# GDELT 实时冲突服务 + 新闻爬虫

## 数据来源梳理

### 1. GDELT Project (gdelt_events)

| 项目 | 说明 |
|------|------|
| API | `https://api.gdeltproject.org/api/v2/doc/doc` |
| 查询 | `query=United States Iran military`（可配 `GDELT_QUERY`） |
| 模式 | `mode=ArtList`，`format=json`，`maxrecords=30` |
| 时间范围 | **未指定时默认最近 3 个月**，按相关性排序，易返回较旧文章 |
| 更新频率 | GDELT 约 15 分钟级，爬虫 60 秒拉一次 |

**数据偏老原因**：未传 `timespan` 和 `sort=datedesc`，API 返回 3 个月内“最相关”文章，不保证最新。

### 2. RSS 新闻 (situation_update) — 主事件脉络来源

| 项目 | 说明 |
|------|------|
| 源 | 多国主流媒体：美(Reuters/NYT)、英(BBC)、法(France 24)、俄(TASS/RT)、中(Xinhua/CGTN)、伊(Press TV)、卡塔尔(Al Jazeera) |
| 过滤 | 标题/摘要需含 `KEYWORDS` 之一（iran、usa、strike、military 等） |
| 更新 | 爬虫 45 秒拉一次（`RSS_INTERVAL_SEC`），优先保证事件脉络 |
| 优先级 | 启动时先拉 RSS，再拉 GDELT |

**GDELT 无法访问时**：设置 `GDELT_DISABLED=1`，仅用 RSS 新闻即可维持事件脉络。部分境外源可能受网络限制。

### 3. AI 新闻清洗与分类（可选）

- **清洗**：`cleaner_ai.py` 用 Ollama 提炼新闻为简洁摘要，供面板展示
- **分类**：`parser_ai.py` 用 Ollama 替代规则做 category/severity 判定
- 需先安装并运行 Ollama：`ollama run llama3.1`
- 环境变量：`OLLAMA_MODEL=llama3.1`、`PARSER_AI_DISABLED=1`、`CLEANER_AI_DISABLED=1`（禁用对应 AI）

---

**事件脉络可实时更新**：爬虫抓取后 → 写入 SQLite → 调用 Node 通知 → WebSocket 广播 → 前端自动刷新。

## 依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

新增 `deep-translator`：GDELT 与 RSS 新闻入库前自动翻译为中文。

## 运行（需同时启动 3 个服务）

| 终端 | 命令 | 说明 |
|------|------|------|
| 1 | `npm run api` | Node API + WebSocket（必须） |
| 2 | `npm run gdelt` | GDELT + RSS 爬虫（**事件脉络数据来源**） |
| 3 | `npm run dev` | 前端开发 |

**事件脉络不更新时**：多半是未启动 `npm run gdelt`。只跑 `npm run api` 时，事件脉络会显示空或仅有缓存。

## 写库流水线（与 server/README 第五节一致）

RSS 与主入口均走统一流水线 `pipeline.run_full_pipeline`：

1. **抓取** → 2. **AI 清洗**（标题/摘要/分类）→ 3. **去重**（news_content.content_hash）→ 4. **映射到前端库字段**（situation_update、combat_losses、key_location 等）→ 5. **更新表** → 6. **有新增时 POST /api/crawler/notify**

- `npm run crawler`（main.py）与 `npm run gdelt`（realtime_conflict_service）的 RSS 分支都调用该流水线。
- 实现见 `crawler/pipeline.py`。

## 数据流

```
GDELT API → 抓取(60s) → SQLite (gdelt_events, conflict_stats) → POST /api/crawler/notify
RSS → 抓取 → 清洗 → 去重 → 写 news_content / situation_update / 战损等 → POST /api/crawler/notify
                                                                    ↓
                                              Node 更新 situation.updated_at + WebSocket 广播
                                                                    ↓
                                                              前端实时展示
```

## 配置

环境变量：

- `DB_PATH`: SQLite 路径，默认 `../server/data.db`
- `API_BASE`: Node API 地址，默认 `http://localhost:3001`
- `GDELT_QUERY`: 搜索关键词，默认 `United States Iran military`
- `GDELT_MAX_RECORDS`: 最大条数，默认 30
- `GDELT_TIMESPAN`: 时间范围，`1h` / `1d` / `1week`，默认 `1d`（近日资讯）
- `GDELT_DISABLED`: 设为 `1` 则跳过 GDELT，仅用 RSS 新闻（GDELT 无法访问时用）
- `FETCH_INTERVAL_SEC`: GDELT 抓取间隔（秒），默认 60
- `RSS_INTERVAL_SEC`: RSS 抓取间隔（秒），默认 45（优先保证事件脉络）
- `OLLAMA_MODEL`: AI 分类模型，默认 `llama3.1`
- `PARSER_AI_DISABLED`: 设为 `1` 则禁用 AI 分类，仅用规则
- `CLEANER_AI_DISABLED`: 设为 `1` 则禁用 AI 清洗，仅用规则截断
- `FETCH_FULL_ARTICLE`: 设为 `0` 则不再抓取正文，仅用标题+摘要做 AI 提取（默认 `1` 抓取正文）
- `ARTICLE_FETCH_LIMIT`: 每轮为多少条新资讯抓取正文，默认 10
- `ARTICLE_FETCH_TIMEOUT`: 单篇正文请求超时（秒），默认 12
- `ARTICLE_MAX_BODY_CHARS`: 正文最大字符数，默认 6000
- `EXTRACT_TEXT_MAX_LEN`: 送入 AI 提取的原文最大长度，默认 4000

**增量与地点**：战损一律按**增量**处理——AI 只填本则报道的「本次/此次」新增数，不填累计总数；合并时与库内当前值叠加。双方攻击地点通过 `key_location_updates` 更新（美军基地被打击 side=us，伊朗设施被打击 side=iran），会写入 `key_location` 的 status/damage_level。

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## 优化后验证效果示例

以下为「正文抓取 + AI 精确提取 + 增量与地点更新」优化后，单条新闻从输入到前端展示的完整示例，便于对照验证。

### 1. 示例输入（新闻摘要/全文片段）

```
伊朗向伊拉克阿萨德空军基地发射 12 枚弹道导弹，造成此次袭击中 2 名美军人员死亡、14 人受伤，
另有 1 架战机在跑道受损。乌代德基地未遭直接命中。同日以色列对伊朗伊斯法罕一处设施发动打击。
```

### 2. AI 提取输出（增量 + 攻击地点）

```json
{
  "summary": "伊朗导弹袭击伊拉克阿萨德基地致美军 2 死 14 伤，1 架战机受损；以军打击伊斯法罕。",
  "category": "alert",
  "severity": "high",
  "us_personnel_killed": 2,
  "us_personnel_wounded": 14,
  "us_aircraft": 1,
  "us_bases_damaged": 1,
  "key_location_updates": [
    { "name_keywords": "阿萨德|asad|al-asad", "side": "us", "status": "attacked", "damage_level": 2 },
    { "name_keywords": "伊斯法罕|isfahan", "side": "iran", "status": "attacked", "damage_level": 1 }
  ]
}
```

说明：战损为**本则报道的新增数**（此次 2 死、14 伤、1 架战机），不是累计总数；地点为双方遭袭设施（美军基地 side=us，伊朗设施 side=iran）。

### 3. 合并后数据库变化

| 表/字段 | 合并前 | 本则增量 | 合并后 |
|--------|--------|----------|--------|
| combat_losses.us.personnel_killed | 127 | +2 | 129 |
| combat_losses.us.personnel_wounded | 384 | +14 | 398 |
| combat_losses.us.aircraft | 2 | +1 | 3 |
| combat_losses.us.bases_damaged | 27 | +1 | 28 |
| key_location（name 含「阿萨德」） | status=operational | — | status=attacked, damage_level=2 |
| key_location（name 含「伊斯法罕」） | status=operational | — | status=attacked, damage_level=1 |

若 AI 误提「累计 2847 人丧生」并填成 personnel_killed=2847，单次合并会被上限截断（如最多 +500），避免一次写入导致数据剧增。

### 4. 前端验证效果

- **事件脉络**：出现一条新条目，summary 为上述 1–2 句概括，category=alert、severity=high。
- **装备毁伤面板**：美军「阵亡」+2、「受伤」+14、「战机」+1；基地毁/损数字随 bases_damaged +1 更新。
- **地图**：阿萨德基地、伊斯法罕对应点位显示为「遭袭」状态（脉冲/标色随现有地图逻辑）。
- **API**：`GET /api/situation` 中 `usForces.combatLosses`、`usForces.keyLocations`（含 status/damage_level）为更新后值；`lastUpdated` 为合并后时间。

### 5. 快速自测命令

```bash
# 仅测提取逻辑（不写库）：用示例文本调 AI 提取，看是否得到增量 + key_location_updates
cd crawler && python3 -c "
from extractor_ai import extract_from_news
text = '''伊朗向伊拉克阿萨德空军基地发射导弹，此次袭击造成 2 名美军死亡、14 人受伤，1 架战机受损。'''
out = extract_from_news(text)
print('combat_losses_delta:', out.get('combat_losses_delta'))
print('key_location_updates:', out.get('key_location_updates'))
"
```

期望：`combat_losses_delta.us` 含 personnel_killed=2、personnel_wounded=14、aircraft=1 等增量；`key_location_updates` 含阿萨德 side=us 等条目。

---

## 冲突强度 (impact_score)

| 分数 | 地图效果   |
|------|------------|
| 1–3  | 绿色点     |
| 4–6  | 橙色闪烁   |
| 7–10 | 红色脉冲扩散 |

## API

- `GET http://localhost:8000/events`：返回事件列表与冲突统计（Python 服务直连）
- `GET http://localhost:3001/api/events`：从 Node 读取（推荐，含 WebSocket 同步）

## 本地验证链路

按下面任选一种方式，确认「抓取 → 清洗 → 去重 → 映射 → 写表 → 通知」整条链路正常。

### 方式一：最小验证（不启动前端）

1. **启动 API（必须）**
   ```bash
   npm run api
   ```
   保持运行，默认 `http://localhost:3001`。

2. **安装爬虫依赖并跑一轮流水线**
   ```bash
   cd crawler && pip install -r requirements.txt
   python -c "
   from pipeline import run_full_pipeline
   from config import DB_PATH, API_BASE
   n_fetched, n_news, n_panel = run_full_pipeline(db_path=DB_PATH, api_base=API_BASE, translate=True, notify=True)
   print('抓取:', n_fetched, '去重新增:', n_news, '面板写入:', n_panel)
   "
   ```
   - 有网络且有关键词命中时，应看到非零数字；无网络或全被过滤则为 `0 0 0`。
   - 若报错 `module 'socket' has no attribute 'settimeout'`，已修复为 `setdefaulttimeout`，请拉取最新代码。

3. **查库确认**
   ```bash
   sqlite3 server/data.db "SELECT COUNT(*) FROM situation_update; SELECT COUNT(*) FROM news_content;"
   ```
   或浏览器打开 `http://localhost:3001/api/db/dashboard`，看 `situation_update`、`news_content` 是否有数据。

4. **确认态势接口**
   ```bash
   curl -s http://localhost:3001/api/situation | head -c 500
   ```
   应包含 `lastUpdated`、`recentUpdates` 等。

### 方式二：用现有验证脚本（推荐）

1. 终端 1：`npm run api`
2. 终端 2（可选）：`npm run gdelt`（会定时跑 RSS + GDELT）
3. 执行验证脚本：
   ```bash
   ./scripts/verify-pipeline.sh
   ```
   若爬虫未启动想一并测爬虫，可：
   ```bash
   ./scripts/verify-pipeline.sh --start-crawler
   ```
   脚本会检查：API 健康、态势数据、爬虫状态、资讯表、战损字段、通知接口。

### 方式三：只测 RSS 抓取（不写库）

```bash
npm run crawler:test
```
输出为「RSS 抓取: N 条」。0 条时检查网络或 `config.py` 里 `RSS_FEEDS` / `KEYWORDS`。

### 常见问题

| 现象 | 可能原因 |
|------|----------|
| 抓取 0 条 | 网络不通、RSS 被墙、关键词无一命中 |
| `situation_update` 为空 | 去重后无新增，或未跑流水线（只跑了 `fetch_all` 未跑 `run_full_pipeline`） |
| 前端事件脉络不刷新 | 未启动 `npm run api` 或 WebSocket 未连上（需通过 Vite 代理访问前端） |
| 翻译/AI 清洗很慢或报错 | 设 `TRANSLATE_DISABLED=1` 或 `CLEANER_AI_DISABLED=1` 可跳过，用规则兜底 |

---

## 故障排查

| 现象 | 可能原因 | 排查 |
|------|----------|------|
| 事件脉络始终为空 | 未启动 GDELT 爬虫 | 另开终端运行 `npm run gdelt`，观察是否有 `GDELT 更新 X 条事件` 输出 |
| 事件脉络不刷新 | WebSocket 未连上 | 确认 `npm run api` 已启动，前端需通过 `npm run dev` 访问（Vite 会代理 /ws） |
| GDELT 抓取失败 | 系统代理超时 / ProxyError | 爬虫默认直连，不走代理；若需代理请设 `CRAWLER_USE_PROXY=1` |
| GDELT 抓取失败 | 网络 / GDELT API 限流 | 检查 Python 终端报错；GDELT 在国外，国内网络可能较慢或超时 |
| 新闻条数为 0 | RSS 源被墙或关键词不匹配 | 检查 crawler/config.py 中 RSS_FEEDS、KEYWORDS；国内需代理 |
| **返回数据偏老** | GDELT 默认 3 个月内按相关性 | 设置 `GDELT_TIMESPAN=1d` 限制为近日；加 `sort=datedesc` 最新优先 |
