## 引言

上一篇我用 WorkBuddy 做了一次"一次性"的网页调研，任务跑完就结束了。但现实里很多活不是跑一次就完事：行情要每天看、榜单要每天追、日报要每天交。这类"定时 + 固定流程"的需求，正好是自动化该干的事。

这次我给自己定了个小目标：搭一条定时自动化流水线，每天自动抓一次技术热榜（Hacker News 官方公开 API，无需 Key），自动生成一张统计图表，再自动输出一份 Markdown 日报。整条链路三个脚本 + 一个入口，今天实测跑通，把设计思路、真实运行数据和踩过的坑都记下来，供你照着改。

## 一、整体设计：三段式 + 状态文件 + 一条龙入口

流水线拆成三段，各管一件事：

1. **fetch-hn.js（抓数据）**：请求榜单接口拿 id 列表，并发取前 40 条的详情（标题、分数、评论数、来源站点），原始数据落盘成 `raw-stories.json`，统计结果写 `stats.json`。
2. **make-chart.js（出图表）**：读 `stats.json`，用 SVG 直接渲染柱状图写成 HTML，再用 Edge 无头模式截图成 PNG。不依赖任何在线图表服务，图里的每个数字都来自本地真实数据。
3. **make-report.js（写日报）**：把 `stats.json` 渲染成 Markdown 表格日报，文件名带日期，如 `report-2026-09-21.md`。

三段之上再包一个入口 `run-pipeline.js`：按顺序执行三步、记录每步耗时、把结果写进 `pipeline-result.json`。定时任务只需要调这一个入口，成功与否看这一个文件就知道——这比我上一篇直接裸跑脚本可靠得多。

另外有两个细节值得单独说：

- **增量状态机**：脚本维护一个 `state.json`，记录历次见过的条目 id。每次运行先和上次对比，只把"新增"的条目标出来。这样即使定时任务天天跑同一份榜单，也不会把同样的内容重复播报一遍。
- **内置重试**：每个请求自带 2 次重试、800ms 起步的退避。后来证明这不是多余的设计（见踩坑第 1 条）。

## 二、实测过程与真实数据

**第 1 次运行**：榜单接口返回 500 个 id，取前 40 条，详情抓取 40/40 全部成功、0 失败。统计结果：分数中位数 113，独立来源站点 35 个，抓取耗时 4457ms。因为是首次运行，没有任何历史记录，所以"新增"为 40 条——符合预期。

**第 2 次运行（隔了几秒）**：同样的 40 条，新增 0 条。这说明增量去重生效了：榜单没变，脚本就不重复播报。

**第 3 次运行（模拟榜单位移）**：几秒之内榜单当然不会真的动，所以我给脚本加了个偏移参数，从第 6 名开始取（模拟隔了一段时间、榜单前进了 5 位的情形）。真实结果：

- 抓取 40/40 成功，识别出 **5 条新增**；
- 分数中位数 98，最高 1781、最低 6，分数合计 6882，评论合计 3627；
- 独立来源站点 34 个，其中 github.com 占 5 条排第一；
- 抓取耗时 14108ms（比前两次慢，原因见踩坑第 1 条）；
- 图表渲染 4.4 秒产出 65KB 的 PNG，日报生成仅 94ms；
- **一条龙总耗时 18.7 秒**，`pipeline-result.json` 显示三步全部成功。

产出物一共四样：原始数据 `raw-stories.json`、统计 `stats.json`、图表 PNG、日报 Markdown。日报里的 Top 10 表格长这样（节选前 5 行，数字为真实抓取结果）：

| # | 标题 | 分数 | 评论 |
| --- | --- | --- | --- |
| 1 | AI-generated posters don't have to be horrible | 1781 | 913 |
| 2 | Exfiltrate Your Weights | 612 | 251 |
| 3 | Qwen Image 2.1 | 506 | 152 |
| 4 | Pirate Face Rescues LLM Models from Deletion | 453 | 134 |
| 5 | Bill to Ban Private Equity from Owning Medical Practices | 269 | 172 |

"新增条目"一节也如实列出了那 5 条新内容。也就是说，这份日报可以直接当作每天早上推给自己的摘要，不需要我再人工翻榜单。

## 三、真实踩坑记录

1. **网络抖动真的会发生**：第 3 次运行时，有一条详情请求返回 `fetch failed`，脚本按 800ms 退避重试后成功，最终仍然 40/40。如果没有内置重试，这次运行就会少一条数据甚至直接中断——这也是为什么我把重试写进第一版。
2. **增量逻辑需要"会动"的数据才能验证**：两次运行只隔几秒，新增恒为 0，看起来像逻辑坏了。我靠偏移参数模拟榜单位移才确认 +5 识别正确。如果你的数据源一天才更新一次，记得也做类似验证，别把"没变化"误判成"没抓到"。
3. **无头截图要加 `--disable-gpu`**：本机 Edge 更新到 134 之后，无头模式启用 GPU 会崩，截图脚本一律加了 `--disable-gpu` 参数才稳定。
4. **时区问题**：接口返回的是 Unix 时间戳，我统一转成 ISO 时间存档，日报标题再用本地日期拼接，避免"日报日期对不上今天"的尴尬。
5. **对数据源保持克制**：40 条详情用并发 8 拉取，对方公开接口没有限流，但我还是加了 User-Agent 标识和退避。换数据源前先读对方的接口条款，频率宁低勿高。

## 四、怎么接到定时任务上

在 WorkBuddy 里新建一个定时任务，把执行内容写成一句话即可，例如："每天早上 8 点，进入 demo 目录运行 `node run-pipeline.js`，读取 `pipeline-result.json`，成功则汇报今日榜单要点和新增条目数，失败则如实报告哪一步出错"。具体的配置入口和字段以客户端实际展示为准。

有两点必须提醒：

- **定时任务依赖客户端在运行、且电脑处于开机状态**，到点没开机就不会触发，这是使用前提，不是 bug；
- 产出文件固定在同一个目录、按日期命名，跑几天之后就可以再加一个"每周汇总"的任务，把过去 7 份日报合并读一遍——这就是自动化叠加自动化的玩法了。

## 总结

这一条龙跑通之后，我对"定时自动化"的理解更具体了：**难点从来不是定时本身，而是流水线的工程质量**——增量去重决定了它值不值得天天跑，重试和结果文件决定了失败时你能不能放心，幂等的状态文件决定了重复运行不会产生副作用。

三个脚本加一个入口，总共不到 300 行代码，一条命令 18.7 秒跑完，产出图表和日报各一份。你也可以把它换成任何"每天看一眼"的数据源：库存、订单、监控指标、行业新闻。只要数据源有公开接口、产出格式固定，这套三段式结构基本可以原样套用。

以上均为个人实测记录，具体功能和规则以客户端实际展示为准。

上一篇我用 WorkBuddy 做了一次"一次性"的网页调研，任务跑完就结束了。但现实里很多活不是跑一次就完事：行情要每天看、榜单要每天追、日报要每天交。这类"定时 + 固定流程"的需求，正好是自动化该干的事。

实测用 WorkBuddy 搭一条定时自动化流水线：抓数据、出图表、写日报，一条命令 18.7 秒跑完 #WorkBuddy#

开发工具

后端

每日自动抓取Hacker News热榜，通过三段式流水线（抓数据、出图表、写日报）生成Markdown日报和统计图表，支持增量去重与失败重试，实测18.7秒完成全流程，适合定时任务复用。

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