DASpiker 数据采集智能体
那个凌晨，我们决定自己造一套
王总是一家前上市公司的高管。他不会写代码也不了解爬虫
但他每天必须知道三件事：今天有哪些新项目挂网、哪些甲方在招标、同行最近中了什么标。
这个需求，让他和"采集数据"这件事纠缠了整整三年。
他踩过的每一个坑，后来都成了 DASpiker 的设计起点。
一开始，它真的很好用
他找了外包，写了十几个站点的爬虫。第一周非常顺——数据每天早上准时出现在表格里，销售拿着名单去打电话，成单率肉眼可见地涨了。那时候他觉得，这件事算是解决了。
问题在于，他以为自己买的是一个产品，其实买的是一份需要持续维护的服务。而这份服务，不在任何人的合同里。
网站开始"反击"，而他没有还手之力
先是访问变慢，接着大量请求开始返回 403——IP 被封了。换了一批 IP，页面又弹出滑块验证码。再往后，接口加了参数签名，前端 JS 一加密，之前写死的规则全部失效，一条数据都拿不到。
他去找外包，对方的回复很直接："这个站现在上了风控，得加钱重做。"他能做的只有等——等技术评估、等排期、等下一个版本。
更致命的一击：数据错了，却没人发现
某个站点悄悄改版，页面字段顺序变了——预算金额跑到了日期栏里。程序照常抓取、照常入库、照常出报表，一切看起来都正常。
销售拿着这份"正常"的名单，打了一整周电话，才发现标的金额全都是错的。客户那头已经有人皱眉了。他终于明白：断数据只是停机，错数据是事故。
他真正想要的，从来不是"爬虫"
复盘的时候，王总说了一句话："我不关心它怎么爬，我只想要一份每天准时、正确、能直接用的数据。出了事能不能第一时间告诉我？"
这句话点破了所有问题。市面上的工具都在解决"怎么抓"，但真正消耗团队的，是抓之后每一天的对抗、维护、验证、追责。这四件事，才是 DASpiker 要解决的。
于是有了 DASpiker
我们决定不再"写死规则"，而是做一个会自己想办法的采集智能体：被封了自己换出口，遇到验证码自己解，接口改了自己反解签名，页面改版自己发现字段错位并尝试修复，数据脏了在入库前就拦下来。
现在，王总每天早上打开报表就能用。他不知道也不关心昨晚 DASpiker 又打赢了几场对抗——这本来就是它该做的事。
