開始必須有 GitHub 帳號

環境準備

• 建立 Repository 儲存庫： 可以設定不公開Settings > General > Danger Zone（紅色外框區域）> Change repository visibility（變更儲存庫可見度）> Change visibility (依照畫面指示輸入儲存庫名稱並確認變更即可)。
• 環境變數與機密資訊 (Secrets)： 到儲存庫的路徑依序 Settings > Actions > General > Workflow permissions，確保勾選 Read and write permissions 並儲存設定，獲得可寫入權限。
• 警訊專用 gmail 帳號
  • 並在建立好三個變數，注意：數值在輸入後再次檢視會是空值，正常的。
    • gmail帳號 MAIL_USERNAME
    • gmail密碼 MAIL_PASSWORD > 這裡也可透過 Google 應用程式密碼 貼上取得的16碼（不需要空白）。
    • 收信帳號 MAIL_TO

下列為參考示範圖

程式碼與檔案架構

• 主程式入口 (main.py)： 這是 Actions 觸發後實際執行的核心大腦。
  通常會使用 Python 語法來完成，並且將需求整理出來，交由gemini來將主程式完成

  • 情資爬取
  • 資料解析
  • 紀錄及更新資料
  • 評分及區分類別、等級
  • 發送 Email 預警的邏輯

• 套件依賴清單 (requirements.txt)： 由於流程中使用了 Playwright 的快取機制，系統會透過比對這個檔案的雜湊值來決定是否重新下載快取。請確保檔案內完整列出專案所需的依賴，例如 requests、beautifulsoup4、feedparser 與 playwright。

下列為參考示範圖

情資來源與目標盤點

• 確定的監控目標清單： 既然動用了能處理動態網頁的 playwright 以及解析 RSS 的 feedparser，建議先盤點好要抓取的具體目標。例如特定的資安通報 RSS Feeds，或是需要模擬瀏覽器行為才能抓到威脅指標（IOCs）的動態網頁。
• 資料儲存格式規劃： 構思好 raw_discovery.csv 與狀態紀錄檔 last_seen.json 的欄位結構。定義清晰的資料格式，在後續交由 CAPEv2 或 Malcolm 進行自動化比對時，能大幅減少清洗資料的麻煩。

第一次參賽，相關內容有誤還請多多提醒，如果寫的不好，也可以留言討論