据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Novel Scraper 累计下载 1,924 次、获 5 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,477 位,在「数据分析」分类(399 个)中排名第 348 位。
| 平台 | 累计安装 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 39 | 1,442 | 4 | - |
| SkillHub ↗ | 225 | 1,924 | 5 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
默认每 10 章合并为一个文档以避免文件零散。V5 智能版可自动检测并补全分页(最多 5 页)、从标题解析章节号、智能跳过作者感言与抽奖预告等非小说内容,并做基础质量验证与连续性检查;v1.4.0 生产版以 URL ID 推算章节号、速度最快,适合已知章节 URL 连续的日常批量抓取。命令行支持 --chapters 301-400 按章节号精确筛选(v1.5.0 修复了索引切片 bug)、--urls 多章 URL、--book 书名(默认自动提取)、--merge-interval(默认 10)、--memory-limit(默认 2500MB)、--auto-close(默认每 3 章)与 --retry(默认 3)。输出到 ~/.openclaw/workspace/novels/,文件名形如 书名_第 X-Y 章.txt。抓取会发起外网请求并跟随重定向,应仅用于可信的公开小说站;抓取文本、日志、缓存、目录与进度数据存储在本地。
资料发布于 2026-10-29
以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。
| 月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1,924 | — | 5 |
| 2026-08 | 1,597 | +7.3% | 5 |
| 2026-07 | 1,488 | +16.1% | 5 |
| 2026-06 | 1,282 | +9.4% | 5 |
| 2026-05 | 1,172 | — | 5 |
| 2026-03 | 635 | — | 3 |
以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。
--- name: novel-scraper description: >- 智能小说抓取工具,支持自动翻页、分页补全、章节号自动解析。 使用 curl+BeautifulSoup 抓取笔趣阁等小说网站,输出格式化 TXT 文件。 默认每 10 章合并为一个文档,避免文件零散分布。 自动检测分页并补全,智能跳过非小说内容(作者感言、抽奖预告等)。 Use when: 抓取网络小说章节、批量下载小说内容、保存小说为 TXT 格式。 ---
# Novel Scraper - 小说抓取工具 **版本说明**:novel-scraper 提供两个版本,根据需求选择使用。 --- ## 📦 版本对比 | 特性 | v1.4.0(生产版) | V5(智能版) | |------|------------------|--------------| | **章节号解析** | URL ID 推算 | 标题提取 ✅ | | **分页检测** | ❌ 无 | ✅ 自动 ✅ | | **分页补全** | ❌ 无 | ✅ 自动(最多 5 页)✅ | | **非小说跳过** | ❌ 无 | ✅ 智能判断 ✅ | | **质量验证** | ❌ 无 | ✅ 基础验证 ✅ | | **连续性检查** | ❌ 无 | ✅ 自动检查 ✅ | | **代码量** | 34KB | 18KB | | **速度** | ⚡ 最快 | ⚡ 快 | | **推荐场景** | 日常批量抓取 | 高质量/分页章节 | --- ## 🚀 快速开始 ### v1.5.0(推荐)- 按章节号抓取 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/novel-scraper python3 scripts/scraper_v5.py \ --chapters 301-400 \ --book "没钱修什么仙" \ --merge-interval 10 ``` **特点**: - ✅ **按章节号精确筛选**(修复索引切片 bug) - ✅ 自动提示缺失章节 - ✅ 分页自动补全 - ✅ 适合按章节范围抓取的场景 --- ### v1.4.0(生产版)- 日常使用 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/novel-scraper python3 scripts/scraper.py \ --urls "https://www.bqquge.com/4/1962,https://www.bqquge.com/4/1963,..." \ --book "没钱修什么仙" \ --merge-interval 10 ``` **特点**: - ✅ 稳定可靠 - ✅ 速度最快 - ✅ 适合已知章节 URL 连续的场景 --- ### V5(智能版)- 高质量抓取 ```bash python3 scripts/scraper_v5.py \ --chapters 301-400 \ --book "没钱修什么仙" \ --merge-interval 10 ``` **特点**: - ✅ 章节号自动解析 - ✅ 分页自动补全 - ✅ 非小说内容智能跳过 - ✅ 适合分页章节较多的场景 --- ## 📋 命令行参数 ### v1.5.0 参数(推荐) | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `--chapters` | **章节号范围**(格式:`起始 - 结束`) | - | | `--url` | 单章 URL | - | | `--urls` | 多章 URL(逗号分隔) | - | | `--book` | 书名 | 自动提取 | | `--merge-interval` | 每 N 章合并 | 10 | | `--memory-limit` | 内存限制 MB | 2500 | | `--auto-close` | 每 N 章释放内存 | 3 | | `--retry` | 重试次数 | 3 | **⚠️ v1.5.0 重要修复**: - 修复索引切片 bug(之前 `data[300:400]` 错误对应章节号 300-419) - 新增 `--chapters` 参数,按章节号精确筛选 - 自动提示缺失章节(网站目录中没有的章节) ### V5 参数 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `--chapters` | **章节号范围**(格式:`起始 - 结束`) | - | | `--url` | 单章 URL | - | | `--urls` | 多章 URL(逗号分隔) | - | | `--book` | 书名 | 自动提取 | | `--merge-interval` | 每 N 章合并 | 10 | | `--strict` | 严格质量验证 | 关闭 | | `-v` | 详细日志 | 关闭 | --- ## 📁 输出位置 ``` ~/.openclaw/workspace/novels/ ``` **文件名格式**: - 多章合并:`书名_第 X-Y 章.txt` - 单章:`书名_第 X 章.txt` --- ## 🧪 测试验证 | 测试场景 | 版本 | 结果 | |----------|------|------| | 第 1-10 章 | V5 | ✅ 119KB,完整 | | 第 11-20 章 | V5 | ✅ 100KB,完整 | | 第 111-210 章 | v1.4.0 | ✅ 10 个文件,~700KB | | 分页补全 | V5 | ✅ 28 段→112 段 | | 非小说跳过 | V5 | ✅ 自动跳过 | --- ## 🔧 故障排除 ### 抓取内容为空 1. 检查 URL 格式 2. 清除缓存:`rm -rf /tmp/novel_scraper_cache/*` 3. 检查网站是否可访问 ### 章节号不正确 - 使用 V5 自动从标题解析章节号 ### 文件保存位置 ```bash ls -lt ~/.openclaw/workspace/novels/ | head -5 ``` --- **版本**: 1.4.0 **更新**: 2026-04-02 **详见**: CHANGELOG.md
AdMapix 的取数层:把广告与应用相关的查询转成接口调用,只回原始 JSON。
走 Tavily 检索公开网页,返回带链接与摘要的结构化结果。
把数据库、表格与导出的原始数据变成可决策结论的数据分析技能。
用 Yahoo Finance 数据做股票与加密货币分析、组合跟踪的技能。
管理本地自选股清单,并按代码汇总同花顺行情与近期表现的技能。
知了标讯:查询和分析招标、中标、供应商与采购市场信息。
用命令行监控博客与 RSS/Atom 源的更新。
汇总 Codex 或 Claude 按模型计费的使用成本。
数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。