據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Scrapling Fetch 累計下載 1,400 次、獲 0 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 4,831 位,在「資料分析」分類(399 個)中排名第 384 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 35 | 1324 | - | - |
| SkillHub ↗ | 203 | 1400 | - | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
主文將它用於微信公眾號、Medium/Substack、Cloudflare 保護頁面及常規抓取失敗後的替代方案,並區分快速模式與常規抓取。
資料釋出於 2026-10-27
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1400 | — | - |
| 2026-08 | 1246 | +4.4% | - |
| 2026-07 | 1193 | +21.5% | - |
| 2026-06 | 982 | +15.8% | - |
| 2026-05 | 848 | — | - |
| 2026-03 | 542 | — | - |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。
--- name: scrapling-fetch version: 1.1.0 description: 强力网页内容抓取工具,自动绕过反爬机制(Cloudflare Turnstile、微信公众号等)。使用场景:(1) 微信公众号文章抓取 (2) Medium/Substack 等反爬平台 (3) 需要绕过 Cloudflare 的网站 (4) 常规网页抓取失败时的备选方案。Triggers: "抓取网页", "爬取内容", "公众号文章", "绕过反爬", "微信公众号链接", "无法访问", "403错误", "cloudflare", "反爬"。 --- # Scrapling Fetch - 自适应网页抓取 ## 快速开始
### 微信公众号(自动绕过反爬)
```bash
~/.openclaw/workspace/.venv/bin/python3 \
~/.openclaw/workspace/skills/scrapling-fetch/scripts/fetch.py \
"https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxxx"
```
### 普通网页(快速模式)
```bash
~/.openclaw/workspace/.venv/bin/python3 \
~/.openclaw/workspace/skills/scrapling-fetch/scripts/fetch.py \
"https://example.com" \
--fast
```
### 输出格式
默认输出 JSON:
```json
{
"title": "文章标题",
"author": "作者",
"content": "正文内容(Markdown格式)",
"word_count": 1234
}
```
加 `--text` 参数只输出纯文本。
---
## 工具选择策略
| 网站类型 | 推荐工具 | 原因 |
|---------|---------|------|
| 微信公众号 | Scrapling | 自动绕过反爬 ✅ |
| Medium/Substack | Scrapling | 绕过反爬机制 |
| Cloudflare 保护 | Scrapling | 支持 Turnstile 绕过 |
| 普通技术博客 | Jina(--fast) | 速度快(1.4秒) |
| GitHub/静态页面 | web_fetch | 无需额外工具 |
---
## 脚本说明
### fetch.py
**核心功能:**
- 自动检测网站类型
- 绕过主流反爬机制
- 提取干净的 Markdown 内容
- 支持图片链接保留
**参数:**
- `url` - 必填,目标网址
- `--fast` - 使用 Jina Reader(适合普通网页)
- `--text` - 只输出纯文本(默认 JSON)
- `--max-chars` - 最大字符数(默认 50000)
**示例:**
```bash
# 抓取微信文章
python3 fetch.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx"
# 快速抓取普通网页
python3 fetch.py "https://blog.example.com" --fast
# 限制长度
python3 fetch.py "https://example.com" --max-chars 10000
```
---
## 使用场景
### 1. AI 内容创作流程
```
用户发链接 → scrapling-fetch 抓取 → AI 消化 → 生成内容
```
### 2. 研究资料收集
```bash
# 批量抓取多篇公众号文章
for url in "url1" "url2" "url3"; do
python3 fetch.py "$url" >> articles.jsonl
done
```
### 3. 失败重试策略
```bash
# web_fetch 失败 → 自动切换 Scrapling
if ! web_fetch "$url"; then
python3 fetch.py "$url"
fi
```
---
## 技术原理
**Scrapling 核心特性:**
1. **StealthyFetcher** - 模拟真实浏览器,绕过反爬
2. **自适应选择器** - 网站改版也能定位元素
3. **Playwright 引擎** - 无头浏览器渲染
**Jina Reader:**
- API: `https://r.jina.ai/{url}`
- 自动提取正文、去广告
- 速度约 1.4 秒
- 免费限额 200 次/天
---
## 注意事项
1. **微信文章** - Scrapling 成功率 >95%
2. **推特/微博** - 需要登录,此工具无法抓取
3. **付费内容** - 仅能抓取公开部分
4. **频率限制** - 建议 2-3 秒间隔,避免被封
---
## 💰 付费版本(SkillPay 计费)
### 快速开始
```bash
# 付费模式(需要 user_id)
python3 fetch_paid.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx" --user-id user123
# 免费模式(不计费)
python3 fetch_paid.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx" --free
```
### 计费说明
- **单价**: $0.01 USDT / 次
- **计费模型**: 1 USDT = 1000 tokens,每次调用消耗 1 token
- **最低充值**: 8 USDT
- **支付方式**: BNB Chain USDT
### 配置步骤
1. **获取 API Key**
- 访问 https://skillpay.me/dashboard/config
- 复制 API Key(以 `sk_` 开头)
2. **修改配置**
```python
# 编辑 fetch_paid.py
BILLING_API_KEY = 'sk_your_api_key_here'
```
3. **测试扣费**
```bash
python3 fetch_paid.py "https://example.com" --user-id test_user
```
### 返回示例(余额不足)
```json
{
"error": "余额不足",
"balance": 0.005,
"payment_url": "https://skillpay.me/pay/xxx",
"hint": "请充值后继续使用"
}
```
### API 接口
| 接口 | 方法 | 说明 |
|------|------|------|
| `/api/v1/billing/balance` | GET | 查询余额 |
| `/api/v1/billing/charge` | POST | 扣费 |
| `/api/v1/billing/payment-link` | POST | 生成充值链接 |
---
## 📊 收益预期
| 场景 | 调用量/天 | 日收入 | 月收入 |
|------|----------|--------|--------|
| 个人使用 | 10 次 | $0.10 | $3 |
| 小团队 | 100 次 | $1.00 | $30 |
| 公开服务 | 1000 次 | $10.00 | $300 |
---
## 相关技能
- `web_fetch` - 轻量级网页抓取(无反爬绕过)
- `browser` - 浏览器自动化(需要手动操作)
- `xurl` - 推特 API(需配置)
---
## 参考
- Scrapling GitHub: https://github.com/D4Vinci/Scrapling
- Jina Reader: https://jina.ai/reader
AdMapix 的取數層:把廣告與應用相關的查詢轉成介面呼叫,只回原始 JSON。
透過 Tavily 搜尋公開網頁,並回傳含連結與摘要的結構化結果。
把資料庫、表格與匯出的原始資料變成可決策結論的資料分析技能。
用 Yahoo Finance 資料做股票與加密貨幣分析、組合跟蹤的技能。
管理本地自選股清單,並按代碼彙總同花順行情與近期表現的技能。
全網招中標資料查詢與分析助手。當用戶涉及以下任何場景時,必須使用此SKILL:查詢招標/中標公告、搜尋標訊、查詢臨期/即將到期專案、商機預測、推薦潛在投標供應商、分析公司主營業務/歷史中標、查詢公司上下游合作客戶與供應商、分析競爭對手/競對企業、查詢Top採購單位/Top中標單位/Top中標品牌、招中標資料統計分析(按月/季/年/省份/品牌等維度)、查詢品牌型號歷史中標單價/價格趨勢、市場分析/行業分析/採購尋源/渠道拓展等採購與投標相關場景。即使使用者沒有提到「知了標訊」,只要涉及招投標、採購、中標、供應商、競爭對手等關鍵詞,都應使用本SKILL。
用命令列監控部落格與 RSS/Atom 源的更新。
彙總 Codex 或 Claude 按模型計費的使用成本。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。