一、案例背景与采集目标
前两个案例,我们一条一条地翻某一个新闻网站的列表页和详情页。可现实里的资讯需求往往不是「盯一家」,而是「盯一件事」——同一个政策、同一场发布会、同一份数据,十几家媒体都在报。只采一家,视野太窄;一家一家地采,字段对不齐、重复一大堆,最后还要花大量时间做合并。
这一案例换个思路:用订阅源(RSS / Atom)把多家媒体的更新一次性取回。订阅源是网站主动对外发布的一份标准化资讯清单,本质是一份 XML 文件,字段固定、结构统一,天然绕开了「各家页面长得都不一样」这个最大的麻烦。
1.1 这一篇用哪些真实站点
示范站点是中国新闻网(简称中新网)的 RSS 订阅中心,地址 https://www.chinanews.com.cn/rss/。打开这个页面你会看到,它把时政、财经、社会、国际、文化等多个频道各自做成一个独立的订阅地址(形如 https://www.chinanews.com.cn/rss/china.xml 这样的 .xml 文件),每个源里放着该频道最近的一批稿件。这是一个公开提供、无需登录、也没有反爬的站点,非常适合作为聚合练习的第一站。
延伸站点再配两家:36氪 https://www.36kr.com/feed(商业科技媒体,RSS 2.0)、少数派 https://sspai.com/feed(效率工具媒体,RSS 2.0)。这三个源恰好都是 RSS 2.0,标签名能直接对上;但订阅源还有另一套常见格式 Atom,字段名完全不同,后面那张「字段映射表」把两套都列了出来。
1.2 这个案例要拿到什么
- 从 3~5 个订阅地址,各取最近的一批条目;
- 把各家的字段映射成同一套:标题、链接、发布时间、摘要、来源媒体;
- 把发布时间统一成同一个格式,方便排序与跨天比较;
- 把同一件事的多家报道合并、去重,一条内容只留一次;
- 只保留「上次采集之后」的新条目,实现增量更新。
1.3 为什么订阅源比直接采页面省事
| 对比项 | 直接采页面 | 用订阅源 |
|---|---|---|
| 页面结构 | 每家模板不同,要分别适配 | XML 结构固定,一视同仁 |
| 字段位置 | 页面改版就采空,维护成本高 | title / link / pubDate 是标准标签 |
| 更新判断 | 要自己比对哪些是新的 | 源里只放近期条目,天然增量 |
| 合规风险 | 容易踩到反爬与授权边界 | 网站主动公开,属于鼓励使用 |
可以打个比方:订阅源就像媒体给你留了一个「取件窗口」,你不用翻它的整个院子,只要按时去窗口取就行。这也解释了为什么做资讯聚合的人,第一步总是先找有没有订阅源,找不到才退回去采页面。
1.4 这个案例真正的难点在哪
采到数据不难,难在把三家的数据拼成一张干净的表。具体有三关:第一关是字段映射,本案例这三个源都是 RSS 2.0,标签名能直接对上;但订阅源还有另一套常见格式 Atom,它的发布时间叫 updated、链接写在 link 标签的 href 属性里,两套标签名完全不同,遇到 Atom 就得按映射表换过来。第二关是时间对齐,中新网用的是 Thu, 08 Oct 2026 07:30:00 +0800 这种 RFC822 格式,不换算成 2026-10-08 07:30 就没法排序;第三关是跨源判重,不同媒体的链接肯定不同,但讲的可能是同一件事。这三关解决了,聚合才算真正做成。
1.5 聚合出来的表能回答什么问题
对齐、去重做完之后,这张表就不只是「一堆标题」了,它能回答很多实打实的问题:
- 覆盖度:同一件事到底有几家媒体在报,谁报得最早;
- 口径差异:同一份数据,财经媒体和科技媒体各挑了哪个角度;
- 更新节奏:某个频道一天更新多少条,什么时段更新最密;
- 线索发现:哪条资讯被多家同时选用,往往就是当天真正重要的信息。
这些问题用单家媒体都答不全,只有把多家对齐到一张表之后才看得清楚——这正是聚合的价值所在。
目标站点与交付产物
下表是本篇用到的真实站点。绿色是课堂可稳定复现的示范站点;橙色是延伸站点,多数有登录墙或风控,课堂上只讲结构、原理与合规边界,不教绕过。
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 示范站点 | 中国新闻网 RSS / 澎湃新闻 RSS https://www.chinanews.com.cn/rss/ RSS/Atom 是标准 XML 订阅格式,字段统一,天然绕开页面结构差异 |
| 延伸站点 |
|
| 交付产物 |
|
| 难度 | ★☆☆ 低 |
| 合规提示 | RSS 是站方主动提供的订阅接口,合规性最好;但仍应遵守频率约定,不要把它当高并发下载通道。 |
二、数据源与字段设计
数据源是几家媒体公开的订阅地址。我们先看示范站点——中新网 RSS 订阅中心的结构,再把各家字段对齐到同一套。
2.1 站点信息表
| 站点全称 | 网址 | 页面形态与接口 | 规模与角色 |
|---|---|---|---|
| 中国新闻网(中新网)· RSS 订阅中心 | https://www.chinanews.com.cn/rss/ | 订阅源索引页,下挂各频道的 .xml 订阅文件,根标签为 rss | 覆盖时政 / 财经 / 社会 / 国际 / 文化等 20 余个频道,每源保留最近数十条 |
| 36氪 · 资讯订阅源 | https://www.36kr.com/feed | RSS 2.0 订阅源,根标签为 rss | 创业与商业资讯,条目含作者与分类 |
| 少数派 · 订阅源 | https://sspai.com/feed | RSS 2.0 订阅源,根标签为 rss | 科技与效率类文章,更新频率中等 |
| 人民网 · 时政频道 RSS | http://www.people.com.cn/rss/politics.xml | 按频道分源的 .xml 文件 | 官方媒体,条目更新稳定,适合作为第三家 |
2.2 统一字段表(三家都要对齐到这套)
这一列示例值统一以同一条中新网资讯为例,方便横向对照;该条是构造出来的样本,「链接」与「条目编号」只演示格式,不必按址访问。换成你自己订阅源里的真实条目即可。
| 字段名 | 字段含义 | 示例值 | 口径与备注 |
|---|---|---|---|
来源媒体 | 发布这条资讯的媒体名称 | 中国新闻网 | 从订阅源头部 channel / feed 的 title 取,整源取一次 |
栏目 | 资讯所属频道或分类标签 | 时政 | 对应 RSS 的 category;一处可能有多个,用分号连接 |
标题 | 资讯标题原文 | 前三季度外贸数据发布 | 对应 title;不改写、不截断 |
链接 | 原文绝对地址 | https://…/cj/2026/10-08/10412345.shtml | 对应 link;Atom 的地址写在 link 标签的 href 属性里,容易漏。上面是「形如」示例,真实地址以源里取到的为准 |
条目编号 | 源自己给的条目唯一标识 | 与链接同形 | 对应 RSS 的 guid 或 Atom 的 id;判重时先看它是否重复 |
发布时间原文 | 源里写的时间,原封不动 | Thu, 08 Oct 2026 07:30:00 +0800 | 对应 pubDate(RSS)或 updated(Atom),是 RFC822 格式 |
发布时间 | 换算后的标准时间 | 2026-10-08 07:30 | 由上一列换算,精确到分,便于排序与跨天比较 |
摘要 | 源里给的简介文字 | 海关总署今日发布数据,前三季度我国货物贸易进出口总值同比增长… | 对应 description / summary;常含 HTML 标签,清洗时去掉 |
作者 | 源给出的署名 | 中国新闻网 | 对应 author 或 dc:creator;很多源为空,允许留空 |
源格式 | 这个源是 RSS 还是 Atom | RSS 2.0 | 由根标签判定,决定用哪套映射规则 |
内容指纹 | 标题去标点后取的哈希值 | fp_3f9a2c(示例) | 用于发现「同稿多源」:标题写法不同但指纹相同即为疑似重复 |
采集时间 | 本次采集的时刻 | 2026-10-08 09:00 | 增量更新靠它判断「哪些是上次之后新增的」 |
数据批次 | 本次采集的批次编号 | 20261008_09 | 与采集时间一一对应,多次采集对齐用 |
2.3 字段映射表:把各家的叫法归到一处
同一件事,不同的源叫法不一样。先把映射关系写成一张表,再交给 AI,它就不会把 Atom 的链接采成空值。
| RSS 里的字段 | Atom 里的字段 | 统一成的字段 | 处理说明 |
|---|---|---|---|
title | title | 标题 | 直接对应 |
link | link 的 href 属性 | 链接 | Atom 的地址写在属性里,不取属性就会是空的 |
guid | id | 条目编号 | 格式不同,都是唯一标识;去重时优先比对它 |
pubDate | updated / published | 发布时间原文 | RFC822 与 ISO8601 两种写法,必须统一 |
description | summary | 摘要 | 常带 HTML 标签,清洗时去掉 |
category | category | 栏目 | 可能没有,允许为空 |
channel 下的 title | feed 下的 title | 来源媒体 | 整份源取一次即可 |
author | author > name | 作者 | Atom 的作者名字嵌在子标签里 |
2.4 中新网 RSS 的频道结构
回到示范站点 https://www.chinanews.com.cn/rss/,它的订阅入口是按频道拆开的,常用的几个是:
https://www.chinanews.com.cn/rss/china.xml时政、finance.xml财经、world.xml国际、society.xml社会、scroll-news.xml即时新闻,以及文化、体育等频道;- 每个频道是一份独立的 XML,头部
channel里写着频道名与简介,下面挂着该频道最近的一批item; - 同一家媒体的多个频道,头部信息可以只取一次,item 逐条映射到统一字段——「一源多频道」正是订阅源最省事的地方。
AI 助手小贴士|RSS 与 Atom 的字段名有差别(pubDate 对 updated、link 写在属性里、作者嵌在子标签里)。让 AI 先把格式判清楚,再按映射表取字段,能少踩很多空值的坑。
打开 WorkBuddy 或任意 AI 对话工具,试试这样问:我给你的这个订阅地址可能是 RSS 也可能是 Atom。请先告诉我它属于哪一种、每条里有哪些字段(包括 guid / id、category、author),再按我给的映射表取数。
课程思政|工匠精神与严谨求实 · 先对齐,再汇总
三份数据摆在面前,谁都能拼在一起;难的是拼完之后仍然「同一件事用同一把尺子量」。字段叫法、时间格式、空值口径,这些不起眼的细节如果不对齐,汇总出来的表看着热闹,其实一算就错。把标准写在前面,是严谨,也是效率。
三、零代码操作步骤
工具与技能|先看清三个角色,再动手
本篇全程零代码:你把要求说清楚,AI 去执行,你负责验收。三个角色分工如下——浏览器技能指的是腾讯开源的 BrowserSkill,它能让 AI 直接操作你电脑上真实的浏览器(可复用已经登录的状态),自己开一个独立窗口干活,不打扰你正在看的网页;遇到验证码、登录或确认弹窗,它会停下来交给你本人处理。
| 角色 | 负责什么 | 在本案例里具体做什么 |
|---|---|---|
| 你 | 确认字段清单、验收结果、清洗与合规把关 | 盯字段清单、核对结果、处理异常(如验证码) |
| WorkBuddy | 接中文指令:探字段 → 批量采 → 清洗 → 导出交付物 | 拆解本篇的采集任务并跑完全量、产出交付物 |
| 浏览器技能 BrowserSkill | 以真实浏览器打开页面:跑脚本渲染、滚动 / 翻页 / 点开详情、截图留证;可复用本机浏览器已登录状态,遇到验证码或登录弹窗会停下来交给你处理 | 分别打开几个订阅源,确认格式是 RSS 还是 Atom、根标签是什么 |
五步操作主线(全课程统一,每一篇都按这个顺序推进):
- 定目标与字段:先看本篇第二节的字段表,把「要哪几列、每列什么口径、要多少条」说清楚——字段清单就是验收标准,说不清就会拿回一张字段乱七八糟的表。
- 现场踩点(浏览器技能 BrowserSkill):打开
https://www.chinanews.com.cn/rss/挑两个频道,再把https://36kr.com/feed一起给 WorkBuddy,说明「这是三个订阅源,格式可能不一样」。 - 小样试采(WorkBuddy):先探格式不采数:让它逐个报告每个源的格式、根标签、字段清单与条数。
- 核对与清洗:① 三家源的字段是不是都映射到同一张表;② 每条链接能不能点开;③ 去重是按标题还是按链接(口径要写死)。
- 导出与归档:导出交付物(数据明细表 / 可筛选明细页 / 数据看板 / 可复用的技能包),文件名带上采集日期,并写清数据来源、采集时间与已知局限。
用浏览器技能 BrowserSkill 打开 https://www.chinanews.com.cn/rss/(中国新闻网 RSS / 澎湃新闻 RSS),把这一页每条记录能采到的字段名和示例值列出来,先不要采集。下面是在 WorkBuddy 里完成本案例的完整流程。你依然不写一行代码,但要负责说清标准、核对结果。
- 先把订阅地址收集好。打开中新网 RSS 中心 https://www.chinanews.com.cn/rss/,挑「国内新闻」「财经新闻」两个频道,再把 36氪的
https://www.36kr.com/feed一并贴进对话,说明「这是三家媒体的订阅源,先帮我确认每个源属于哪种格式」。 - 要求先探格式。让它先分别打开三个源,告诉你每个源属于哪种格式、根标签是什么、里面有哪些字段、最近有多少条,先不要采数。
- 给出统一字段表与映射表。直接把本篇 sec2 的两张表贴进对话,让它按这张表把三家数据取成同一套字段。
- 先试一条源。让它只处理中新网,看看标题、链接、条目编号、时间、摘要是不是都取到了,再放开其余两家。
- 处理时间格式。明确要求「发布时间统一成 2026-10-08 07:30 格式,能排序,能比较早晚」。
- 做跨源去重。说「请先用条目编号去重,再按标题指纹找出不同来源但内容相同的条目,只保留最早发布的那一条,并在备注里写明还有哪几家也报了」。
- 做增量更新。把上一次的结果文件发给它,说「只新增这次比上次多出来的条目,已有的不要重复」。
- 导出并归档。导出成 Excel,文件名按「数据类型_日期」的约定,原始版和清洗版各留一份。
四、提示词模板与追问技巧
下面这段可以直接复制。它的关键是把三个源地址、统一字段、映射关系、去重口径一次说清。
请帮我做一个多源新闻聚合任务。
【订阅源】3 个订阅地址(请先逐个确认格式:RSS 还是 Atom):
源1(中国新闻网·时政新闻):https://www.chinanews.com.cn/rss/china.xml
源2(中国新闻网·财经新闻):https://www.chinanews.com.cn/rss/finance.xml
源3(36氪):https://www.36kr.com/feed
源索引页:https://www.chinanews.com.cn/rss/
【第一步:先探格式】
先分别打开三个源,告诉我每个源的根标签是 rss 还是 feed(即 RSS 还是 Atom),
最近有多少条,各有哪些字段(重点看有没有 guid / id、category、author)。
先不要采集。
【第二步:按统一字段取数】
统一字段按这个顺序:
1. 来源媒体 2. 栏目 3. 标题 4. 链接(绝对地址)
5. 条目编号(guid 或 Atom 的 id)
6. 发布时间原文(原样保留)
7. 发布时间(统一成 2026-10-08 07:30)
8. 摘要(去掉 HTML 标签) 9. 作者(没有就留空)
10. 源格式(RSS 2.0 / Atom) 11. 内容指纹(标题去标点后取哈希)
12. 采集时间 13. 数据批次
字段映射规则:
- 标题 ← title
- 链接 ← link(Atom 的地址在 link 标签的 href 属性里,别采空)
- 条目编号 ← guid(RSS)或 id(Atom)
- 发布时间原文 ← pubDate(RSS)或 updated(Atom)
- 摘要 ← description(RSS)或 summary(Atom)
- 作者 ← author(Atom 里嵌在 author 的 name 子标签)
- 来源媒体 ← channel 或 feed 下的 title
【第三步:合并去重】
- 三家结果合并成一张表
- 先按「条目编号」去重,再按「内容指纹」找同稿多源
- 重复的只留最早发布的一条,备注列写明「还有哪几家也报了」
【执行要求】每个请求之间间隔 1 秒以上,不要并发;先只处理源1给我确认,通过后再处理全部三个。
4.1 三条常用追问指令
第一版结果多半还会在细节上打折扣,下面三句随时准备追加。
追问一(修时间格式):
源1的发布时间是 «Thu, 08 Oct 2026 07:30:00 +0800» 这种 RFC822 格式,
请全部转成 2026-10-08 07:30,统一后再按时间倒序排列。
追问二(加强判重):
现在只按条目编号去重,漏掉了「同一事件、不同链接」的情况。
请改成按「标题指纹 + 相邻发布时间」来判重,
相似的只保留最早的一条,并在备注里列出重复来源。
追问三(做增量):
这是我上次采的结果文件,请对比这次的新数据,
只把「上次之后新增的条目」追加进来,已有的不要重复,
最后告诉我新增了几条。
AI 助手小贴士|「同一件事被多家报道」没有唯一答案,判重本质上是规则问题。让 AI 把它的判重规则先讲给你听,你认可了再执行。
打开 WorkBuddy 或任意 AI 对话工具,试试这样问:请先告诉我你打算用什么规则判断两条资讯是同一个事件(条目编号?标题指纹?时间邻近度?),规则写清楚后再去重,先不要直接改数据。
五、结果核对、清洗与保存
三家合并之后,先看下面这张结果样例(节选,示例数据):
| 来源媒体 | 栏目 | 标题 | 链接 | 发布时间 | 采集时间 |
|---|---|---|---|---|---|
| 中国新闻网 | 时政 | 前三季度外贸数据发布 | https://…/cj/2026/10-08/10412345.shtml | 2026-10-08 07:30 | 2026-10-08 09:00 |
| 中国新闻网 | 社会 | 多地推出消费补贴新政 | https://…/sh/2026/10-08/10412388.shtml | 2026-10-08 08:05 | 2026-10-08 09:00 |
| 36氪 | 商业 | 消费补贴新政落地,商家如何接招 | https://…/p/5219873 | 2026-10-08 06:40 | 2026-10-08 09:00 |
| 少数派 | 科技 | 新一代量子计算原型机亮相 | https://…/post/884210 | 2026-10-07 21:30 | 2026-10-08 09:00 |
5.1 五项核对,一样一样过
- 条数:三家加起来是不是接近预期,有没有整源采空;
- 字段:链接能不能点开,条目编号有没有缺失,摘要有没有残留 HTML 标签;
- 时间:格式是否统一,有没有漏网的 RFC822 原文没换算;
- 重复:有没有同一件事出现好几行,条目编号去重与指纹判重各生效了没有;
- 来源:来源媒体列是不是每一条都有值,三家有没有混在一起。
5.2 一段清洗指令,直接复制
请对合并后的结果做以下清洗:
① 去掉每列的首尾空格与换行符;
② 发布时间统一成 YYYY-MM-DD HH:MM,并新增一列「发布日」只保留日期;
③ 摘要列去掉所有 HTML 标签与多余空白;
④ 先按条目编号去重,再按「标题指纹 + 发布时间相差不超过 6 小时」判重,
重复的只保留最早一条,备注列写明重复来源;
⑤ 增加一列「数据批次」,统一填 20261008_09,方便以后多次采集对齐。
5.3 保存与增量约定
news_agg_20261008_09.xlsx ← 本次原始汇总(保留)
news_agg_20261008_09_clean.xlsx ← 清洗并去重后的版本
news_agg_all.xlsx ← 累积总表:每次新增的都追加进来
news_agg_log.txt ← 日志:时间、各源条数、去重条数、新增条数
5.4 去重前后要留个账
去重做了多少、删了哪些,最好在日志里记一笔,方便回头核对:
| 指标 | 去重前 | 去重后 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 总条数 | 186 | 164 | 按条目编号去重去掉 22 条 |
| 疑似同稿多源 | — | 7 | 按标题指纹发现的跨源重复,只留最早一条 |
| 涉及来源 | 3 家 | 3 家 | 去重不减少来源数量,只减少重复条目 |
AI 助手小贴士|增量采集不要每次都重采全量再手工删。让 AI 维护一张「累积总表」,每次只追加新条目,既省时间又不容易错。
打开 WorkBuddy 或任意 AI 对话工具,试试这样问:请读取我发给你的累积总表,和这次的新数据按条目编号比对,只追加新编号的条目,并告诉我这次新增了多少条。
课程思政|数据安全与法治素养 · 汇聚信息,更要守住边界
把多家媒体的公开资讯汇聚到一起,本身就是一种信息汇聚能力。能力越大,越要记得:只聚公开内容、不猜不传未经证实的说法、发布结论时注明来源。聚合是为了更快看清事实,而不是把噪音放大。
六、常见问题与合规红线
6.1 五个高频问题
| 现象 | 原因 | 怎么处理 |
|---|---|---|
| 链接列全是空的 | 换成了 Atom 格式的源,地址写在 link 标签的 href 属性里,而不是标签文本 | 先确认根标签是 rss 还是 feed;是 feed 就要求「读取 link 标签的 href 属性作为链接」 |
| 时间排序乱掉 | 有一家的时间是 RFC822(Thu, 08 Oct 2026 07:30:00 +0800) | 统一转成 YYYY-MM-DD HH:MM 后再排序 |
| 摘要里出现尖括号标签 | description 里带了 HTML | 清洗时去掉所有标签,只留纯文字 |
| 同一件事出现好几行 | 不同媒体链接不同,只按编号去重不够 | 加一层按标题指纹加时间邻近度判重 |
| 每次都把旧数据又采一遍 | 没有建立累积总表与唯一标识 | 用条目编号当主键,只追加新编号的条目 |
6.2 三条合规要点
- 订阅源是网站公开提供给人订阅的,正常读取属于作者期待的使用方式,但仍要控制频率、不要高频轮询。
- 只摘要与标题用于课程分析,不要把多家正文整篇搬走再发布;确需引用时注明来源与链接。
- 聚合不改变著作权归属。表里集齐了十家的标题,也不代表这些内容归你所有。
再补一条实操经验:合并之后,「来源媒体」这一列要一直留着。它是后面所有「哪家报得多、哪家报得早」类分析的分组依据;一旦为了让表「看起来整齐」把它删掉,这张聚合表就退化成了普通清单,也就失去了多源的意义。
课程思政|科技自立自强 · 把标准握在自己手里
订阅源这件事最能说明问题:谁定义了标准,谁就掌握了主动权。今天我们用别人定义好的格式取数,明天如果由我们来定义数据的字段、口径与共享方式,就能少受制于人。学会理解格式、尊重格式、乃至设计格式,正是数字时代要练的基本功。
七、随堂自测(10 题)
点击选项即可判分,答错的题会立刻显示解析。
1RSS / Atom 订阅源的本质是什么?
- A. 一份网站主动对外发布的标准化资讯清单
- B. 一种需要登录才能访问的数据库
- C. 一段必须手动下载的网页截图
- D. 一种加密的付费订阅服务
2聚合三家数据时,字段映射表的作用是?
- A. 把三家的界面配色统一
- B. 把各家的不同字段名对应到同一套统一字段
- C. 把三家的服务器地址合并
- D. 把三家的账号密码存下来
3RSS 里的发布时间字段通常叫什么?
- A. updated
- B. created
- C. pubDate
- D. timestamp
4采到的链接是空的,而这个源其实是 Atom 格式,最可能的原因是?
- A. 对方禁止访问
- B. 该条资讯已被删除
- C. 需要先登录
- D. Atom 的地址写在 link 标签的 href 属性里,没取到属性
5「同一件事被多家媒体报道」的判重,比较可靠的思路是?
- A. 按标题相似度加上发布时间邻近度综合判断
- B. 只看发布时间是否完全相同
- C. 只看标题字数是否相同
- D. 按采集时间是否相同
6实现增量更新时,最该确定的是?
- A. 用哪个浏览器打开
- B. 一个稳定的唯一标识(如条目编号)用来比对新旧数据
- C. 文件的保存格式是 Excel 还是 PDF
- D. 导出的列宽是多少
7摘要列里出现了成对的尖括号标签,恰当的处理是?
- A. 原样保留,看起来更专业
- B. 把这一列整体删掉
- C. 清洗时去掉标签,只保留纯文字
- D. 把标签改成大写
8下面哪一条超出了本案例的合规边界?
- A. 把多家标题汇总做话题分析
- B. 引用标题并注明来源链接
- C. 统计各媒体对某事件的报道数量
- D. 把多家正文整篇搬去自己的公众号发布
9「先探格式、先试一条源、再全量」的做法的好处是?
- A. 能提前发现格式差异与空值问题,减少返工
- B. 能让采集速度更快
- C. 可以少写几行代码
- D. 能让文件更小
10保存聚合结果时,比较专业的做法是?
- A. 只留最后一份清洗后的表
- B. 原始汇总、清洗去重版、累积总表与日志各留一份
- C. 每次直接覆盖上一天的文件
- D. 把所有源的文件混在一个目录不命名