Batch Research 技能 Skill

Batch Research 技能

此技能用于指导 /weekly 命令如何高效、分批、并发地从多个数据源采集信息。

核心职责

作为批量调度器，负责：

解析数据源列表
生成所有待抓取 URL
分批并发调用 researcher agent
汇总结果生成报告

工作流程

Step 1: 准备阶段

读取数据源：从 .opencode/REFERENCE.md 获取完整数据源列表
生成 URL 列表：
- 静态 URL：直接使用
- 动态 URL（Hacker News）：使用 generateHNUrls(start_date, end_date)

import { generateHNUrls } from '.opencode/utils.mjs'

// Hacker News - 每天一个 URL
const hnUrls = generateHNUrls(start_date, end_date)
// 返回: [
//   "https://news.ycombinator.com/front?day=2026-03-22",
//   "https://news.ycombinator.com/front?day=2026-03-23",
//   ...
// ]

Step 2: 分批策略

将所有 URL 按优先级分为 3 批，每批 10-12 个 URL：

| 批次 | 数据源类型 | 来源 | | ----------- | ------------------- | ------------------------------------------ | | Batch 1 | Important Resources | REFERENCE.md 中 "Important Resources" 部分 | | Batch 2 | Blogs & Websites | REFERENCE.md 中 "Blogs & Websites" 部分 | | Batch 3 | KOL & Influencers | REFERENCE.md 中 "KOL & Influencers" 部分 |

Step 3: 并发调度

并发配置

| 参数 | 值 | 说明 | | ------------------- | ------------ | -------------- | | max_parallel | 5 | 每轮最大并发数 | | batch_interval | 3s | 批次间等待时间 | | domain_rate_limit | 2 req/domain | 同域名限流 |

调度规则

对每个批次：

分轮执行：将批次内 URL 按 max_parallel 分轮（如 12 个 URL 分 3 轮：5 + 5 + 2）
轮内并发：同时启动该轮所有 researcher agent
等待完成：等待当前轮所有 researcher 返回结果
进入下一轮：当前轮全部完成后，等待 batch_interval，再启动下一轮
批次完成后：进入下一个批次

调用 researcher 的参数格式：

url: https://news.ycombinator.com/front?day=2026-03-22
source_name: Hacker News
week_id: Y26W12
start_date: 2026-03-22
end_date: 2026-03-28
current_date: 2026-03-25
timezone: UTC+0

并发调用示例（伪代码）：

# Batch 1: Important Resources
并行调用：
  - researcher(url: "https://news.ycombinator.com/front?day=2026-03-22", source_name: "Hacker News")
  - researcher(url: "https://news.ycombinator.com/front?day=2026-03-23", source_name: "Hacker News")
  - researcher(url: "https://drafts.miantiao.me/", source_name: "Miantiao Drafts")
  - researcher(url: "https://www.solidot.org/search?tid=151", source_name: "Solidot")
  - ...

等待 Batch 1 全部完成

# Batch 2: Blogs & Websites
并行调用：
  - researcher(url: "https://www.anthropic.com/engineering", source_name: "Anthropic Engineering")
  - researcher(url: "https://claude.com/blog", source_name: "Claude Blog")
  - ...

等待 Batch 2 全部完成

# Batch 3: KOL & Influencers
并行调用：
  - researcher(url: "https://baoyu.io/", source_name: "Baoyu")
  - ...

等待 Batch 3 全部完成

Step 4: 日志记录

所有日志统一写入 logs/weekly-{week_id}.log，仅用于人类审计，不作为恢复依据。

日志格式：

[2026-03-25T12:34:56Z] [PHASE1] [INFO] 开始抓取 Hacker News
[2026-03-25T12:35:10Z] [PHASE1] [OK] Hacker News - 5 篇文章
[2026-03-25T12:35:15Z] [PHASE1] [FAIL] daily.dev - 429 Too Many Requests (retried 2)

日志级别：

| 级别 | 用途 | | ------ | -------------------------------- | | INFO | 阶段/任务开始 | | OK | 任务成功（含文章数） | | FAIL | 任务失败（含错误原因和重试次数） |

Step 5: 汇总报告

所有批次完成后，在日志末尾生成汇总：

[2026-03-25T12:45:00Z] [PHASE1] [SUMMARY] 总数据源: 30 | 成功: 27 (X篇) | 失败: 3

约束与注意事项

全量抓取：必须抓取所有数据源，不能跳过
批次顺序：必须按批次顺序执行，等待当前批次完成后再进入下一批
错误隔离：单个 researcher 失败不影响其他
重试由 researcher 处理：本技能不负责重试，由 researcher 自行处理
进入下一阶段前：必须完成所有批次的抓取

Agent Skills: Batch Research 技能

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