项目背景与我的范围

投放业务需要从多个媒体平台获取账号、花费和素材关系。不同渠道的鉴权、分页、字段、金额单位并不一致，单个接口能调通，只是接入的起点。

我参与的是团队系统中的媒体接入和数据链路。自己的提交覆盖微博、百度 SEM、爱奇艺、小红书、豆瓣、网易云音乐、有道、华为商店等渠道能力，以及 B站素材关系维护和数据权限修复。这里展示的是负责的模块与持续改进，不把整个团队平台都归到个人名下。

从接口接入到可运行链路

渠道差异保留在各自 Handler 或媒体服务中，调度侧按账号、日期和数据类型触发任务。接入时需要明确 token 如何刷新、接口返回如何归一化、数据在什么维度写入，以及失败后应记录什么。

例如花费不能直接照搬媒体返回值。提交中既有金额精度调整，也有不同渠道成本单位的转换。B站链路把媒体返回的毫分换算为分，避免看起来字段相同、实际口径不同。

并发和重试需要业务边界

B站花费采集按广告主并发，整体等待设置 30 分钟超时。素材关系查询先跳过已有关系，再分组获取创意详情；限流与 IO 异常分别进入有限重试，达到上限后记录失败并继续处理其他批次。

这类实现让我更重视两件事：一是并发粒度必须能对应到可补跑的业务对象，二是重试要区分错误原因。参数不合法、token 失效、限流和网络异常，不能都交给同一个无限重试循环。

权限也是数据链路的一部分

自己的提交还涉及媒体项目查询、素材报表与数据权限修复。接口返回正确的数据，并不代表返回范围正确；查询条件、用户角色和账号归属都需要在后端保持一致。

我在项目里积累的能力

• 业务适配：把外部平台的协议、金额和对象层级，转成内部可使用的数据。
• 可靠性判断：围绕任务超时、有限重试、错误日志和补跑对象设计失败路径。
• 跨层排查：从媒体响应追到本地关系、权限过滤和最终报表，解释数据为何缺失或口径不同。

开发中大量借助 AI 完成实现，我需要给出渠道规则、异常样例和验证场景，并检查生成代码是否遵守这些边界。项目价值体现在可解释的接入流程和问题处理上。