用WorkBuddy + Python打造全自动情报日报系统

### 一、背景：为什么要做这套系统

作为一名机器人教育从业者，我需要持续追踪人形机器人、具身AI、青少年机器人赛事三个领域的动态。人工搜索效率低、信息散、容易遗漏。

于是我用Python写了一套全自动情报采集系统，每天自动运行，生成个性化日报，推送到手机。

### 二、系统架构

```
采集层（BrowserCollector + WebCollector）
        ↓
数据层（intel_db.json 数据库）
        ↓
分析层（v5/signal_detector.py 跨topic信号检测）
        ↓
输出层（HTML日报 + COS云存储）
        ↓
守护进程（standalone_daemon.py 7×24稳定运行）
```

核心模块：
- **BrowserCollector**：浏览器自动化采集（Selenium）
- **WebCollector**：80+信源文字采集
- **SignalDetector**：四维信号检测（跨域/涨势/新锐/深度）
- **StandaloneDaemon**：守护进程，看门狗双保险

### 三、踩过的坑

**坑1：子进程超时导致守护进程崩溃**

守护进程的 `_run_script` 函数里有个未定义变量 `kill_timeout`，当子进程超时时触发 NameError，整个守护进程直接退出。日志只有1292字节就停了。

修复：用正确的 timeout 变量，添加异常隔离。

**坑2：Windows定时任务不靠谱**

用 Windows 计划任务做定时调度，经常因为网络波动导致任务失败或重复执行。后来改用守护进程 + 看门狗双保险，进程崩溃后自动重启。

**坑3：PYC缓存导致更新不生效**

更新 daemon 代码后忘了清 `__pycache__`，Python 一直跑旧版本。教训：更新 Python 脚本后必须删除 `__pycache__` 目录。

### 四、核心代码片段

**守护进程超时执行（修复后）：**

```python
def _run_script(script_name, timeout=120):
    script_path = os.path.join(BASE_DIR, script_name)
    cmd = [sys.executable, script_path]
    proc = subprocess.Popen(cmd, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE)
    try:
        stdout, stderr = proc.communicate(timeout=timeout)
        return stdout.decode('utf-8', errors='replace'), stderr.decode('utf-8', errors='replace'), True
    except subprocess.TimeoutExpired:
        proc.kill()
        stdout, stderr = proc.communicate()
        return f"[超时{timeout}秒已kill]", stderr.decode('utf-8', errors='replace'), False
```

**信号检测四维模型：**

```python
def detect_signals(articles):
    signals = []
    for article in articles:
        score = 0
        # 跨域信号：同一事件跨多个领域
        if cross_domain_match(article): score += 3
        # 涨势信号：多家媒体同时报道
        if trending_up(article): score += 2
        # 新锐信号：新兴玩家/新成立机构
        if new_player(article): score += 2
        # 深度信号：分析类文章
        if deep_analysis(article): score += 1
        if score >= 4:
            signals.append({'article': article, 'score': score})
    return signals
```

### 五、运行效果

系统稳定运行数月，每天10:00自动采集、分析、生成日报并上传COS。覆盖机器人产业、教育政策、具身AI三个领域。

### 六、总结

工具不在多，在于自动化程度。用 WorkBuddy 做对话式开发，用 Python 做执行层，守护进程做稳定性保障——这套组合让我从手动操作中彻底解放出来。

作为一名机器人教育从业者，我需要持续追踪人形机器人、具身AI、青少年机器人赛事三个领域的动态。人工搜索效率低、信息散、容易遗漏。

《用WorkBuddy + Python打造全自动情报日报系统》

摘要： 3个月从0到1，用WorkBuddy+Python打造全自动情报日报系统，覆盖机器人产业、具身AI、青少年赛事三个领域，守护进程7×24稳定运行。

编程语言

人工智能

开发工具

基于WorkBuddy+Python打造的全自动情报日报系统，通过Selenium采集80+信源，实现人形机器人、具身AI及青少年赛事动态的自动化追踪。系统采用四维信号检测算法，结合守护进程保障稳定运行，每日自动生成HTML日报并推送，有效解决人工效率低、信息遗漏等问题。

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