在 Day 05 我們用 Pydantic 定義了核心契約，並在 Day 06 讓前哨兵 Gemini Spark 上線巡邏。今天我們要讓全系統的資訊匯流心臟——Google Sheets 中繼基地正式落地！

很多人以為 Google Sheets 只是個記帳或存資料的試算表，但在微服務或多代理人架構中，它可以被提升為極具可視化優勢的輕量分散式訊息佇列（Message Queue）與狀態中繼站。

今天我們要做的核心工作，就是將「收納箱規格」與「狀態流轉規則」徹底固化在試算表中。

一、 固化收納箱：Google Sheets 欄位結構化設計

建立一個新的 Google 試算表，命名為 Intelligence_Radar_Hub，工作表（Tab）命名為 raw_feed。

表頭第一列（Row 1）必須完全對齊 Day 05 的 IntelligenceItem 資料契約，共規劃 14 個標準欄位：

設計哲學：前 11 欄（A~K）由「收集端（Spark / Colab）」負責寫入；後續的 L、M 欄由「ADK 推演層」後續回填；N 欄則是吸收所有客製化欄位的萬用擴充槽。

二、 固化狀態流轉：資料驗證（Data Validation）與下拉選單

狀態機的靈魂在於「狀態值絕不允許人為手民之誤或模型隨意生成字串」。

1. 選取整欄 C 欄（status）（由 C2 開始向下選取）。
2. 點擊功能表的 「資料」 ➔ 「資料驗證（Data Validation）」 ➔ 「新增規則」。
3. 條件選擇 「下拉式選單」，並依序填入以下 5 個嚴格狀態節點：

• PENDING（待處理，預設初始值）
• ANALYZING（分析鎖定中）
• PROCESSED（已審核通過 / 已納入週報）
• ARCHIVED（常規雜訊已封存）
• ERROR（處理異常 / 需重試）

4. 進階選項中勾選 「拒絕不合規格的輸入」，徹底杜絕無效狀態寫入。

三、 視覺化戰情看板：設定條件式格式化（Conditional Formatting）

為了讓開發者或使用者肉眼一秒辨識整座雷達當前的運轉健康度，我們為 C 欄加入顏色編碼：

• PENDING：灰色底色（代表水庫中的待辦蓄水量）。
• ANALYZING：鵝黃色底色（代表正在被後端 ADK 多代理人運算鎖定）。
• PROCESSED：亮綠色底色（代表高價值情資，即將/已被產出為週報）。
• ARCHIVED：淡藍色或淺灰字（代表已安全歸檔的低分雜訊）。
• ERROR：粉紅色底色 + 紅字（代表網路逾時或解析失敗，一目了然需要介入）。

四、 模擬首筆資料寫入驗證

我們手動在第二列（Row 2）填入 Day 06 由 Gemini Spark 提煉出的測試資料：

• entry_id：f8a91c2b
• timestamp：2026-09-21 08:00:00
• status：PENDING
• domain：COMMUNITY
• track：Deep_Dive
• source_title：CoWoS 產能瓶頸推演與先進封裝路線圖
• source_url：[https://semianalysis.com/](https://semianalysis.com/)...
• raw_content：詳解 2026-2027 先進封裝產能預估，指出關鍵設備交期與基板短缺仍是主要擴產阻礙...
• metrics：預估月產能從 45k 擴展至 75k；關鍵設備交期長達 9-12 個月
• limitations：建立在雲端服務商資本支出未見頂的前提假設
• raw_score：4
• metadata：{"analyst": "Dylan", "source_type": "newsletter"}

當你在 C2 選取 PENDING，看到儲存格自動亮起灰色，整座中繼基地的「規格（Schema）」與「狀態機（State）」便正式成型！

今日小結與明天預告

今天我們完成了「中繼基地落地」，為分散式情報雷達打造了一個具備型別拘束、防重複鎖定與直觀視覺看板的 Google Sheets 訊息核心。

明天（Day 08），我們將正式打造雙軌收集器的第二軌：在 Google Colab 撰寫輕量 Python Worker，向 arXiv API 與聖路易聯準銀 FRED 發起結構化請求，親身體會「非結構化交給 Spark，結構化交給爬蟲」的極致架構分工！