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🚨 一个工具就能把小红书、抖音、快手、B站、微博、贴吧、知乎的内容全爬下来 目前 GitHub 上已经有 5.2 万+ star，非常火爆 做内容分析的人，这个开源项目基本绕不开的 它最大的优势是不用搞复杂的 JS 逆向，而是通过浏览器登录态直接获取签名，门槛比传统爬虫低非常多 之前这些让人头疼的数据，现在终于有统一答案了！MediaCrawler 核心亮点： > 支持小红书 / 抖音 / 快手 / B站 / 微博 / 贴吧 / 知乎 > 支持笔记、视频、帖子、问答、评论等公开信息抓取 > 支持关键词搜索和指定 ID 采集 > 基于 Playwright 模拟真实浏览器环境 > 支持登录态缓存、代理配置、数据落库 > 适合做内容选题、舆情分析、竞品研究、AI 数据采集 现在很多人博主也在用它爬数据，数据这件事，终于要变简单了！

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爱吃折耳根的Ace

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全网内容选题，不用自己找了。 MediaCrawler 是一个 GitHub 57k+ Star 的开源多平台内容采集工具，几乎把主流内容平台都打通了。 支持小红书、抖音、快手、B站、微博、知乎、贴吧等平台，可抓取公开内容、评论、用户信息等数据，适合做内容分析、竞品研究、舆情监测和 AI 数据集整理。 它最大的特点不是能爬，而是门槛低。 基于 Playwright 保留登录态，无需逆向复杂加密，也不用研究各种签名算法，普通开发者也能快速上手。 还提供 WebUI，可视化配置参数、实时查看运行日志、预览和导出数据，从采集到分析一套流程搞定。 如果你经常做： - 爆款内容分析 - AI 训练数据收集 - 社媒运营监测 - 竞品账号拆解 这个项目值得收藏。
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全网内容选题，不用自己找了。 MediaCrawler 是一个 GitHub 57k+ Star 的开源多平台内容采集工具，几乎把主流内容平台都打通了。 支持小红书、抖音、快手、B站、微博、知乎、贴吧等平台，可抓取公开内容、评论、用户信息等数据，适合做内容分析、竞品研究、舆情监测和 AI 数据集整理。 它最大的特点不是能爬，而是门槛低。 基于 Playwright 保留登录态，无需逆向复杂加密，也不用研究各种签名算法，普通开发者也能快速上手。 还提供 WebUI，可视化配置参数、实时查看运行日志、预览和导出数据，从采集到分析一套流程搞定。 如果你经常做： - 爆款内容分析 - AI 训练数据收集 - 社媒运营监测 - 竞品账号拆解 这个项目值得收藏。

开发者Hailey

15,668 views • 2 days ago

最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl， 一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。 一句话总结： 它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。 只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说： 网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。 现在很多 AI 项目的数据流程其实都是： 网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用 如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集 这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了
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最近在开发圈很火的 GitHub 项目 Firecrawl， 一个专门给 AI 用的智能爬虫，已经 7万+ Star 了。 一句话总结： 它可以把任何网站，直接变成 AI 能用的数据。 只要给它一个 URL，它就会自动： - 抓取整站页面 - 清洗网页内容 - 解析结构信息 - 输出 Markdown / JSON 也就是说： 网站 → 结构化数据 → 直接喂给 LLM。 现在很多 AI 项目的数据流程其实都是： 网站 → Firecrawl → 向量库 → RAG → AI 应用 如果你在做： - AI Agent - RAG 知识库 - 自动化数据采集 这个工具基本算是 AI 开发的基础设施了

开发者Hailey

140,156 views • 4 months ago

🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有 近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」 以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。 现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全 只输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了 做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看
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🚨 终于有人把“金融数据 + AI Agent”这件事打通了 OpenBB 目前 GitHub 上已有 近 7 万 star，是一个开源的金融数据与研究平台，被很多人称为「开源版 Bloomberg Terminal」 以前做金融研究，最烦的不是不会分析，而是数据太散：一个终端看行情，一个表格存模型，一个网站翻 SEC 文件，一个工具跑图表，最后还要复制给 AI 总结。 现在它把过去只有机构才能轻松获取的专业数据，整合成了人人可用的工具，核心亮点： > 覆盖股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益等多个市场 > 包含财务数据、高管信息、股东结构、地区分布等细粒度信息 > 支持 AI 集成，一条指令就能让 AI 调取数据并生成深度研报 > 数据可自部署，保护隐私和数据安全 只输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了 做股票研究、量化分析、基金投研、AI 金融 Agent 的，强烈建议保存看看

爱吃折耳根的Ace

18,508 views • 1 month ago

想让 AI 帮我们自动操作浏览器，比如抓取数据或填写表单，过去需要编写复杂的 Selenium 或 Puppeteer 代码，门槛确实不低。 最近在 GitHub 发现 BrowserWing 这个开源项目，可以充当了 LLM 大模型与本地浏览器之间的桥梁。 支持可视化脚本录制，能像按录像机一样记录我们在浏览器的操作，随后可直接回放或转为脚本，无需我们手写代码。 并且支持 MCP 和 Skills 协议，可以让 Claude 等 AI 助手直接接管浏览器，用自然语言指令完成“打开网页、搜索内容、提取数据” 等任务。 另外还支持智能数据提取，利用模型做内容分析，兼容 OpenAI、Claude 等多个模型。 并且提供稳定的会话管理，能处理 Cookie 和数据存储，可以一直保持登录状态。 提供 npm、pnpm 安装方式，也有 Linux、macOS、Windows 的一键安装脚本，或者直接下载预编译包运行。
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想让 AI 帮我们自动操作浏览器，比如抓取数据或填写表单，过去需要编写复杂的 Selenium 或 Puppeteer 代码，门槛确实不低。 最近在 GitHub 发现 BrowserWing 这个开源项目，可以充当了 LLM 大模型与本地浏览器之间的桥梁。 支持可视化脚本录制，能像按录像机一样记录我们在浏览器的操作，随后可直接回放或转为脚本，无需我们手写代码。 并且支持 MCP 和 Skills 协议，可以让 Claude 等 AI 助手直接接管浏览器，用自然语言指令完成“打开网页、搜索内容、提取数据” 等任务。 另外还支持智能数据提取，利用模型做内容分析，兼容 OpenAI、Claude 等多个模型。 并且提供稳定的会话管理，能处理 Cookie 和数据存储，可以一直保持登录状态。 提供 npm、pnpm 安装方式，也有 Linux、macOS、Windows 的一键安装脚本，或者直接下载预编译包运行。

GitHubDaily

19,953 views • 6 months ago

在 GitHub 上发现 xiaohongshu-mcp 这个 MCP 服务器能帮我们实现自动化运营小红书。 通过浏览器自动化模拟人工操作，支持登录状态保持、图文发布、内容搜索等功能，可在 Claude、Cursor 等客户端上集成使用。 GitHub： 主要特性： - 自动登录管理，保持小红书登录状态 - 图文内容发布，支持图片和文字组合发布 - 内容搜索功能，根据关键词快速搜索相关内容 - 推荐列表获取，获取小红书首页推荐内容 - 支持 Claude、Cursor、VSCode 等客户端 - 浏览器自动化，可选有头或无头模式运行 需要先运行登录脚本保存状态，然后启动 MCP 服务，再配置到自己习惯用的 MCP 客户端，即可通过 AI 助手进行小红书操作。
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在 GitHub 上发现 xiaohongshu-mcp 这个 MCP 服务器能帮我们实现自动化运营小红书。 通过浏览器自动化模拟人工操作，支持登录状态保持、图文发布、内容搜索等功能，可在 Claude、Cursor 等客户端上集成使用。 GitHub： 主要特性： - 自动登录管理，保持小红书登录状态 - 图文内容发布，支持图片和文字组合发布 - 内容搜索功能，根据关键词快速搜索相关内容 - 推荐列表获取，获取小红书首页推荐内容 - 支持 Claude、Cursor、VSCode 等客户端 - 浏览器自动化，可选有头或无头模式运行 需要先运行登录脚本保存状态，然后启动 MCP 服务，再配置到自己习惯用的 MCP 客户端，即可通过 AI 助手进行小红书操作。

GitHubDaily

49,630 views • 11 months ago

在 GitHub 上发现一个开源金融数据项目—OpenBB，已经获得了近7w star。 它把过去只有机构才用得起的专业数据，变成人人可用的开源工具。 股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益，全部都整合进来。 还收录了财务数据、高管信息、股东电话、地区分布等细粒度信息。 支持 AI 集成，数据可自部署。输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了。
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在 GitHub 上发现一个开源金融数据项目—OpenBB，已经获得了近7w star。 它把过去只有机构才用得起的专业数据，变成人人可用的开源工具。 股票、期权、加密货币、外汇、宏观经济、固定收益，全部都整合进来。 还收录了财务数据、高管信息、股东电话、地区分布等细粒度信息。 支持 AI 集成，数据可自部署。输入一条指令，AI 就能调取数据、生成深度研报，全球金融数据接口真的被打通了。

阿西_出海

28,914 views • 1 month ago

在日常工作中，需要调试网络问题或监控系统流量，工具要么界面复杂难用，要么功能单一无法满足，要么需要付费。 无独有偶，在 GitHub 上发现了 Oryx 这个功能强大的开源工具，可在终端上直观的监控和分析网络。 通过 eBPF 在内核层面捕获网络数据包，提供实时流量可视化、统计分析和防火墙功能。 GitHub： 主要功能： - 实时网络流量检测和可视化展示 - 全面的流量统计和分析报告 - 内置防火墙功能，可直接管理网络规则 - 指标浏览器，深度分析网络性能数据 - 模糊搜索功能，快速定位特定数据包 - 支持数据导出，便于后续分析处理 需要 Linux 6.10+ 内核版本，通过包管理器安装或从源码编译使用，适合运维人员和网络工程师。
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在日常工作中，需要调试网络问题或监控系统流量，工具要么界面复杂难用，要么功能单一无法满足，要么需要付费。 无独有偶，在 GitHub 上发现了 Oryx 这个功能强大的开源工具，可在终端上直观的监控和分析网络。 通过 eBPF 在内核层面捕获网络数据包，提供实时流量可视化、统计分析和防火墙功能。 GitHub： 主要功能： - 实时网络流量检测和可视化展示 - 全面的流量统计和分析报告 - 内置防火墙功能，可直接管理网络规则 - 指标浏览器，深度分析网络性能数据 - 模糊搜索功能，快速定位特定数据包 - 支持数据导出，便于后续分析处理 需要 Linux 6.10+ 内核版本，通过包管理器安装或从源码编译使用，适合运维人员和网络工程师。

GitHubDaily

15,348 views • 11 months ago

收到了 Lazy 内容收集和笔记工具的测试资格 昨天试了一下已经离不开了 用 Raycast 的方式收藏和整理内容，选中内容一键拉起之后直接保存，效率非常高，把摩擦降到最低。 AI 介入了收集和查询的每个环节 - 收藏的时候 AI 智能打标签 - 支持对收藏内容进行总结整理等多个操作 - 也可以对 AI 提问，会根据收藏的内容回答 - 收藏内容格式支持很全，可以在软件里预览 - 自动支持来源和人物筛选，比如某个人的推特
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收到了 Lazy 内容收集和笔记工具的测试资格 昨天试了一下已经离不开了 用 Raycast 的方式收藏和整理内容，选中内容一键拉起之后直接保存，效率非常高，把摩擦降到最低。 AI 介入了收集和查询的每个环节 - 收藏的时候 AI 智能打标签 - 支持对收藏内容进行总结整理等多个操作 - 也可以对 AI 提问，会根据收藏的内容回答 - 收藏内容格式支持很全，可以在软件里预览 - 自动支持来源和人物筛选，比如某个人的推特

歸藏(guizang.ai)

17,243 views • 1 year ago

🚨 卧槽！终于有一个又轻又好用的股票行情统一 API 了！ 一个好的开源股票 API，直接让你每年省几万块数据订阅费。 stock-api，1.4K+ stars，MIT 开源。最大的卖点： 统一的 API 接口，A 股、港股、美股全包——你只需要换一个参数，底层数据源自动切，不用记十套不同接口。 核心亮点： > 支持 A 股、港股、美股以及场内基金 > 自动从多个数据源（腾讯、新浪、东方财富）获取数据并 fallback > 提供 CLI 命令行直接查询 > 支持 MCP，可以直接给 Claude Code、Cursor 等 AI 工具使用 > 非常轻量，几乎没有运行时依赖 以前做跨市场数据：A 股接 Tushare → 港股接 yfinance → 美股再接 Alpha Vantage，三套鉴权、三种格式、三个坑。现在 stock-api 一个接口全通。数据管道这件事，终于不用维护八套 SDK 了！ 对想自己写股票工具、或者用 AI 做量化/投研辅助的人来说，是一个比较实用的开源项目
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🚨 卧槽！终于有一个又轻又好用的股票行情统一 API 了！ 一个好的开源股票 API，直接让你每年省几万块数据订阅费。 stock-api，1.4K+ stars，MIT 开源。最大的卖点： 统一的 API 接口，A 股、港股、美股全包——你只需要换一个参数，底层数据源自动切，不用记十套不同接口。 核心亮点： > 支持 A 股、港股、美股以及场内基金 > 自动从多个数据源（腾讯、新浪、东方财富）获取数据并 fallback > 提供 CLI 命令行直接查询 > 支持 MCP，可以直接给 Claude Code、Cursor 等 AI 工具使用 > 非常轻量，几乎没有运行时依赖 以前做跨市场数据：A 股接 Tushare → 港股接 yfinance → 美股再接 Alpha Vantage，三套鉴权、三种格式、三个坑。现在 stock-api 一个接口全通。数据管道这件事，终于不用维护八套 SDK 了！ 对想自己写股票工具、或者用 AI 做量化/投研辅助的人来说，是一个比较实用的开源项目

爱吃折耳根的Ace

82,056 views • 28 days ago

AI替你打工! 做博主？当水军？世界终于颠覆成我想要的样子! 最近，发现了一个国产免费Agent超级助手 — AutoGLM 深思 分享初步的使用体验： - 它是替我们做了所有脑力劳动，从不同网站数据挖掘到分析报告，它一手搞定，可谓是另一个超级大脑! - 像知乎、小红书、B站、微信......它能精准扫荡所有信息孤岛，直接抓取你需要的一切，不再被限制在“结果页”里 - 能够自主拆解开放式问题，一边推理一边搜索，浏览数十甚至上百个网页，最终输出框架明晰、内容翔实的长文报告。 - 在官网Home page也有非常多的案例库，用起来超简单! 👇🏻
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AI替你打工! 做博主？当水军？世界终于颠覆成我想要的样子! 最近，发现了一个国产免费Agent超级助手 — AutoGLM 深思 分享初步的使用体验： - 它是替我们做了所有脑力劳动，从不同网站数据挖掘到分析报告，它一手搞定，可谓是另一个超级大脑! - 像知乎、小红书、B站、微信......它能精准扫荡所有信息孤岛，直接抓取你需要的一切，不再被限制在“结果页”里 - 能够自主拆解开放式问题，一边推理一边搜索，浏览数十甚至上百个网页，最终输出框架明晰、内容翔实的长文报告。 - 在官网Home page也有非常多的案例库，用起来超简单! 👇🏻

熊猫 AI 🐼

11,633 views • 1 year ago

打通了个人知识库的一款研究助手：SurfSense，除了研究能力，比NotebookLM、Perplexity多了个人知识库的集成 比如说可以集成自己的笔记、文件等等，支持包括文档、图片等27种文件，这个就比较实用 也可以定制外部数据源，比如说，搜索引擎Tavily、LinkUp、Slack、Linear、Notion、YouTube或者是GitHub 语义搜索、问答、总结、分析功能都支持 研究完了以后，支持将聊天对话或研究内容转换为播客 #AI研究助手 #AI播客 #个人知识库 #SurfSense
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打通了个人知识库的一款研究助手：SurfSense，除了研究能力，比NotebookLM、Perplexity多了个人知识库的集成 比如说可以集成自己的笔记、文件等等，支持包括文档、图片等27种文件，这个就比较实用 也可以定制外部数据源，比如说，搜索引擎Tavily、LinkUp、Slack、Linear、Notion、YouTube或者是GitHub 语义搜索、问答、总结、分析功能都支持 研究完了以后，支持将聊天对话或研究内容转换为播客 #AI研究助手 #AI播客 #个人知识库 #SurfSense

AIGCLINK

28,997 views • 1 year ago

在 GitHub 挖到一个好用的工具：xiaohongshu-mcp，一个能把小红书运营流程自动化的 MCP 服务器。 它用浏览器自动化模拟真实操作，支持登录状态持久化、图文发布、内容搜索等能力，可直接集成到 Claude、Cursor 等客户端，让 AI 助手替你完成日常运营动作。 GitHub： 主要特性： - 登录状态管理：自动登录并保持会话不掉线 - 图文发布：图片 + 文案一键组合发布 - 关键词搜索：快速检索相关内容 - 推荐流获取：抓取首页推荐列表 - 多客户端支持：Claude、Cursor、VSCode 等均可接入 - 浏览器自动化：支持有头/无头模式运行 使用方式也很清晰：先跑登录脚本保存状态 → 启动 MCP 服务 → 配置到你常用的 MCP 客户端。之后就可以把小红书的操作交给 AI 助手来执行。
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在 GitHub 挖到一个好用的工具：xiaohongshu-mcp，一个能把小红书运营流程自动化的 MCP 服务器。 它用浏览器自动化模拟真实操作，支持登录状态持久化、图文发布、内容搜索等能力，可直接集成到 Claude、Cursor 等客户端，让 AI 助手替你完成日常运营动作。 GitHub： 主要特性： - 登录状态管理：自动登录并保持会话不掉线 - 图文发布：图片 + 文案一键组合发布 - 关键词搜索：快速检索相关内容 - 推荐流获取：抓取首页推荐列表 - 多客户端支持：Claude、Cursor、VSCode 等均可接入 - 浏览器自动化：支持有头/无头模式运行 使用方式也很清晰：先跑登录脚本保存状态 → 启动 MCP 服务 → 配置到你常用的 MCP 客户端。之后就可以把小红书的操作交给 AI 助手来执行。

Joruno

24,861 views • 2 months ago

Manus+小红书数据收集秘籍，一篇就够 最近很多人问我：小红书的数据很好，相对完整并真实可靠，如何快速收集小红书的数据？ 教你一个超高效方法，用几步就能把你想要的帖子文案整理成 Excel，直接可用！ 1️⃣ 打开小红书网页版 网页版比 App 更适合批量操作，还能保证内容完整，不丢字。 2️⃣ 连接浏览器自动化工具 用 Manus + My Browser 模式，让它直接访问你的浏览器上下文，保持登录状态。 相当于让工具“跟你一样浏览网页”，无需额外登录。 3️⃣ 关键词检索 比如，输入 25fall硕士申请，或者你想追踪的任何topic。 小技巧：分页抓取时注意滑动加载机制，否则只抓到前几条。 4️⃣ 抓取帖子文案 目标字段（可以自己定义）：标题 + 内容 + 发布时间 + 作者 保留原始格式，方便分析趋势、做文案拆解。
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Manus+小红书数据收集秘籍，一篇就够 最近很多人问我：小红书的数据很好，相对完整并真实可靠，如何快速收集小红书的数据？ 教你一个超高效方法，用几步就能把你想要的帖子文案整理成 Excel，直接可用！ 1️⃣ 打开小红书网页版 网页版比 App 更适合批量操作，还能保证内容完整，不丢字。 2️⃣ 连接浏览器自动化工具 用 Manus + My Browser 模式，让它直接访问你的浏览器上下文，保持登录状态。 相当于让工具“跟你一样浏览网页”，无需额外登录。 3️⃣ 关键词检索 比如，输入 25fall硕士申请，或者你想追踪的任何topic。 小技巧：分页抓取时注意滑动加载机制，否则只抓到前几条。 4️⃣ 抓取帖子文案 目标字段（可以自己定义）：标题 + 内容 + 发布时间 + 作者 保留原始格式，方便分析趋势、做文案拆解。

Rachel🥥

150,502 views • 6 months ago

最近我发现了一个使用 n8n + Scrapeless + Claude AI 搭建的自动化系统，值得跟大家分享一下。 该系统每天帮我们筛选出几十个潜在客户，理论上能支撑一个 $30K+/月 的 B2B 业务。 在这个系统的工作流中，采用的是 Scrapeless 进行数据处理，它不仅能抓取 Google 数据，还能爬取指定网站并检索其子页面。 目前 Scrapeless 已在 n8n 平台上正式集成 ，搜索并选择相关节点即可配置使用。 工具地址： 以下是完整工作流步骤： ✅ 全程无需复杂代码 ✅ 全自动评分 + 筛选 + 推送 1. 关键词搜索（Scrapeless Google）：用行业关键词（如「软件公司」）发起 Google 搜索 2. 处理搜索结果：用 n8n 的 Item Lists 节点逐一处理公司链接。 3. Scrapeless Crawl： 提取每个公司网站的详细信息，确保数据全面。 4. 数据清洗 + 结构化：通过Code节点对爬取到的数据进行清洗和结构化。 5. Claude AI 打分分析：将清洗后的信息送进 Claude，分析并评分（如潜力评分、行业匹配度） 6. 线索筛选：利用 Filter 节点设定条件，只保留高评分、数据完整的客户。 7. 即时通知：配置 Discord 通知，团队第一时间接收到新线索推送。 大家可通过最下方链接查看此工作流的详细教程，或者在 Scrapeless 的内置 playground 中进行测试。 Scrapeless 提供了多个核心工具，以帮助优化数据采集过程。其中，Deep SerpApi 支持 20 多种 Google SERP 类型，如 Google Search、Google Trends、Google 航班/酒店等。 此外，基于自研 Chromium 内核的 Crawl 功能具有高度可定制化、会话管理和反检测隐身能力，支持进行大规模的单页及递归爬取。同时其验证码识别功能免费使用，能够大大节省成本。 详细教程：
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最近我发现了一个使用 n8n + Scrapeless + Claude AI 搭建的自动化系统，值得跟大家分享一下。 该系统每天帮我们筛选出几十个潜在客户，理论上能支撑一个 $30K+/月 的 B2B 业务。 在这个系统的工作流中，采用的是 Scrapeless 进行数据处理，它不仅能抓取 Google 数据，还能爬取指定网站并检索其子页面。 目前 Scrapeless 已在 n8n 平台上正式集成 ，搜索并选择相关节点即可配置使用。 工具地址： 以下是完整工作流步骤： ✅ 全程无需复杂代码 ✅ 全自动评分 + 筛选 + 推送 1. 关键词搜索（Scrapeless Google）：用行业关键词（如「软件公司」）发起 Google 搜索 2. 处理搜索结果：用 n8n 的 Item Lists 节点逐一处理公司链接。 3. Scrapeless Crawl： 提取每个公司网站的详细信息，确保数据全面。 4. 数据清洗 + 结构化：通过Code节点对爬取到的数据进行清洗和结构化。 5. Claude AI 打分分析：将清洗后的信息送进 Claude，分析并评分（如潜力评分、行业匹配度） 6. 线索筛选：利用 Filter 节点设定条件，只保留高评分、数据完整的客户。 7. 即时通知：配置 Discord 通知，团队第一时间接收到新线索推送。 大家可通过最下方链接查看此工作流的详细教程，或者在 Scrapeless 的内置 playground 中进行测试。 Scrapeless 提供了多个核心工具，以帮助优化数据采集过程。其中，Deep SerpApi 支持 20 多种 Google SERP 类型，如 Google Search、Google Trends、Google 航班/酒店等。 此外，基于自研 Chromium 内核的 Crawl 功能具有高度可定制化、会话管理和反检测隐身能力，支持进行大规模的单页及递归爬取。同时其验证码识别功能免费使用，能够大大节省成本。 详细教程：

GitHubDaily

73,758 views • 1 year ago

反检测浏览器一个月动辄收几百块，现在有人直接开源了一个能打的平替。 CloakBrowser，一个深度魔改的 Chromium 浏览器，专治爬虫和自动化场景下的各种检测。 - reCAPTCHA v3 评分 0.9，达到跟真人一个水平 - 主流爬虫检测 14 项全过，Cloudflare 验证也能自动绕过 - 完全兼容 Playwright，老项目改一行代码就能用上 GitHub： 市面上同类方案大多是靠脚本伪装，Chrome 一更新就失效。 CloakBrowser 直接改了 Chromium 的源代码，从底层让浏览器看起来就是个真实用户在操作。 开箱即用，200MB 大小安装包，做爬虫、数据采集、自动化测试的朋友可以试试。
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反检测浏览器一个月动辄收几百块，现在有人直接开源了一个能打的平替。 CloakBrowser，一个深度魔改的 Chromium 浏览器，专治爬虫和自动化场景下的各种检测。 - reCAPTCHA v3 评分 0.9，达到跟真人一个水平 - 主流爬虫检测 14 项全过，Cloudflare 验证也能自动绕过 - 完全兼容 Playwright，老项目改一行代码就能用上 GitHub： 市面上同类方案大多是靠脚本伪装，Chrome 一更新就失效。 CloakBrowser 直接改了 Chromium 的源代码，从底层让浏览器看起来就是个真实用户在操作。 开箱即用，200MB 大小安装包，做爬虫、数据采集、自动化测试的朋友可以试试。

高军

41,721 views • 2 months ago

你以为全网全平台抓取数据需要写代码或者找不靠谱的网址网站？其实你只需要一个浏览器插件。 我发现了一个近乎作弊的宝藏工具，可以直接爬取上百上千条小红书，抖音，快手，tiktok平台数据。不需要你会 Python，也不需要求助技术大牛。 有些朋友在使用这个插件的时候遇见了一些问题，我会在这个视频里详细讲述了这个插件的使用方法和防风控的技巧。 有需要可以收藏备用~
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你以为全网全平台抓取数据需要写代码或者找不靠谱的网址网站？其实你只需要一个浏览器插件。 我发现了一个近乎作弊的宝藏工具，可以直接爬取上百上千条小红书，抖音，快手，tiktok平台数据。不需要你会 Python，也不需要求助技术大牛。 有些朋友在使用这个插件的时候遇见了一些问题，我会在这个视频里详细讲述了这个插件的使用方法和防风控的技巧。 有需要可以收藏备用~

天不生邹子Zihan

98,267 views • 5 months ago

一家公司，值100万亿美元。 可能吗？ 有人说，特斯拉在2030年就能做到。 怎么做？ 关键不在于车，甚至不在于火箭。 而在于数据，别人没有的数据。 人工智能时代，什么最值钱？ 独家数据。 马斯克手里有什么？ 特斯拉，掌握着路上的语言。 Neuralink，掌握着大脑的数据。 SpaceX，掌握着太空的数据。 X，掌握着人类思想流动的数据。 这些数据，每一种都独一无二。 当它们汇集在一起，会发生什么？ 这就是“融合”的概念。 将所有独家数据喂给一个超级人工智能。 理论上，这创造的价值是不可估量的。 但问题也随之而来。 这种前所未有的力量，应该由谁来掌控？ 一家私人公司吗？ 它的决策，会优先考虑股东利益，还是国家利益？ 这种数据和AI的融合，最终会服务于美国的制造业回流和实体经济，还是会成为另一个脱离现实的金融游戏？ 这值得每一个支持让美国再次伟大的人深思。 一个100万亿美元的估值，背后是真正的生产力，还是华尔街吹出的又一个巨大泡沫？
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一家公司，值100万亿美元。 可能吗？ 有人说，特斯拉在2030年就能做到。 怎么做？ 关键不在于车，甚至不在于火箭。 而在于数据，别人没有的数据。 人工智能时代，什么最值钱？ 独家数据。 马斯克手里有什么？ 特斯拉，掌握着路上的语言。 Neuralink，掌握着大脑的数据。 SpaceX，掌握着太空的数据。 X，掌握着人类思想流动的数据。 这些数据，每一种都独一无二。 当它们汇集在一起，会发生什么？ 这就是“融合”的概念。 将所有独家数据喂给一个超级人工智能。 理论上，这创造的价值是不可估量的。 但问题也随之而来。 这种前所未有的力量，应该由谁来掌控？ 一家私人公司吗？ 它的决策，会优先考虑股东利益，还是国家利益？ 这种数据和AI的融合，最终会服务于美国的制造业回流和实体经济，还是会成为另一个脱离现实的金融游戏？ 这值得每一个支持让美国再次伟大的人深思。 一个100万亿美元的估值，背后是真正的生产力，还是华尔街吹出的又一个巨大泡沫？

墓碑科技

13,316 views • 5 months ago

最近一直在折腾 OpenClaw 和 Hermes Agent，查找各种资料对比，忽然看到一个高频出现的爬虫工具 XCrawl。深入了解后发现这真是个特别 cool 的产品，几乎把各种爬虫工具的优势都集合到一起了。 以前我自己在网上查找各种搜索技能，手动优化搜索策略，还专门写了篇 3 万浏览量的搜索优化文章……但现在 XCrawl 基本全搞定了。最让我惊喜的是它的防反爬能力——内置高质量住宅代理池 + 智能指纹技术，任务成功率稳定在 90% 以上。要是自己搭建这套系统，光是代理池的成本就很恐怖了。 和 OpenClaw 完美适配 我直接在 OpenClaw 和 Hermes 上一键配置了 XCrawl 的 skills，包括 scrape（单页抓取）、map（站点地图）、crawl（批量爬取）、search（搜索结果获取）和 SERP（深度搜索数据）。同一个 API key 就能搞定所有场景，输出格式统一是 Markdown 或 JSON，可以直接喂给 LLM 处理，完全不需要二次清洗数据。 几个特别实用的功能 Scrape 是我用得最多的，输入一个 URL 就能提取页面内容，支持动态 JS 加载。输出格式很灵活：Markdown（最适合 LLM）、JSON（结构化数据）、HTML、截图、摘要、链接列表都支持。抓产品详情页或者文章页特别方便。 Crawl 适合需要大量数据的场景，可以智能递归爬取整个网站，自动处理翻页和无限滚动。我用它采集过一些行业资讯站点，设置好深度和页面数量限制，就能批量获取结构化数据。 Map 这个功能很聪明，先扫描整个站点结构，导出所有 URL 和 sitemap。我一般会先用 Map 看看全貌，再决定具体爬哪些部分，效率提升很明显。 SERP 则是深度搜索引擎数据采集，不只是基础的排名和链接，还包括富结果、People Also Ask、知识图谱这些。做竞品分析或者 SEO 研究的时候特别有用。 果你也在用 OpenClaw 或者需要频繁做数据采集，XCrawl 确实值得一试。它把复杂的技术细节都封装好了，让我们可以专注在数据应用本身，而不是花大量时间在反爬对抗上。 下面是我给它的一个实在任务，相当复杂： 任务：对比 OpenClaw 与 Hermes 产品的优劣，并给出结论 目标： 请系统性收集并分析openclaw 和hermes-agent 两个产品的信息，对它们的能力、性能和适用场景进行对比，并给出客观结论（哪个更适合什么场景）。 数据来源要求： 请优先从以下渠道获取信息： 1. 官方网站 / 官方文档（Docs） 2. GitHub（README、Issues、Commits、Releases） 3. 技术社区（如 Reddit、Hacker News、Stack Overflow） 4. 技术博客 / 评测文章（Medium、个人博客等） 需要收集的信息维度： 1. 产品定位（解决什么问题） 2. 核心功能（支持哪些能力） 3. 架构设计（如是否模块化、是否支持扩展） 4. 安装与使用复杂度（是否易上手） 5. 性能表现（延迟、吞吐、资源占用，如有 benchmark） 6. 稳定性（是否容易报错、崩溃，issue 情况） 7. 社区活跃度（star、commit 频率、issue 响应速度） 8. 生态与扩展性（插件、API、二次开发能力） 9. 成本（是否开源、资源消耗、商业模式） 分析要求： 1. 对每个维度分别对比 OpenClaw vs Hermes 2. 提供结构化对比表（table 形式） 3. 标注信息来源（尽量附链接） 4. 总结各自优势 / 劣势 5. 给出明确结论： * 哪个更适合生产环境 * 哪个更适合实验 / 研究 * 在什么场景下推荐使用哪个 额外要求： * 使用 XCrawl 相关技能完成信息搜索 * 优先使用最近 1–2 周的数据（保证信息新鲜） * 如果信息冲突，请指出并解释 * 不要只引用官方资料，要包含真实用户反馈（issue / 讨论） 输出格式： 1. 简要总结（TL;DR） 2. 对比表 3. 分维度详细分析 4. 最终结论与建议
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最近一直在折腾 OpenClaw 和 Hermes Agent，查找各种资料对比，忽然看到一个高频出现的爬虫工具 XCrawl。深入了解后发现这真是个特别 cool 的产品，几乎把各种爬虫工具的优势都集合到一起了。 以前我自己在网上查找各种搜索技能，手动优化搜索策略，还专门写了篇 3 万浏览量的搜索优化文章……但现在 XCrawl 基本全搞定了。最让我惊喜的是它的防反爬能力——内置高质量住宅代理池 + 智能指纹技术，任务成功率稳定在 90% 以上。要是自己搭建这套系统，光是代理池的成本就很恐怖了。 和 OpenClaw 完美适配 我直接在 OpenClaw 和 Hermes 上一键配置了 XCrawl 的 skills，包括 scrape（单页抓取）、map（站点地图）、crawl（批量爬取）、search（搜索结果获取）和 SERP（深度搜索数据）。同一个 API key 就能搞定所有场景，输出格式统一是 Markdown 或 JSON，可以直接喂给 LLM 处理，完全不需要二次清洗数据。 几个特别实用的功能 Scrape 是我用得最多的，输入一个 URL 就能提取页面内容，支持动态 JS 加载。输出格式很灵活：Markdown（最适合 LLM）、JSON（结构化数据）、HTML、截图、摘要、链接列表都支持。抓产品详情页或者文章页特别方便。 Crawl 适合需要大量数据的场景，可以智能递归爬取整个网站，自动处理翻页和无限滚动。我用它采集过一些行业资讯站点，设置好深度和页面数量限制，就能批量获取结构化数据。 Map 这个功能很聪明，先扫描整个站点结构，导出所有 URL 和 sitemap。我一般会先用 Map 看看全貌，再决定具体爬哪些部分，效率提升很明显。 SERP 则是深度搜索引擎数据采集，不只是基础的排名和链接，还包括富结果、People Also Ask、知识图谱这些。做竞品分析或者 SEO 研究的时候特别有用。 果你也在用 OpenClaw 或者需要频繁做数据采集，XCrawl 确实值得一试。它把复杂的技术细节都封装好了，让我们可以专注在数据应用本身，而不是花大量时间在反爬对抗上。 下面是我给它的一个实在任务，相当复杂： 任务：对比 OpenClaw 与 Hermes 产品的优劣，并给出结论 目标： 请系统性收集并分析openclaw 和hermes-agent 两个产品的信息，对它们的能力、性能和适用场景进行对比，并给出客观结论（哪个更适合什么场景）。 数据来源要求： 请优先从以下渠道获取信息： 1. 官方网站 / 官方文档（Docs） 2. GitHub（README、Issues、Commits、Releases） 3. 技术社区（如 Reddit、Hacker News、Stack Overflow） 4. 技术博客 / 评测文章（Medium、个人博客等） 需要收集的信息维度： 1. 产品定位（解决什么问题） 2. 核心功能（支持哪些能力） 3. 架构设计（如是否模块化、是否支持扩展） 4. 安装与使用复杂度（是否易上手） 5. 性能表现（延迟、吞吐、资源占用，如有 benchmark） 6. 稳定性（是否容易报错、崩溃，issue 情况） 7. 社区活跃度（star、commit 频率、issue 响应速度） 8. 生态与扩展性（插件、API、二次开发能力） 9. 成本（是否开源、资源消耗、商业模式） 分析要求： 1. 对每个维度分别对比 OpenClaw vs Hermes 2. 提供结构化对比表（table 形式） 3. 标注信息来源（尽量附链接） 4. 总结各自优势 / 劣势 5. 给出明确结论： * 哪个更适合生产环境 * 哪个更适合实验 / 研究 * 在什么场景下推荐使用哪个 额外要求： * 使用 XCrawl 相关技能完成信息搜索 * 优先使用最近 1–2 周的数据（保证信息新鲜） * 如果信息冲突，请指出并解释 * 不要只引用官方资料，要包含真实用户反馈（issue / 讨论） 输出格式： 1. 简要总结（TL;DR） 2. 对比表 3. 分维度详细分析 4. 最终结论与建议

OneHopeA9

22,056 views • 3 months ago

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开发者Hailey

29,601 views • 1 month ago