Maxun元数据:MetaData工作流描述与命名规范
概述
Maxun作为一款开源无代码Web数据提取平台,其核心功能依赖于工作流(Workflow)的定义和执行。元数据(MetaData)在工作流管理中扮演着至关重要的角色,它不仅提供了工作流的描述信息,还为工作流的组织、搜索和维护提供了标准化的命名规范。
MetaData数据结构
在Maxun中,MetaData采用简洁而强大的结构设计:
export type MetaData = {
name?: string,
desc?: string,
};
核心字段说明
| 字段名 | 类型 | 必填 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|---|---|
name | string | 可选 | 工作流的唯一标识名称 | amazon-product-scraper |
desc | string | 可选 | 工作流的详细功能描述 | 从Amazon提取产品信息和价格的自动化机器人 |
工作流文件结构
MetaData作为工作流文件的顶层属性,与工作流定义紧密结合:
export type WorkflowFile = {
meta?: MetaData,
workflow: Workflow
};
命名规范最佳实践
1. 名称命名规范
2. 描述编写指南
描述字段应遵循以下结构:
[平台/网站] + [数据目标] + [提取方式] + [特殊功能]
优秀示例:
从GitHub Trending页面提取热门项目信息,支持自动翻页和去重Amazon产品价格监控机器人,每小时执行一次,数据导出到Google Sheets
实际应用场景
电商数据提取
{
"meta": {
"name": "taobao-product-monitor",
"desc": "淘宝商品价格监控,支持关键词搜索和价格变化告警"
},
"workflow": [...]
}
社交媒体爬虫
{
"meta": {
"name": "weibo-trending-crawler",
"desc": "微博热搜话题实时抓取,每小时更新一次数据"
},
"workflow": [...]
}
新闻聚合
{
"meta": {
"name": "news-portal-aggregator",
"desc": "多新闻门户网站文章聚合,支持分类过滤和时间范围选择"
},
"workflow": [...]
}
技术实现细节
元数据集成架构
数据类型定义
Maxun使用TypeScript严格定义元数据类型,确保类型安全:
// 核心元数据类型
export type MetaData = {
name?: string, // 可选的工作流名称
desc?: string, // 可选的工作流描述
};
// 完整工作流文件结构
export type WorkflowFile = {
meta?: MetaData, // 元数据部分
workflow: Workflow // 实际工作流定义
};
最佳实践总结
命名规范检查表
| 项目 | 要求 | 符合示例 | 不符合示例 |
|---|---|---|---|
| 格式 | 小写字母+连字符 | github-trending | GitHub_Trending |
| 长度 | 3-50个字符 | amazon-price-tracker | ap |
| 描述性 | 明确表达功能 | linkedin-profile-extractor | bot1 |
| 唯一性 | 避免重复命名 | company-news-2024 | news |
描述编写模板
为[目标平台]的[数据内容]提供[提取功能],支持[特殊特性]和[输出方式]。
模板应用:
- 为Amazon的商品价格提供实时监控,支持价格预警和CSV导出
- 为GitHub的trending项目提供每日抓取,支持按语言过滤和API接入
高级应用场景
团队协作规范
在团队环境中,建议采用统一的命名前缀:
// 部门/团队前缀规范
const teamPrefixes = {
marketing: 'mkt-',
research: 'rsrch-',
product: 'prod-',
finance: 'fin-'
};
// 示例
{
"meta": {
"name": "mkt-competitor-price-monitor",
"desc": "市场营销部-竞品价格监控工作流"
}
}
版本控制集成
结合Git版本控制,MetaData可以包含版本信息:
{
"meta": {
"name": "ecommerce-scraper-v2",
"desc": "电商数据抓取v2版本,优化了反爬虫策略"
}
}
总结
Maxun的MetaData系统虽然设计简洁,但通过合理的命名规范和描述标准,能够极大地提升工作流的管理效率和团队协作体验。遵循本文所述的规范,可以确保您的工作流具有良好的可读性、可维护性和可扩展性。
记住良好的元数据实践不仅有助于当前的使用,也为未来的自动化管理、搜索和集成奠定了坚实的基础。
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考



