LATTE 外部情报中心
LATTE 总控台
访问入口 www.latteniko.uk 公网访问入口 主库存储 SQLite · latte_ai.db 本地主库持续在线 运行模式 本地先写 · 镜像开启 外部系统只做镜像,不接管主库 内容状态 样本 1 · 草稿 0 内容池已启动,建议继续补样本或生成 采集队列 待抓 0 · 完成 23 失败 12 条待排查 接口文档 OpenAPI 查看完整接口目录

把外部学习、岗位快照、工具方案和建模结论统一沉到本地主库里。

外部情报不再散落在链接和聊天里,这里负责把它们变成可筛、可记、可继续分析的结构化资产。

这一页不是单纯收藏链接,而是把来源、类别、标签、快照时间和原始 payload 固定下来。后面不管做趋势、做账号规划还是做工具选型,都能从这套库继续往下长。

情报总数
0
已进入本地主库、可被继续分析的外部记录数。
来源类型
0
当前已覆盖 gist、研究、手动录入等来源。
岗位样本
0
带薪资和阶段字段的岗位快照样本数量。
中位年包
--
仅对已成功归一化的岗位样本计算。

学习结论

先看这批情报告诉了我们什么,再决定接下来补哪类样本。

这块是给决策看的,不是给收藏看的。每条 insight 都对应后面该补的字段、标签或来源类型。

当前情报库共有 0 条记录,来源类型 0 个,最常见的类别是 待补样本。
当前岗位样本还不够完整,建议继续补带薪资口径的记录。
当前最常出现的标签是 待补标签,最常见的市场阶段是 待补样本。
这套库的重点不是把字段做复杂,而是先把 snapshot、来源、标签和 raw_payload 存稳,再做后续分析。

录入与筛选

一边补新情报,一边按类别和来源筛选,不让外部学习继续失焦。

表单负责把新样本落库,筛选负责把当前关注范围收窄到某类来源或某类问题。

快速导入链接

贴一个 gist、GitHub 或文章链接,先让系统自动抽字段
解析中...
准备抓取页面结构与元数据

新增外部情报

先把字段定稳,再谈分析和自动化
补充字段 (机构、薪资、标签等)

筛选当前视角

把注意力收窄到一个类别或一种来源
清除筛选

建模原则

这页的字段为什么这样设计
1
先存最小稳定字段集
source_type、source_name、category、title、snapshot_date、captured_at、raw_payload 先固定下来。
2
原始文本和标准化字段并存
salary_text 保留原样,salary_mode 和 annualized_salary_k 负责后续分析。
3
类别、阶段、规模不要混字段
融资阶段、公司规模、标签和来源都要独立,后面筛选和图表才不会失真。

分布与标签

情报库当前最集中在哪些类别、来源和标签,一眼看清。

这块不是最终分析,而是帮你判断“接下来还缺什么样的外部样本”。

类别分布 0 个类别

先看情报类型是否均衡

来源分布 0 个来源类型

不同来源有没有持续进入主库

高频标签 0 个高频标签

哪些概念正在反复出现

最近记录

每条情报都保留来源、快照、标签和原始链接,后面才能继续用。

这张表优先保留结构化价值,不追求花哨。真正重要的是后面还能继续筛、继续聚合、继续回看。

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暂无匹配记录

当前筛选条件下还没有记录。可以先清除筛选,或者直接补一条新的外部情报。