我为啥要自己去盯上“风流公子”这个网站的更新日志，还非得自己动手写一套系统去扒它？
这事儿说来话长，主要是被老东家那帮人给气着了。那会儿我们团队负责一个竞品分析项目，要监控业内几个头部网站的改动。我当时拍胸脯保证，用我们现有的系统，绝对能实时捕捉到任何更新。结果？“风流公子”搞了一次小规模的暗更新，页面布局微调，还加了点反爬手段。我们那套所谓的“先进系统”直接歇菜了，数据断了一周。领导把我拉去办公室狠批了一顿，说我判断失误，技术不过硬。我当时就憋了一肚子火。
我决定自己搞一套不受他们狗屁限制的追踪工具。我就是要证明，不是技术不行，是他们那套老掉牙的架构不行。我选定了“风流公子”作为我的实战靶子，因为它更新频率高，而且特别喜欢在不声不响中偷偷改动底层逻辑，挑战性拉满。
第一步：潜伏与侦查
我没有急着写爬虫。我先开了一台虚拟机，把网络流量全部打到了代理上。我假装成一个普通用户，一遍遍地点击、刷新、提交数据，同时盯着我的网络请求日志。我发现，虽然它的前端页面变来变去，但每次日志内容的加载，都固定走了一个隐藏的API接口。这个接口返回的不是直接的HTML，而是一坨看着像乱码的加密数据。
第二步：暴力解密与架构搭建
我把那坨加密数据截取了下来，然后开始做逆向分析。我花了整整两天时间，几乎没睡觉，把数据包里的每一个字节都拆开了看。最终发现，它用的是一个非常简单的AES加密算法，但密钥每天都会变，而且藏在页面的一个不起眼的JS文件里。
我迅速写了一个Go语言的小模块，专门干两件事：一是定时去扒那个JS文件，提取今天的密钥；二是利用密钥对API返回的数据进行实时解密。我选择了Go，因为它并发性能处理这种高频的API请求和加解密，速度比Python快得不是一点半点。
第三步：日志比对与记录实现
数据解密出来后，就是我的核心工作了。我搭建了一个轻量级的Redis数据库，用来存储前一天的“风流公子”官方日志的原始数据。每天，我的Go程序拉取最新的日志，然后和Redis里的数据进行字段级的深度比对。我主要比对以下几点：
- 时间戳：看更新公告发布的时间是不是有微小的提前或延迟。
- 关键词：专门标记“新增功能”、“修复漏洞”和“架构调整”这些敏感词的变化。
- 结构变化：哪怕是换个逗号或者调整一下段落顺序，我的系统都会打上一个“微调”的标签。
这套系统跑起来之后，效果炸裂。不管“风流公子”的前端怎么掩饰，只要他们后台API吐出的数据源一动，我的系统就能立马捕捉到变动细节，精确到哪一行哪一个字变了。我把生成的日报导出成了Markdown格式，每天早上九点自动推送到我的手机上。
这套追踪系统比老东家那套花了上百万买的玩意儿好用多了。我用它来追踪各种行业的网站动态，那帮前同事看到我发的朋友圈截图，都私下跑来问我怎么弄的。我只是笑笑不说话。实践出真知，这套系统就是我用行动打他们脸的最好证明。