這幾天在幫代購貼文小工具做上線準備，好幾家購物網站悄悄改版，讓抓取商品資訊的工具失靈，得一一修好。另外也幫個人網站的剪片工具動工，先把最容易出包的地方單獨測過，才敢往下蓋。
別人的網站說改就改，我的抓取工具跟著全部重新對答案
這個工具會自動連到日本網路商店，抄下商品名稱、價格、出貨時間，方便寫代購貼文。這幾天好幾家店偷偷換了網站寫法，有的文字讀成亂碼，有的每頁少抄一件商品，活動頁面也讀不懂。
問題出在網站長相變了，工具還在用舊地圖找路。修法是逐頁核對官方公佈的商品總數，對不上就重寫判斷規則，例如原本靠分頁按鈕判斷結尾，改用商品卡片結尾當標記。
flowchart LR A[網站偷偷改版] --> B[抓取工具讀錯或漏抓] B --> C[拿網站公告的真實數量核對] C --> D[抓到問題重寫判斷規則]
依賴別人網站結構，地基是借來的，對方隨時可能不通知就翻新。我固定拿公告總數跟抄回件數比對，兜不攏就是改版警訊，不必等使用者回報才發現少了一筆。
技術細節：三個爬蟲的實際修法
movic 網站改版後編碼由 Shift_JIS 換成 UTF-8，改依回應 charset 動態解碼，重寫列表與詳細頁 regex；獨立 subagent 於正式站驗證分類 529/529 筆、11 頁全數一致。 jumpcs 原本以「下一張卡／分頁列／aside」判斷商品卡結尾，網站移除分頁列與 aside 後最後一張卡片被丟棄（5 頁 271 件僅剩 266 件），改以卡片內
</a>收尾判斷。 animate 新增/corner/、/contents/fair_event/特集頁 match 規則，補上<li class="last">卡片相容與 HTML entity 解碼，並新增isAvailable()共用判斷，將「取り寄せ」歸類為不可購買。
測試帳號被鎖進「只有自己看得到」，按錯畫面也翻不了案
這個代購工具原本有測試、正式兩組帳號。上線前我擔心萬一測試時手滑按錯，測試帳號卻用正式身分把貼文公開發出去。
解法是在伺服器端加一道鎖：只要切到測試帳號，不管畫面按了什麼，貼文一律強制設成只有自己看得到，按錯也翻不了案。帳號密鑰也搬進伺服器環境設定，不會隨檔案外流，並加了登入密碼保護後台。
危險的預設值要放在使用者摸不到的那一層。提醒可能被忽略，真正靠得住的是讓伺服器端強制執行，而不是只靠介面上一句警告。
技術細節：帳號與密鑰的處理
.env 改為雙槽位 PLURK_ACCESS_TOKEN_TEST / _MAIN，由 PLURK_ACCOUNT 切換；新增 POST /api/account 即時切換並寫回 .env。 PLURK_ACCOUNT=test 時，發文 API 在伺服器端強制 limited_to=[owner_id]（owner_id 由 Users/me 取得；Plurk 的 [0] 其實是所有朋友可見），不理會前端傳來的隱私設定。 部署至 Vercel：server.js 改 module.exports、新增 api/index.js 與 vercel.json（hnd1、300 秒逾時）；lib/auth.js 以密碼登入＋HMAC session cookie 保護 /api、/auth。
回報問題的看板直接接上真試算表，不用等我手動搬資料
這個工具開放協作者使用，難免有人想回報網站抓不到商品，或希望多支援一家店。這幾天新增一個看板，分成網站許願、爬蟲失效、功能許願三個分頁，填完直接同步進 Google 試算表。
上線後我在正式環境把新增、改狀態、匯出、刪除操作一輪，逐項跟試算表對照，確認每個動作都真的寫進表裡，清空後只剩表頭，沒有殘留垃圾資料。
核對畫面動作有沒有真的寫進最終存放的地方，才是能信任的驗收方式。
技術細節：看板的資料串接
lib/sheets.js 以服務帳號 JWT（Node 內建 crypto 簽章）直連 Google Sheets API，不依賴 googleapis 套件；BOARD_STORE=memory 時走 lib/sheets-memory.js 的同介面暫存版本。 /api/board*、/api/scraper-match 路由處理紀錄轉換、流水號、匯出文字，未設定環境變數時回 503。 正式站驗收 15 項操作與試算表逐一比對一致，GET /api/board 平均回應 0.49 秒。
動工蓋大功能前，先把最容易垮的假設單獨驗證過
個人網站在做一個能直接在瀏覽器剪片、輸出影片檔的新功能。動工前我沒有直接畫介面，而是先把最容易垮的假設單獨測過：瀏覽器真的能讀懂各種影片檔、疊圖層、再輸出成正確格式嗎。
測試發現原本設計用一整塊資料收集匯出內容，超過某個容量就失敗，改成分段收集才撐得住更大影片，匯出功能寫法因此整個調整過。
先把功能裡最不確定的一小塊單獨驗證過，才決定要不要照原計畫往下蓋。
技術細節：影片輸出的技術路徑
讀檔用 Mediabunny，解碼用 WebCodecs，畫面合成用 canvas（V2 疊在 V1 上、contain 縮放），再編碼封裝為 MP4（H.264＋AAC）或 WebM（VP9＋Opus）。 技術驗證僅在 Chrome 152、Edge 153 通過，Safari／Firefox 尚未驗證。 原預期用單一 ArrayBuffer 收集匯出資料，實測 2GB 前就失敗；改用 StreamTarget 搭配分頁式收集器，多段 Blob 可撐到 6GB。
接下來
- 新增的三個爬蟲（AMNIBUS、NEOPORTE、イーカプコン）還要在正式環境跑過一次，確認抓得對
- 剪片工具在 Safari、Firefox 上還沒測試過，正常運作尚未驗證
- 房價所得比頁面有一項顯示效果，還要等我在正式站上看過才算過關
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