Module engine 

抓取引擎：把网络层、礼貌策略、正文提取、PDF 和浏览器渲染串成一次完整的抓取。

流程：robots 模式 → HTTP 抓取（策略层负责冷却、robots、限速）→ 按内容类型分流（PDF / HTML） → engine: auto 时正文太少就升级到浏览器渲染 → 组装成 Firecrawl 格式的文档。

Modules

agent

/v2/agent 的循环：LLM 规划 → 调工具（search、map、带 queryFilter 的 scrape、extract）→ 证据存档 → 判断够不够 → 停。

planner

渲染决策与候选合并的引擎接线：学习表和族的键在 pagesift_plan::render，这里把它接到请求路径上 （渲不渲染、换不换内核、保留哪个结果、页面数据岛），并负责把学习表存进存储。

Structs

ActionSecret

[secrets] 的一项。

EngineProbe

内核链里一个内核的启动检查结果（Scraper::probe_engines）。

InteractLimits

保留会话的时长上限。

Scraper

ScraperBuilder

Scraper::builder(config).hook(...)：在代码里注册钩子（和 [[rules]] 编译出的放在同一组链里）。

ScraperConfig

Enums

ScraperError

创建 Scraper 失败：网络层或 LLM 客户端的配置不对。

Constants

AUTO_RENDER_ARTICLE_MIN_CHARS

已经认出是一篇文章（有发布时间或 og:type=article）时，正文到这么多加权字符就不再渲染： 短新闻 HTTP 已经拿全了。AiSeek 的生产数据里，63% 的渲染拿到的文字和 HTTP 一样多， 多半就是这类短文章。

AUTO_RENDER_MIN_CHARS

F-1.9：HTTP 抓到的正文少于这么多（加权）字符时，engine: auto 升级到浏览器渲染。 中日韩文字一个字按 CJK_WEIGHT 个字符算（信息量和几个拉丁字母相当），见 text_weight。

CJK_WEIGHT

RENDER_FALLBACK_MIN_CHARS

浏览器渲染出的正文少于这么多字符时，换下一个内核再试（Lightpanda 的脚本支持不全， 单页应用可能渲染不出内容）。最后一个内核的结果照常返回。

Functions

chunk_markdown

chunking：正文 Markdown 分块。参数格式见 pagesift_extract::ChunkStrategy（maxLevel 这类驼峰写法也认）。

needs_render

engine: auto 时 HTTP 的结果是否还要用浏览器渲染。

office_markdown

把一份 Office/EPUB/CSV 文档转成 Markdown，供引擎和评测共用。deadline 到了报超时。 CSV 的字符集按正文探测；知道 Content-Type 时用 office_markdown_from。

office_markdown_from

同 office_markdown，另给文件来源的 Content-Type（响应头或上传时的）：CSV 按它的 charset 解码，和网页一样；声明和正文对不上时纠正并给 decode: 警告。

policy_error

set_cpu_capacity

进程可用的 CPU 数，由建运行时的一方在绑核之前设置。

set_cpu_groups

CPU 工人的分组：每个 NUMA 节点允许使用的逻辑 CPU。设置后工人按组分配、绑到所在组的 CPU 集， 偷任务先在组内偷（0.70 在 192 vCPU 上的实测，见 pagesift_flow::cpu）。 不设置时（Python、Node 宿主）工人不绑核。

tag_filter

includeTags / excludeTags 的筛选规则；都没给时为 None，选择器写错时返回 INVALID_REQUEST。

text_weight

正文的加权长度：空白不算，中日韩文字按 CJK_WEIGHT 算。