Клиент — продавец на маркетплace (электроника, 800 SKU). Цены конкурентов менялись ежедневно; ручной мониторинг 20 ключевых позиций занимал 2 часа. Промахивались скидки конкурентов — потеря маржи. Задача: Python-парсер — список URL/SKU из Google Sheets → сбор цены, наличия, рейтинга → PostgreSQL → diff с прошлым прогоном → Telegram-алерт при изменении > порога. Реализация: • requests + BeautifulSoup / Playwright для JS-страниц (настраиваемо); • rate limit, random delay, User-Agent rotation; proxy pool optional; • cron 2×/день; retry failed URLs; • schema: sku, competitor, price, stock, scraped_at; • diff engine: price_change_pct, notify if > 5%; • export CSV для pricing-отдела; • admin: add/remove SKU без деплоя (sheet sync). Стек: Python 3.11, requests, Playwright, PostgreSQL, pandas, aiogram, cron/Docker. Приёмка: 50 SKU, accuracy > 98% vs manual check. Итог: реакция на изменение цен за часы, не дни; margin recovery на ключевых SKU. NDA: продавец не публикуется.