警報聲在主控台響起的瞬間，陳帆的手已經落在鍵盤上。他沒有抬頭看屏幕，而是直接調出數據流監控麵板，手指快速滑動時間軸——就在三分鐘前，係統標記出一組異常中斷的日誌記錄，來自新浪財經的實時公告抓取任務連續失敗十二次。
“不是網絡問題。”李陽從終端後抬起頭，聲音帶著通宵後的沙啞，“是頁麵結構變了。今天淩晨他們更新了前端模板，表格嵌套層級多了兩層，老規則匹配不上。”
張遠站在另一台顯示器前，正回放最後一次成功抓取的畫麵。“不隻是層級。”他指著某段HTML路徑，“class命名全換了，還加了動態加載遮罩。現在連標題欄都識彆不出來。”
陳帆盯著失敗樣本列表，一條條翻看錯誤類型。這些本該被自動歸類為“公司重大事項”的公告，現在要麼被誤判成廣告，要麼直接丟進了空數據池。他知道這意味著什麼——如果基礎信息采集出現斷層，後續所有分析模型都會基於殘缺數據做出判斷。
“不能再靠人工調規則了。”他說，“每次改版都等我們手動重寫解析邏輯，等於是讓係統一直閉著眼走路。”
李陽揉了揉太陽穴，“要不試試用分類模型？把網頁區塊當作圖像區域來處理，訓練一個能自適應識彆內容類型的算法。”
“方向對。”陳帆點頭，“但彆走圖像那條路，算力不夠。我們要的是輕量級、高響應的文本結構識彆方案。”
他轉身走向白板，拿起筆寫下“樸素貝葉斯”四個字。“就用這個。特征向量選標簽深度、屬性密度、文本占比，再加上字段關鍵詞分布。目標隻有一個：讓機器學會自己分辨哪塊是行情表，哪塊是新聞摘要。”
李陽立刻開始整理過去三個月的失敗日誌。他在數據庫裡篩選出因結構變更導致解析失敗的條目，逐一標注真實內容類型，構建起最初的訓練集。每一行錯誤都被拆解成可量化的參數——比如某個表格是否包含“收盤價”“漲跌幅”這類術語，其父節點是否有“data”或“quote”字樣。
“我加個反饋機製。”他在代碼中插入一段校驗邏輯，“每次抓取完成後，係統會比對原始數據與錄入結果。如果發現明顯偏差，就自動把這個頁麵打標存入待學習隊列。”
第一輪模型訓練耗時四小時。當新版本爬蟲首次接入測試環境時，它麵對的是五十個不同格式的財經頁麵快照，包括改版後的東方財富網和剛啟用CDN防護的同花順接口。
結果令人失望——它把一則基金分紅公告識彆成了高管變動消息，還將一隻新股申購信息錯歸為退市風險提示。
“語義混淆。”張遠看完輸出報告後說，“光靠標簽和詞頻還不夠。同樣的‘額度’二字，在‘融資額度’和‘贖回額度’裡代表完全相反的操作信號。”
“那就加上上下文權重。”陳帆調出一份曆史正確樣本庫，“你看這些成功的解析記錄，它們共同點是什麼？”
三人逐條對照，終於發現規律：真正決定區塊性質的，往往是標題與首行字段的組合模式。例如，“資金流向”+“淨流入金額”大概率屬於市場監測板塊；而“董事會決議”+“審議通過”則指向公司治理類公告。
李陽立即優化特征工程。他在原有基礎上引入TFIDF算法，強化關鍵字段的區分度，並設置置信度閾值——當模型判定信心低於七成時，任務將轉入人工複核通道，避免汙染主數據流。
第二輪測試開始於當晚九點。這一次，係統在模擬環境中準確識彆了四十七個頁麵，僅在兩個使用異步加載的券商研報頁出現漏判。
“已經接近可用水平。”張遠看著成功率曲線逐漸拉平，“隻要再壓一壓誤報率，就能上線實盤。”
“不用等完美。”陳帆敲下確認鍵，“現在就切一部分流量進來，邊運行邊優化。”
淩晨兩點十七分，警報再度亮起。某家大型券商官網臨時啟用了JavaScript渲染技術，傳統靜態抓取方式無法讀取核心數據。舊係統的備用方案是跳過此類頁麵，但這次，新模塊做出了不同反應。
日誌顯示，係統檢測到返回內容為空且響應頭帶有“text/javascript”標識後，自動觸發了備用流程——調用輕量級無頭瀏覽器實例，在後台加載完整DOM樹，並結合之前訓練出的內容定位模型，精準截取目標表格區域。
“它自己切換了模式。”李陽盯著調度日誌，語氣有些發緊，“沒有等待指令，也沒有進入人工乾預隊列。它判斷該用哪種方式，並執行了。”
陳帆沒有說話。他放大了那次抓取的全過程記錄：從請求發起、特征識彆、模式選擇，到最後的數據提取，整個鏈條完全閉環。更關鍵的是，係統在完成操作後，還將此次JS渲染頁麵的結構特征存入本地樣本庫，供下次比對使用。
“這不是被動升級。”張遠低聲說，“這是在進化。”
四點三十七分，第一條由動態渲染獲取的L2行情數據成功入庫。係統自動生成一條狀態彙報：“解析模式：自適應；置信度：98.7%。”隨後，這條記錄被同步推送到所有關聯分析模塊。
陳帆調出數據質量對比圖。橫軸是時間，縱軸是有效信息捕獲率。舊係統曲線波動劇烈，每逢網站更新便出現明顯凹陷；而新爬蟲的軌跡近乎一條直線，即便在淩晨站點頻繁切換架構的高峰期，也始終保持在百分之九十八以上。
“以前是我們追著網頁變。”李陽摘下耳機，靠在椅背上，“現在是它自己學會了怎麼應對變化。”
張遠正在歸檔最新一輪測試日誌。他新建了一個文件夾，命名為“智能采集”，然後把過去七十二小時的所有成功案例批量導入。末尾那份統計報告顯示，平均單頁處理時間從原來的六秒縮短至一點八秒，錯誤率下降至千分之三。
“這比人工快百倍。”他念著數字，像是還沒完全消化這個事實。
機房內，服務器陣列持續運轉，風扇聲低而穩定。主控台上，數十個數據源的狀態燈全部轉為綠色，代表著全國主要財經平台的信息流正源源不斷地彙入係統中樞。
陳帆的目光停留在其中一個窗口。那是剛剛被捕獲的一則企業公告，標題寫著“關於調整非公開發行股票定價機製的說明”。他注意到，係統不僅正確識彆了文檔類型，還在側邊欄自動生成了影響評級：【中性偏空】，依據是其中三項關鍵條款的變化趨勢。
他伸手準備調出決策鏈詳情，想看看這個判斷是如何一步步形成的。
就在指尖觸碰到鍵盤的刹那，主控台右下角彈出一條新提示。