duoduo-pipeline

Duoduo Pipeline

将零成本机械层连接到 duoduo 大脑任务，让 LLM 只在有值得采取行动的事情时运行。在空闲时段，大脑任务保持休眠状态——不轮询，也不消耗 token。

三层模型

Mechanical layer  (shell / Python script — zero LLM)
      │
      │  duoduo session notify  ← fires only when new data arrives
      ▼
Brain job  (keepalive — dormant by default)
      │
      │  Notify  ← fires only when signal meets your threshold
      ▼
Main session  (your foreground chat)

• 机械层 — 由 launchd、cron 或 systemd 计时器调度的普通脚本。它轮询数据源，与上次见到的状态进行比较，并且只在检测到新内容时调用 duoduo session notify。整个过程不会涉及 LLM。
• 大脑任务 — 一个 keepalive duoduo 任务。它在收到 notify 时唤醒，处理传入的数据，判断结果是否值得展示，并且只在信号达到你的阈值时向主会话发送 Notify。之后它再次进入休眠状态。
• 主会话 — 你的常规前台聊天。只有在大脑发现可采取行动的内容时，才会收到一条经过预筛选的简报。

典型用例

• Feed / 账号监控 — 每隔几分钟检查一次公开 Feed；只有出现新帖子时才唤醒大脑。
• 价格或指标提醒 — 轮询 API 获取数值；只有数值越过阈值时才唤醒大脑。
• 文件或仓库变更检测 — 监视目录或 git 远程地址；只有出现新提交或文件变更时才唤醒大脑。
• Webhook 中继 — 轻量级接收脚本通过 notify 将负载转发给大脑，让大脑在事件之间保持休眠。
• 数据源健康监控 — 检测上游数据源何时过期，并发出提醒，而无需仅仅为了检查就运行完整的 LLM 周期。

参考资料

• 模式：机械层 + 大脑任务 — 介绍如何端到端搭建双层架构。
• Notify 路由与信号筛选 — 介绍大脑如何决定展示什么、如何编排简报，以及如何进行路由，避免主会话收到过多消息。