Radar 的价值不在单次运行，而在长期增量积累。本文依据 revision 00abc421 的 AGENTS.md、TASK.md 与 config/radar.yaml 整理运行机制。
1. 扫描窗口
每次运行先记录 current_run_started_at，再从 state.json 读取 last_successful_run_at，扫描窗口为两者的区间。首次运行默认回看 24 小时（time_window.initial_lookback_hours 可调）。检索时允许向前回退一个小的 overlap buffer（默认 3 小时）以对抗索引延迟和时区边界，但 overlap 区间的内容必须去重，不会重复写入。
2. Checkpoint 与失败恢复
只有检索、验证、去重、分析、事件存储、日报、趋势、索引全部成功且通过校验后，才推进 last_successful_run_at——使用本次运行的开始时间而非结束时间，避免执行期间发布的信息被永久漏掉。任一步骤失败则不推进 checkpoint，在 logs/ 记录失败阶段，下一次运行从上一次成功 checkpoint 重新扫描。
3. 去重与事件更新
候选事件通过 event_fingerprint、canonical URL、标题、organization、release name 等字段去重。多家媒体报道同一事件只保留一个事件实体：一手来源作为 primary_source，媒体报道归入 secondary_sources。后续运行发现同一事件的重要新信息时，更新原事件而非创建重复事件。
4. 六维评分与雷达推荐
每个事件包含结构化摘要、来源、why_it_matters、技术细节，以及 1–5 分的六维评分：
| 维度 | 含义 |
|---|---|
| Technical Impact | 技术创新程度，5 = 可能改变技术路线 |
| Engineering Value | 工程应用价值，5 = 可显著改变开发方式 |
| Adoption Signal | 真实采用信号，5 = 快速真实采用 |
| Maturity | 成熟度，1 = Research Demo，5 = Widely Adopted |
| Verification Cost | 验证成本，5 = 高成本 |
| Risk | license / security / lock-in / 稳定性风险 |
每个重要技术附带 ADOPT / TRIAL / WATCH / IGNORE 之一的技术雷达推荐。
5. 趋势生命周期
趋势有完整生命周期管理：candidate → emerging → strengthening → established，或 weakening / invalidated，维护在 trends/current.md。判定依据是多个独立信号的累积：时间持续性、多主体参与、技术收敛、真实 adoption signal 或已发生的工程影响。
6. 关注领域
Foundation Models、AI Agent（framework、tool calling、MCP、memory、sandbox、long-running agents）、AI Engineering（RAG、context engineering、evaluation、model serving）、Open Source（有真实增长信号的项目）、Research（有 code、有 benchmark 的论文）、Infrastructure、Developer Tools，以及仅限可能实际改变技术生态的 Business & Policy 事件。