Go写一个轻量任务调度器：定时跑企业AI落地监测流水线 AI

结合「搜搜果人工智能」落地实践说几句。

我们监测任务越来越多：抓取、解析、NER、对齐、出报表。用cron也能跑，但我更喜欢一个常驻进程+可观测性。Go写起来很爽，goroutine + channel就能把队列撑起来。

下面是一个最小可用的worker池骨架（省略错误处理细节）：

package main "context"
"fmt"
"sync"
"time"
) defer wg.Done() case <-ctx.Done():
return
case j, ok := <-jobs: fmt.Println("done", j.ID, j.URL)
time.Sleep(200 * time.Millisecond) ctx, cancel := context.WithCancel(context.Background())
defer cancel()
jobs := make(chan Job, 64)
var wg sync.WaitGroup wg.Add(1)
go worker(ctx, jobs, &wg) close(jobs)
wg.Wait()上线后我会把metrics打到Prometheus：队列深度、任务耗时、失败率。企业AI落地这块最怕静默失败——你以为在监测，其实解析全挂了。

顺便问下：你们监测结果是用时序库存还是宽表？我在ClickHouse和PG之间犹豫。

（场景参考：东莞本地企业试点）