YML 設定檔重點與邏輯解析

• 根目錄限制：資料夾必須建立在專案的最外層。
• 隱藏資料夾：第一層必須命名為 .github（特別強調前面的小數點不可漏掉）。
• 工作流程資料夾：第二層必須命名為 workflows（特別強調字尾的 s）。
• YAML 檔案：將你的設定檔（例如 monitor.yml）放置於此目錄下。

A. 觸發條件 (Triggers)

我們要告訴 GitHub 什麼時候該派出抓取情資。建議使用「雙軌制」觸發機制：

• 定時排程 (schedule)：透過 Cron 語法來設定執行時間。由於 GitHub 伺服器使用的是 UTC 時間，要換算成台灣時間 (GMT+8) 需要減去 8 小時。設定為 0 23,0,4,5 * * *，代表系統會在台灣時間的每天 07:00、08:00、12:00 與 13:00 自動啟動。
• 手動觸發 (workflow_dispatch)：這個設定允許我們在開發或除錯階段，隨時從 GitHub 後台手動點擊按鈕來觸發腳本執行。

B. 儲存庫讀寫權限 (Permissions)

為了讓自動化機器人能將收集到的情資寫回我們的專案中，必須正確配置權限。這需要完成兩層設定：

• YML 檔案宣告：在設定檔中加入 permissions: contents: write，宣告機器人具備寫入內容的權限。
• GitHub 後台開啟：請依序前往儲存庫的 Settings > Actions > General > Workflow permissions。在這裡必須確保勾選「Read and write permissions」並儲存設定，才能真正獲得可寫入權限。

C. 機密資訊注入 (Secrets)

在 Day2 我用了郵件預警功能，在執行 python main.py 階段，安全地將前置作業準備好的 MAIL_USERNAME、MAIL_PASSWORD 與 MAIL_TO 透過 GitHub Secrets 注入為環境變數，確保敏感的應用程式密碼不會直接暴露在程式碼中。

D. 執行核心系統 (Core Execution)

前置作業完成後，最後就是讓系統啟動並執行我們的 Python 程式：

• 環境建置與快取：系統會啟動最新版的 Ubuntu 環境 (ubuntu-latest)，安裝 Python 3.10。接著會自動安裝 requests、beautifulsoup4、feedparser 與 playwright 等必備套件。
• 核心調度：執行 python main.py。這支程式是整套監控系統的核心調度程式，負責串聯資料抓取、過濾、分析到發送警報的完整自動化生命週期。
• 狀態更新與備份：執行完畢後，腳本會透過 Git 指令將更新後的狀態檔 (last_seen.json)、原始抓取紀錄 (raw_discovery.csv)、預警發送紀錄 (alert_history.log) 以及 Markdown 報表資料夾 (history_logs/*.md) 提交並推送回 GitHub。
• 防無限迴圈機制：在自動 Commit 時，特別在訊息中加入了 [skip ci] 標籤。這個小細節非常重要，它能防止這次的自動推送再次觸發 GitHub Actions，避免系統陷入無窮無盡的執行迴圈。

環境建置與效能優化

• Python 與套件安裝：基於 ubuntu-latest 環境，指定 Python 3.10，並自動安裝爬蟲必備的 requests、beautifulsoup4、feedparser 與 playwright 套件。
• 快取機制 (Caching)：這是非常棒的建置重點！你特別加入了 Playwright 瀏覽器的快取 (actions/cache@v4) 以及 Python pip 快取，這能大幅縮短每次 Action 啟動的等待時間並節省免費的運算資源。

自動化狀態儲存 (Git Push)

• 資料持久化：腳本執行完畢後，會自動設定 Git 身分，並將更新後的狀態檔 last_seen.json、原始資料、報表資料夾 history_logs/*.md 追蹤並寫回儲存庫。
• 防呆與迴圈防護：利用 git diff --staged --quiet 判斷是否真的有新變更才進行 Commit，並且在 Commit 訊息中加入 [skip ci]，這是一個重要的防護機制，能防止這次自動推送意外再次觸發 GitHub Actions 造成無限迴圈。