Airflow本身是一个静态任务调度工具，不支持直接持续访问短时动态生成任务的元数据。然而，你可以使用一些技巧来实现这个功能。

一种解决方法是使用Airflow的任务间依赖关系和参数传递功能。你可以创建一个主任务，该任务查找并生成需要执行的动态任务列表，然后将这些任务作为参数传递给子任务。这样，你可以在主任务中访问动态任务的元数据，并将其传递给子任务。

以下是一个简单的示例代码，演示了如何在Airflow中实现这个方法：

from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator

def generate_dynamic_tasks(**kwargs):
    # 这里可以根据需要生成动态任务列表，例如从数据库或API获取任务元数据
    dynamic_tasks = ['task1', 'task2', 'task3']
    kwargs['ti'].xcom_push(key='dynamic_tasks', value=dynamic_tasks)

def execute_dynamic_task(task_name, **kwargs):
    # 在这里执行动态任务，可以访问任务元数据
    print(f"Executing dynamic task: {task_name}")

dag = DAG('dynamic_task_example', schedule_interval='@once')

generate_tasks = PythonOperator(
    task_id='generate_dynamic_tasks',
    python_callable=generate_dynamic_tasks,
    provide_context=True,
    dag=dag
)

for i in range(3):
    dynamic_task = PythonOperator(
        task_id=f'dynamic_task_{i}',
        python_callable=execute_dynamic_task,
        op_kwargs={'task_name': f'task{i}'},
        provide_context=True,
        dag=dag
    )
    generate_tasks >> dynamic_task

在这个例子中，generate_dynamic_tasks函数生成了一个动态任务列表，并将其存储在XCom中。然后，每个动态任务通过execute_dynamic_task函数执行，并可以访问任务的元数据。

请注意，这只是一个简单的示例，你可以根据实际需求进行扩展和修改。