美范围内著名地一致。
- 也有人给出具体反例：某些洛杉矶门店的价格高于其他门店，而中西部的价格低于加州。
- 有人认为非易腐商品大多统一，而易腐商品和地区采购商品则不同。
- 一张截图对比（洛杉矶 vs. 芝加哥）显示至少存在一些有记录的价格差异。
- 总体而言：价格是否统一存在争议；对许多商品可能统一，但并非全部。
使用场景、功能与扩展
- 许多人希望有单个商品的价格历史图表、单价跟踪以及缩水通胀检测（包装尺寸 vs. 价格）。
- 需求包括搜索筛选、排序、价格变动方向箭头、门店选择，以及对季节性商品或库存状态的提醒。
- 有人还设想“买每样各一件”的计算，以及一些有趣的边界情况（例如，用便宜的花环把地球包起来要花多少钱）。
收据、OCR 与个人价格追踪
- 一位保存了多年杂货收据的用户询问如何提取数据到 CSV，以便进行个人通胀分析。
- 建议包括：Paperless-ngx、Nextcloud OCR、文档扫描仪、用于收据 OCR 的 Veryfi，以及使用 ChatGPT Vision 或 Excel 的图像转数据功能。
- 挑战包括收据上门店代码不一致，以及需要手动映射商品。
经济学与商业背景
- 围绕玫瑰在情人节前后的价格上涨展开讨论：被视为经典的供需关系以及价格弹性变化。
- 争论 Econ 101 模型对真实市场的适用程度，并提到补贴、监管以及并非完全理性的行为者。
- 由于 Trader Joe’s 以保密著称，一些人担心它可能会关闭该 API 或发出停止侵权函。
- 也有人讨论 Trader Joe’s 相比竞争对手的定价策略，以及更广泛的劳动实践和替代商店问题。