Yao Doubao Crawler 是一个面向豆包（Doubao）AI 搜索的批量采集与分析技能，主要用途是按关键词或问题重复采集豆包返回的结果，并将采集数据整理为结构化报告。
一、输入参数 使用该技能需要提供：关键词或问题、重复采集次数、后端类型（web 或 mobile）、连接相关字段以及输出目录。如果要做标准诊断，还需要补充目标实体（target entity）和实体类型（entity type）。若未提供目标实体，则生成探索性输出，并将推断出的候选实体标注为启发式（heuristic）结果。
二、工作流程
- 阅读参考资料：references/user-setup-and-usage.md、references/doubao-crawl-workflow.md、references/report-contract.md。
- 若使用 Android/Appium 移动端后端，还需阅读 references/mobile-appium-workflow.md，并运行 python3 scripts/doubao_mobile_crawl.py preflight ... 进行预检。
- 第一阶段（网页端）：运行 scripts/doubao_batch_crawl.mjs。
- 第一阶段（移动端）：运行 scripts/doubao_mobile_crawl.py batch；当样本必须从独立的豆包应用会话开始时，使用 --fresh-chat --require-fresh-chat。
- 第二阶段：对兼容的采集 JSON 运行 scripts/analyze_doubao_results.py 进行分析。
- 使用 evals/ 和 templates/ 进行打包检查和采集简报编写。
三、输出内容 返回采集 JSON、summary.json、结构化的 Markdown/Excel 文件、HTML 报告，移动端还会返回截图/XML、失败日志，以及在存在时提供移动端搜索素材证据。
四、诚实边界
- 不绕过登录、验证码、风控、隐藏 API、网络流量或应用存储。
- Android/Appium 属于低频、可见 UI 的证据采集方式。
- 概率和竞品指标均为重复采样的估算值；对外使用前需先审核别名（aliases）。
- 保留原始答案、引用、URL、截图/XML 和日志。