Video wird geladen...

Video konnte nicht geladen werden

Beim Laden dieses Videos ist ein Problem aufgetreten. Dies könnte an einem vorübergehenden Netzwerkproblem liegen oder das Video ist möglicherweise nicht verfügbar.

一个项目，同时抓取小红书、抖音、快手、B站、微博、贴吧和知乎的公开内容。 MediaCrawler 是一个功能强大的多平台自媒体数据采集工具，在 GitHub 已经拿到 5.89 万 Star。有 3 种不同的使用方法： 1. 输入关键词，批量抓取相关帖子和评论。 2. 指定帖子 ID，直接获取这条内容和评论，评论还能继续抓到二级回复。 3. 指定创作者主页，采集这个账号发布的内容。抓下来的数据可以保存为 CSV、JSON、JSONL、Excel，也可以直接写入 SQLite 或 MySQL。项目还带 WebUI，可以配置参数、查看运行状态、预览和导出数据。 100% 开源，完全免费。

柴郡🔔｜Crypto+AI Plus

148,228 subscribers

46,133 Aufrufe • vor 1 Monat •via X (Twitter)

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 Kommentare

Keine Kommentare verfügbar

Kommentare vom Original-Post werden hier angezeigt

Ähnliche Videos

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。

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

17,815 Aufrufe • vor 1 Monat

🚨 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！

🚨 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！

爱吃折耳根的Ace

11,193 Aufrufe • vor 3 Monaten

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

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

140,708 Aufrufe • vor 6 Monaten

今天又搞了一个小红书爆款复刻的Agent，用时半小时，不说很完美，那也是完美。 1、先通过抓取爆款的内容（使用了云抓取Apify）里面的点赞，评论内容按不同内容分类，如需求，差评等，收藏，爆款量，图片及文字内容等数据； 2、拿到数据从内容，标题，图片设计，互动，时间等维护度全方向分析为什么会爆； 3、分析完成后，按这些结果数据，给我复刻出3-5个爆款内容，给给出他们的内容优势； 4、然后再给出对应的运营策略。

今天又搞了一个小红书爆款复刻的Agent，用时半小时，不说很完美，那也是完美。 1、先通过抓取爆款的内容（使用了云抓取Apify）里面的点赞，评论内容按不同内容分类，如需求，差评等，收藏，爆款量，图片及文字内容等数据； 2、拿到数据从内容，标题，图片设计，互动，时间等维护度全方向分析为什么会爆； 3、分析完成后，按这些结果数据，给我复刻出3-5个爆款内容，给给出他们的内容优势； 4、然后再给出对应的运营策略。

老杨啊 | AI产品商业化

130,997 Aufrufe • vor 4 Monaten

卧槽！TradingView 居然有隐藏接口，免费把实时行情 + 指标值全扒下来用 TradingView-API，4.7K stars，股票/币圈/期货全市场实时价，连邀请制私有指标都能拿到！做量化的炒币的都知道，实时行情和指标数据要么付费、要么自己挨个接交易所。但这个开源库不一样，直接走 TradingView 的非官方接口，免费拿实时价 + 指标值。核心能力： 1️⃣ 实时行情：直接获取 TradingView 上的实时市场价格 2️⃣ 指标数据：可以读取 TradingView 技术指标和自定义指标的实时数值 3️⃣ 支持 Invite-only Indicators：连邀请制指标也能读取结果 4️⃣ Screener / Hotlist：可以获取筛选器热门标的、榜单和市场异动 5️⃣ Replay：支持回放模式，甚至给免费账户提供 Fake Replay 6️⃣ 自动回测：可以批量测试不同策略和参数组合 7️⃣ 图表数据：还能读取你在 TradingView 图表上画的内容，以及指定时间范围的数据想白嫖 TradingView 的数据能力，这个库值得收藏。

卧槽！TradingView 居然有隐藏接口，免费把实时行情 + 指标值全扒下来用 TradingView-API，4.7K stars，股票/币圈/期货全市场实时价，连邀请制私有指标都能拿到！做量化的炒币的都知道，实时行情和指标数据要么付费、要么自己挨个接交易所。但这个开源库不一样，直接走 TradingView 的非官方接口，免费拿实时价 + 指标值。核心能力： 1️⃣ 实时行情：直接获取 TradingView 上的实时市场价格 2️⃣ 指标数据：可以读取 TradingView 技术指标和自定义指标的实时数值 3️⃣ 支持 Invite-only Indicators：连邀请制指标也能读取结果 4️⃣ Screener / Hotlist：可以获取筛选器热门标的、榜单和市场异动 5️⃣ Replay：支持回放模式，甚至给免费账户提供 Fake Replay 6️⃣ 自动回测：可以批量测试不同策略和参数组合 7️⃣ 图表数据：还能读取你在 TradingView 图表上画的内容，以及指定时间范围的数据想白嫖 TradingView 的数据能力，这个库值得收藏。

爱吃折耳根的Ace

105,118 Aufrufe • vor 7 Tagen

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。

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🥥

150,951 Aufrufe • vor 8 Monaten

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。

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

20,046 Aufrufe • vor 8 Monaten

autocli v0.3 重磅更新 🎉🎉🎉 精准的、AI自动化的抓取任何网站的数据！ - 使用 autocli 的 chrome 插件精准选择网站中你要的核心数据 - 的 AI 引擎自动帮你扩展相关数据并生成适配器规则（AI 大模型调用完全免费） - autocli 自动同步规则，直接使用 - 理论上可精准抓取所有网站数据，不再受固定规则和有限的内建网站支持限制。不再依赖不稳定的自动解析和不精准的数据获取，通过极度简化的人工辅助操作，让 autocli 可以精准获取任何网站的结构化数据。共享社区：项目地址：

autocli v0.3 重磅更新 🎉🎉🎉 精准的、AI自动化的抓取任何网站的数据！ - 使用 autocli 的 chrome 插件精准选择网站中你要的核心数据 - 的 AI 引擎自动帮你扩展相关数据并生成适配器规则（AI 大模型调用完全免费） - autocli 自动同步规则，直接使用 - 理论上可精准抓取所有网站数据，不再受固定规则和有限的内建网站支持限制。不再依赖不稳定的自动解析和不精准的数据获取，通过极度简化的人工辅助操作，让 autocli 可以精准获取任何网站的结构化数据。共享社区：项目地址：

nash_su - e/acc

75,261 Aufrufe • vor 5 Monaten

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~

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

98,984 Aufrufe • vor 7 Monaten

自媒体人还在每天花大量时间手动刷热搜、找选题？分享一下我用 WorkBuddy 自动抓取知乎热榜的工作流，一键搞定选题挖掘 👇 痛点： • 手动扫榜重复劳动，费时费力 • 容易漏掉热点 • 部分内容有复制限制，采集困难准备三样东西： 1️⃣ WorkBuddy 2️⃣ Playwright MCP 3️⃣ 知乎热榜 Scraper Skill（配置步骤： ▸ 安装 WorkBuddy ▸ 连接器 → 右上角自定义连接器 → 粘贴 Playwright 配置 → 保存 → 首次启用需点击信任 ▸ 新建任务 → 技能 → 添加技能 → 上传 zhihu-hot-scraper → 安装使用方式：选中技能 → 输入"帮我获取知乎热榜内容" → 确认参数（话题数/回答数）→ 自动运行它会自动打开浏览器、逐个点进热搜话题、模拟人工上下滑动、抓取前 N 条回答，全程无需干预。产出：所有内容保存为本地 Markdown 文件，包含： • 索引文件（话题 + 热度排序） • 每个话题下逐条评论，内容与浏览器所见一致省下的30分钟拿去写内容不香吗 😎 Skill 已开源，感兴趣的可以去 GitHub 自取。详细的教程视频如下：

自媒体人还在每天花大量时间手动刷热搜、找选题？分享一下我用 WorkBuddy 自动抓取知乎热榜的工作流，一键搞定选题挖掘 👇 痛点： • 手动扫榜重复劳动，费时费力 • 容易漏掉热点 • 部分内容有复制限制，采集困难准备三样东西： 1️⃣ WorkBuddy 2️⃣ Playwright MCP 3️⃣ 知乎热榜 Scraper Skill（配置步骤： ▸ 安装 WorkBuddy ▸ 连接器 → 右上角自定义连接器 → 粘贴 Playwright 配置 → 保存 → 首次启用需点击信任 ▸ 新建任务 → 技能 → 添加技能 → 上传 zhihu-hot-scraper → 安装使用方式：选中技能 → 输入"帮我获取知乎热榜内容" → 确认参数（话题数/回答数）→ 自动运行它会自动打开浏览器、逐个点进热搜话题、模拟人工上下滑动、抓取前 N 条回答，全程无需干预。产出：所有内容保存为本地 Markdown 文件，包含： • 索引文件（话题 + 热度排序） • 每个话题下逐条评论，内容与浏览器所见一致省下的30分钟拿去写内容不香吗 😎 Skill 已开源，感兴趣的可以去 GitHub 自取。详细的教程视频如下：

Yunn

42,651 Aufrufe • vor 1 Monat

兄弟们，这个项目简直是搞自媒体神器啊！斩获3.5K Star，还直接开源免费啊！还不赶紧给你的Agent搞起来啊又有一个给AI Agent装“互联网眼睛”的开源项目，叫Agent-Reach。它通过一个CLI工具，让Agent能免费读取和搜索Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、B站、小红书等多个平台的内容。核心不是自己写爬虫，最牛的是智能选择当下最稳定的开源后端工具，并自动做健康检查和故障切换。安装后，Agent就能直接处理“帮我看这个YouTube视频的字幕”“搜一下Twitter上对这个产品的评价”“全网搜LLM框架对比”这类任务，而且全程零API费用、本地运行。最实用的是它把这些碎片化的能力封装成了Agent可直接调用的skill，还做了多后端路由和自动降级，让整个系统更稳定可靠。这其实是在补齐当前很多agent最缺的一块能力：低成本、可靠的网页和社交媒体内容获取。非常丝滑和nice，搞创作搜集信息的兄弟们，别错过了！ ✍🏻项目地址，记得给作者Star啊，见评论区👇🏻

兄弟们，这个项目简直是搞自媒体神器啊！斩获3.5K Star，还直接开源免费啊！还不赶紧给你的Agent搞起来啊又有一个给AI Agent装“互联网眼睛”的开源项目，叫Agent-Reach。它通过一个CLI工具，让Agent能免费读取和搜索Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、B站、小红书等多个平台的内容。核心不是自己写爬虫，最牛的是智能选择当下最稳定的开源后端工具，并自动做健康检查和故障切换。安装后，Agent就能直接处理“帮我看这个YouTube视频的字幕”“搜一下Twitter上对这个产品的评价”“全网搜LLM框架对比”这类任务，而且全程零API费用、本地运行。最实用的是它把这些碎片化的能力封装成了Agent可直接调用的skill，还做了多后端路由和自动降级，让整个系统更稳定可靠。这其实是在补齐当前很多agent最缺的一块能力：低成本、可靠的网页和社交媒体内容获取。非常丝滑和nice，搞创作搜集信息的兄弟们，别错过了！ ✍🏻项目地址，记得给作者Star啊，见评论区👇🏻

Berryxia.AI

26,726 Aufrufe • vor 2 Monaten

Lovable 月访问量多少？ AI 给了我两个数：3340 万，6280 万。差了将近一倍！竞品报告里该写哪个，我不知道。这并不是个例。我以前让 Agent 做竞品分析基本都这样：流量从公开页面东拼西凑，用户评论从二手网站抄。看着有理有据，一个都经不起问。所以我做了个对照实验同一句提示词、同一个模型（WorkBuddy 里的 Kimi K3），跑两遍。唯一的区别是有没有接 AIsa。第一遍没接。流量是从 Semrush 公开页和评测文里拼出来的，两个口径对不上；用户评价是评测小编转述的，一条原帖都没有。第二遍接上 AIsa。提示词一个字没改：“识别竞品。比较它们的定位、核心功能、网站流量来源、用户评价和内容渠道，然后生成报告。"我没告诉它去哪查，它自己规划了整条链路： Firecrawl 抓官网 Tavily 搜出 5 个竞品调 Similarweb 官方 API 拉流量，7 个域名同一个口径去 Reddit 翻原帖看真实评价生成报告 22 次数据调用全部留痕，报告里每个数字都能点开看来源。而第一遍那份报告，一个数都验不了。顺手用它给做了遍 SEO 检查，Semrush、Ahrefs、Similarweb 三个来源互相验证，抓出 5 个要修的问题，列了 10 个要补的页面。两轮竞品分析加两轮 SEO 检查，28刀。收获一份带官方数据的报告，仅仅只花了一顿饭的钱。有人会问，直接订 Similarweb 不行吗？当然行，但官方服务主要面向企业，一年起步好几万美元，以我这个用量实在不划算。 AIsa 是全球第二家接入 Similarweb 官方 API 的平台，拿到的是官方接口直接返回、持续更新的数据，不是爬虫拼出来的镜像数据。更关键的是，那些镜像站最多只能让你在网页上查一查，根本不提供 API，也没办法接进 Agent 里自动跑；但AIsa 可以。对我来说，这才是真正的区别。视频是两遍的完整录屏，圈出来的是它每一步调了什么数据源。你也要做竞品分析或者 GTM 的，入口在这 👇

Lovable 月访问量多少？ AI 给了我两个数：3340 万，6280 万。差了将近一倍！竞品报告里该写哪个，我不知道。这并不是个例。我以前让 Agent 做竞品分析基本都这样：流量从公开页面东拼西凑，用户评论从二手网站抄。看着有理有据，一个都经不起问。所以我做了个对照实验同一句提示词、同一个模型（WorkBuddy 里的 Kimi K3），跑两遍。唯一的区别是有没有接 AIsa。第一遍没接。流量是从 Semrush 公开页和评测文里拼出来的，两个口径对不上；用户评价是评测小编转述的，一条原帖都没有。第二遍接上 AIsa。提示词一个字没改：“识别竞品。比较它们的定位、核心功能、网站流量来源、用户评价和内容渠道，然后生成报告。"我没告诉它去哪查，它自己规划了整条链路： Firecrawl 抓官网 Tavily 搜出 5 个竞品调 Similarweb 官方 API 拉流量，7 个域名同一个口径去 Reddit 翻原帖看真实评价生成报告 22 次数据调用全部留痕，报告里每个数字都能点开看来源。而第一遍那份报告，一个数都验不了。顺手用它给做了遍 SEO 检查，Semrush、Ahrefs、Similarweb 三个来源互相验证，抓出 5 个要修的问题，列了 10 个要补的页面。两轮竞品分析加两轮 SEO 检查，28刀。收获一份带官方数据的报告，仅仅只花了一顿饭的钱。有人会问，直接订 Similarweb 不行吗？当然行，但官方服务主要面向企业，一年起步好几万美元，以我这个用量实在不划算。 AIsa 是全球第二家接入 Similarweb 官方 API 的平台，拿到的是官方接口直接返回、持续更新的数据，不是爬虫拼出来的镜像数据。更关键的是，那些镜像站最多只能让你在网页上查一查，根本不提供 API，也没办法接进 Agent 里自动跑；但AIsa 可以。对我来说，这才是真正的区别。视频是两遍的完整录屏，圈出来的是它每一步调了什么数据源。你也要做竞品分析或者 GTM 的，入口在这 👇

huangserva

19,583 Aufrufe • vor 14 Tagen

Claude高级玩法：MCP多工具组合，自动化工作流搭建指南 | GitHub、SQLite、Fetch、Filesystem等在本期视频中，我介绍了多个MCP工具的实际使用案例。我们一起来看如何将GitHub、SQLite、Fetch等工具高效集成到项目中，探索它们的强大功能和实际应用场景。时间戳： 0:00 - MCP 快速入门 & 工具配置 3:59 - Fetch实战：网页内容抓取 & 多风格内容生成 5:20 - SQLite和Claude集成：100M+大数据分析 7:34 - GitHub集成：自动搜索 & 代码仓库管理 9:10 - CSV数据分析脚本创建 11:15 - 多工具协同：Puppeteer+GitHub自动化工作流

Claude高级玩法：MCP多工具组合，自动化工作流搭建指南 | GitHub、SQLite、Fetch、Filesystem等在本期视频中，我介绍了多个MCP工具的实际使用案例。我们一起来看如何将GitHub、SQLite、Fetch等工具高效集成到项目中，探索它们的强大功能和实际应用场景。时间戳： 0:00 - MCP 快速入门 & 工具配置 3:59 - Fetch实战：网页内容抓取 & 多风格内容生成 5:20 - SQLite和Claude集成：100M+大数据分析 7:34 - GitHub集成：自动搜索 & 代码仓库管理 9:10 - CSV数据分析脚本创建 11:15 - 多工具协同：Puppeteer+GitHub自动化工作流

nicekate

23,921 Aufrufe • vor 1 Jahr

豆包真的进飞书了！豆包的模型能力+飞书的知识管理，这两组合做国内AI自媒体有亿点东西啊！豆包负责打开抖音网页版，操控浏览器，批量抓取视频和数据，同时飞书负责把数据结构化写入飞书多维表格字段。我让豆包帮我抓取了抖音站内Codex排名前十的视频，记录链接、标题、博主名、粉丝数、逐字稿、标签、封面图，新建一个飞书多维表格写入。登录浏览器→搜索Codex→挨个点进详情页搜集数据→新建飞书多维表格字段→写入数据整个过程都完成得很好，所有我要求的数据都成功采集了下来，而且很神奇的是，我让豆包帮我把抓取到的第一个视频尝试转成逐字稿，但是我忘了告诉它用ASR，结果它直接在抖音里面打开了“AI抖音”生成逐字稿😅真会省Token。。。除了Seed2.1，豆包还有Seedance2.5，所以上述的视频对标拆解完了，我甚至还能让豆包直接给我根据搜集到的信息生成视频。。。

豆包真的进飞书了！豆包的模型能力+飞书的知识管理，这两组合做国内AI自媒体有亿点东西啊！豆包负责打开抖音网页版，操控浏览器，批量抓取视频和数据，同时飞书负责把数据结构化写入飞书多维表格字段。我让豆包帮我抓取了抖音站内Codex排名前十的视频，记录链接、标题、博主名、粉丝数、逐字稿、标签、封面图，新建一个飞书多维表格写入。登录浏览器→搜索Codex→挨个点进详情页搜集数据→新建飞书多维表格字段→写入数据整个过程都完成得很好，所有我要求的数据都成功采集了下来，而且很神奇的是，我让豆包帮我把抓取到的第一个视频尝试转成逐字稿，但是我忘了告诉它用ASR，结果它直接在抖音里面打开了“AI抖音”生成逐字稿😅真会省Token。。。除了Seed2.1，豆包还有Seedance2.5，所以上述的视频对标拆解完了，我甚至还能让豆包直接给我根据搜集到的信息生成视频。。。

逸尘

144,209 Aufrufe • vor 1 Monat

Supabase 官方推出 MCP服务器让Supabase可以与如 Cursor 或 Claude等AI公交无缝连接让AI可以直接与 Supabase 的数据库、项目管理和配置进行交互比如创建表格、读取数据、运行 SQL 等。 Supabase MCP Server 目前已经支持 20 多种能力，未来还会支持像自动部署边缘函数、更智能的数据库识别、更安全的数据操作等功能。这意味着，未来你可以只用一句话让 AI 帮你设计、部署并管理整个数据库项目！

Supabase 官方推出 MCP服务器让Supabase可以与如 Cursor 或 Claude等AI公交无缝连接让AI可以直接与 Supabase 的数据库、项目管理和配置进行交互比如创建表格、读取数据、运行 SQL 等。 Supabase MCP Server 目前已经支持 20 多种能力，未来还会支持像自动部署边缘函数、更智能的数据库识别、更安全的数据操作等功能。这意味着，未来你可以只用一句话让 AI 帮你设计、部署并管理整个数据库项目！

小互

13,715 Aufrufe • vor 1 Jahr

别急着买数据！这 6 个 Python 工具帮你搭建量化系统很多人刚开始做量化，策略还没跑起来，就先把钱交给了数据商。其实你缺的，可能不是付费数据，而是这几个实用的 Python 工具。第一期先分享最常用的 6 个 1️⃣ yfinance 25k star 输入股票代码，就能从 Yahoo Finance 获取历史行情、分时数据、基本面、期权、外汇和加密资产。画 K 线、验证想法、快速回测，它通常是最省事的起点。 2️⃣ pandas-datareader 3.2k star 不只看股价，还能把宏观指标和 Fama-French 因子直接读进 Pandas。利率、通胀、市场因子，可以和资产价格放在一起研究。 3️⃣ Alpha Vantage 4.9k star 申请免费密钥后，就能调用股票、外汇、加密资产和常用技术指标。想快速获取 RSI、MACD 等数据，很方便。 4️⃣ Nasdaq Data Link 更像一个金融数据仓库，覆盖金融、经济和另类数据。平台既有免费资源，也有付费内容，研究时可以直接筛选免费部分。 5️⃣ Alpaca-py 1.5k star 官方 Python SDK，不仅可以获取市场数据，还能订阅实时数据流，并连接模拟交易。研究、信号和执行，可以逐步接到同一套流程里。 6️⃣ Finnhub 1.1k star 通过 REST 和 WebSocket 覆盖股票、外汇与加密资产，还能补充公司新闻和基本面信息，适合做实时监控和事件策略。这 6 个工具，不只是简单收藏。它们可以组合成一条完整的量化研究流程：行情数据 → 宏观因子 → 策略研究 → 回测验证 → 实时监控 → 模拟交易免费数据不一定适合直接实盘，但足够帮助你把量化研究系统搭起来。

别急着买数据！这 6 个 Python 工具帮你搭建量化系统很多人刚开始做量化，策略还没跑起来，就先把钱交给了数据商。其实你缺的，可能不是付费数据，而是这几个实用的 Python 工具。第一期先分享最常用的 6 个 1️⃣ yfinance 25k star 输入股票代码，就能从 Yahoo Finance 获取历史行情、分时数据、基本面、期权、外汇和加密资产。画 K 线、验证想法、快速回测，它通常是最省事的起点。 2️⃣ pandas-datareader 3.2k star 不只看股价，还能把宏观指标和 Fama-French 因子直接读进 Pandas。利率、通胀、市场因子，可以和资产价格放在一起研究。 3️⃣ Alpha Vantage 4.9k star 申请免费密钥后，就能调用股票、外汇、加密资产和常用技术指标。想快速获取 RSI、MACD 等数据，很方便。 4️⃣ Nasdaq Data Link 更像一个金融数据仓库，覆盖金融、经济和另类数据。平台既有免费资源，也有付费内容，研究时可以直接筛选免费部分。 5️⃣ Alpaca-py 1.5k star 官方 Python SDK，不仅可以获取市场数据，还能订阅实时数据流，并连接模拟交易。研究、信号和执行，可以逐步接到同一套流程里。 6️⃣ Finnhub 1.1k star 通过 REST 和 WebSocket 覆盖股票、外汇与加密资产，还能补充公司新闻和基本面信息，适合做实时监控和事件策略。这 6 个工具，不只是简单收藏。它们可以组合成一条完整的量化研究流程：行情数据 → 宏观因子 → 策略研究 → 回测验证 → 实时监控 → 模拟交易免费数据不一定适合直接实盘，但足够帮助你把量化研究系统搭起来。

爱吃折耳根的Ace

22,067 Aufrufe • vor 1 Monat

工作中经常查询数据库获取相关数据，每次都要写 SQL 语句挺烦的，如果涉及多表关联查询更麻烦。可以试下，OpenChatBI 这个开源的智能 BI 工具，用自然语言就能查询和分析数据，告别手写 SQL 的烦恼。基于 LangGraph 和 LangChain 构建，通过自然语言描述，理解后自动转换为 SQL 语句，还能执行查询、生成可视化图表。 GitHub：除此之外，还支持通过 MCP 配置接入外部工具扩展功能，以及对知识库整合可以回答复杂问题。提供了直观的 Web UI 界面，通过 pip 或 uv 安装后配置 LLM 和数据库连接即可使用。

工作中经常查询数据库获取相关数据，每次都要写 SQL 语句挺烦的，如果涉及多表关联查询更麻烦。可以试下，OpenChatBI 这个开源的智能 BI 工具，用自然语言就能查询和分析数据，告别手写 SQL 的烦恼。基于 LangGraph 和 LangChain 构建，通过自然语言描述，理解后自动转换为 SQL 语句，还能执行查询、生成可视化图表。 GitHub：除此之外，还支持通过 MCP 配置接入外部工具扩展功能，以及对知识库整合可以回答复杂问题。提供了直观的 Web UI 界面，通过 pip 或 uv 安装后配置 LLM 和数据库连接即可使用。

GitHubDaily

22,081 Aufrufe • vor 10 Monaten

如果我们平时都是直接让 ChatGPT、Claude 这些 AI 助手帮忙调试代码或解决 Bug，而不是使用 Cursor 等付费 AI 编程助手。那么 gptree 这个开源项目可以看一下，它能一键将整个项目的文件内容和目录结构打包成单个文本文件，让 AI 快速理解完整的项目上下文。 GitHub：并且内置文件筛选和交互式选择功能，能够自动排除 .git、node_modules 等无关目录。同时提供可视化的项目结构树，支持全局和项目级配置，可为不同项目定制不同的打包策略。可直接一键复制到剪贴板，粘贴到 AI 对话框发送使用，高效地为 AI 提供项目上下文。

如果我们平时都是直接让 ChatGPT、Claude 这些 AI 助手帮忙调试代码或解决 Bug，而不是使用 Cursor 等付费 AI 编程助手。那么 gptree 这个开源项目可以看一下，它能一键将整个项目的文件内容和目录结构打包成单个文本文件，让 AI 快速理解完整的项目上下文。 GitHub：并且内置文件筛选和交互式选择功能，能够自动排除 .git、node_modules 等无关目录。同时提供可视化的项目结构树，支持全局和项目级配置，可为不同项目定制不同的打包策略。可直接一键复制到剪贴板，粘贴到 AI 对话框发送使用，高效地为 AI 提供项目上下文。

GitHubDaily

31,667 Aufrufe • vor 1 Jahr