Мониторинг: история цен, карточек и наблюдений

Зачем это нужно

Мониторинг помогает восстановить, что было изменено в товаре и когда это стало видно в данных. Это полезно для разбора падения продаж, проверки новой карточки и сравнения наблюдаемых цен. Он сохраняет факты изменений, а вывод о влиянии делает отдельный анализ.

Пример из работы магазина

Как начать

1. Подключите данные магазина и проверьте monitor.status, права и фактическое покрытие истории.
2. Укажите товары и период. Сначала получите summary через monitor.timeline или monitor.history.
3. Для выбранного события откройте полный before/after с limit=1, при необходимости прочитайте snapshot и сохранённое медиа.
4. Для сравнения результата используйте monitor.compare, проверяя покрытие и одновременные изменения.

Что вы получите

Лента наблюдаемых изменений, предыдущие/новые значения, время проверки, сохранённые версии компонентов и ограниченное сравнение показателей до/после.

Что важно учитывать

История содержит только действительно сохранённые наблюдения. Управляемый список конкурентов и полное слежение за текстом и изображениями их карточек ещё расширяются. Нет изменений в ответе — не доказательство, что источник недавно проверен. Сравнение до/после не устанавливает причинность.

Структура: версии → события → сравнение

Журнал не заменяет память магазина. Цели эксперимента, гипотезы и решения сохраняются в памяти; история товара предоставляет доказательства. Контроль собственных продаж и расходов — отдельный аналитический блок, Telegram — отдельная доставка.

Что наблюдается и чего из этого нельзя выводить

Три времени, baseline и отсутствие событий

Время исходного события, время проверки источника и время обнаружения изменения могут различаться. Если товар проверяли утром и вечером, изменение между проверками известно только в пределах этого окна. Нельзя выдавать время обнаружения за точный момент редактирования.

baseline — первое сохранённое состояние, а не обнаруженная правка. По умолчанию базовые снимки скрыты; include_baseline=true позволяет их запросить. Пустая лента означает отсутствие подходящих сохранённых событий, но сама по себе не подтверждает свежесть проверки или неизменность товара.

Периодические проверки не гарантируют фиксацию всех промежуточных изменений между обращениями к источнику. Сначала смотрите monitor.status и признаки пробелов, затем интерпретируйте ленту. Частоты и покрытие конкретного магазина берутся из его состояния, а не из общего обещания «в реальном времени».

Как выбрать метод

У timeline/history максимум 50 событий и 20 товаров в запросе. Полный detail=full требует limit=1. Ответ полного снимка ограничен 20 MiB. Сначала выберите событие из краткого списка, затем запрашивайте его подробности. Cursor нельзя переносить на другой набор фильтров.

Примеры запросов истории и состояния

{
  "date_from": "2026-09-01",
  "date_to": "2026-09-07",
  "nm_ids": [
    "123456"
  ],
  "event_type": "price",
  "limit": 10
}

{
  "date_from": "2026-09-01",
  "date_to": "2026-09-07",
  "nm_ids": [
    "123456"
  ],
  "detail": "full",
  "limit": 1
}

{
  "nm_id": 123456,
  "at": "2026-09-07T12:00:00Z",
  "detail": "full",
  "limit": 1
}

Артикул и даты учебные. Для следующих страниц snapshot используйте возвращённые at и next_offset, чтобы оставаться на выбранном моменте. Для history/timeline продолжайте выданный cursor. Не конструируйте snapshot_id, event_id или media_id самостоятельно.

Как читать сохранённые изображения

monitor.media возвращает часть до 256 KiB в base64, а не публичную ссылку на хранилище. Агент продолжает next_offset, собирает байты в приватном файле и проверяет полный SHA-256. Нельзя считать одну часть полным изображением. Отсутствующий файл или недоступный источник нужно показать как ограничение.

Для сравнения изображений важно использовать те версии, которые относятся к выбранному событию, а не сегодняшнюю карточку. Сохранённая миниатюра подтверждает доступное изображение этой версии; она не доказывает, что на витрине не было других кадров между проверками.

Сравнение показателей вокруг изменения

{
  "event_id": "00000000-0000-0000-0000-000000000001",
  "nm_id": 123456,
  "days": 7,
  "metrics": [
    "ordered_gmv",
    "ad_spend",
    "order_cr"
  ]
}

event_id в примере — заглушка: замените его реальным ID события из истории этого магазина. Окно days — 1–28 дней, metrics — до 12 показателей. Метод исключает неопределённые дни изменения, возвращает покрытие и сопутствующие изменения. Подготовленный evidence candidate для памяти требует проверки; сам метод память не записывает.

Например, после новой обложки заказы выросли, но одновременно снизилась цена и увеличился рекламный расход. Такой результат нельзя назвать доказанным эффектом обложки. В отчёте нужны обе стороны сравнения, одинаковые товары и денежная база, пропуски, сезонность и другие изменения.

Как разбирать неполную историю

Методы и параметры

Параметры ниже относятся к MCP arguments. Идентичность и ключ не передаются в них. Для полного объекта config следуйте руководству домена.

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "date_from": {
      "type": "string"
    },
    "date_to": {
      "type": "string"
    },
    "tag": {
      "type": "string"
    },
    "field": {
      "type": "string"
    },
    "source": {
      "type": "string"
    },
    "cursor": {
      "type": "string"
    },
    "limit": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "maximum": 50
    },
    "detail": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "summary",
        "full"
      ]
    },
    "nm_ids": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "string"
      },
      "maxItems": 20
    },
    "include_baseline": {
      "type": "boolean"
    }
  },
  "required": [
    "date_from",
    "date_to"
  ],
  "additionalProperties": false
}

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "snapshot_id": {
      "type": "string"
    },
    "at": {
      "type": "string"
    },
    "component": {
      "type": "string"
    },
    "source": {
      "type": "string"
    },
    "field": {
      "type": "string"
    },
    "limit": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "maximum": 50
    },
    "detail": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "summary",
        "full"
      ]
    },
    "nm_id": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1
    },
    "offset": {
      "type": "integer",
      "minimum": 0
    }
  },
  "required": [
    "nm_id"
  ],
  "additionalProperties": false
}

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "media_id": {
      "type": "string"
    },
    "offset": {
      "type": "integer",
      "minimum": 0
    }
  },
  "required": [
    "media_id"
  ],
  "additionalProperties": false
}

{
  "type": "object",
  "properties": {},
  "required": [],
  "additionalProperties": false
}

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "date_from": {
      "type": "string"
    },
    "date_to": {
      "type": "string"
    },
    "nm_ids": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "string"
      },
      "maxItems": 20
    },
    "event_type": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "baseline",
        "source_gap",
        "card",
        "photos",
        "price",
        "stock",
        "supply",
        "advertising",
        "rating",
        "reviews"
      ]
    },
    "object_type": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "store",
        "product",
        "competitor"
      ]
    },
    "limit": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "maximum": 50
    },
    "cursor": {
      "type": "string"
    },
    "include_baseline": {
      "type": "boolean",
      "default": false
    },
    "detail": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "summary",
        "full"
      ],
      "default": "summary"
    }
  },
  "required": [
    "date_from",
    "date_to"
  ],
  "additionalProperties": false
}

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "date_from": {
      "type": "string"
    },
    "date_to": {
      "type": "string"
    },
    "nm_ids": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "string"
      },
      "maxItems": 20
    },
    "event_type": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "baseline",
        "source_gap",
        "card",
        "photos",
        "price",
        "stock",
        "supply",
        "advertising",
        "rating",
        "reviews"
      ]
    },
    "object_type": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "store",
        "product",
        "competitor"
      ]
    },
    "group_by": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "account",
        "product"
      ]
    },
    "metric": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "events",
        "rating",
        "reviews",
        "public_price_min_rub",
        "public_price_max_rub",
        "amount",
        "discountedPrice_min"
      ]
    }
  },
  "required": [
    "date_from",
    "date_to"
  ],
  "additionalProperties": false
}

{
  "type": "object",
  "additionalProperties": false,
  "required": [
    "event_id",
    "nm_id"
  ],
  "properties": {
    "event_id": {
      "type": "string",
      "format": "uuid"
    },
    "nm_id": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1
    },
    "days": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "maximum": 28,
      "default": 7
    },
    "metrics": {
      "type": "array",
      "items": {
        "type": "string"
      },
      "minItems": 1,
      "maxItems": 12
    }
  }
}

Связанные возможности

Мониторинг своих товаров и конкурентов

Замечать изменения цен и карточек у себя и конкурентов. Давать агенту историю для сравнения своих решений с тем, что происходило на рынке.

История есть, слежение расширяется. У своих товаров есть история цен и полей карточки, у публичных товаров — доступные наблюдения. Управляемый список конкурентов и полное слежение за текстом и изображениями их карточек ещё дорабатываются. Проверки периодические, изображения сохраняются в виде миниатюр.