[分享创造] [开源] 分享一个简单的爬虫处理工具

[开源] 一个 URL → 结构化 JSON:自动识别文章页 / 列表页,详情出 Markdown ,列表出 items 做 RAG 、AI 资讯聚合或内容监控时,常见痛点是: 详情页要正文 Markdown ,列表页要标题、链接、摘要——往往要写两套爬虫 纯 HTTP 抓不到 SPA ,Playw...
[分享创造] [开源] 分享一个简单的爬虫处理工具
[分享创造] [开源] 分享一个简单的爬虫处理工具

[开源] 一个 URL → 结构化 JSON:自动识别文章页 / 列表页,详情出 Markdown ,列表出 items

做 RAG 、AI 资讯聚合或内容监控时,常见痛点是:

  • 详情页要正文 Markdown ,列表页要标题、链接、摘要——往往要写两套爬虫
  • 纯 HTTP 抓不到 SPA ,Playwright 又要自己处理反爬、登录态
  • 返回一堆 HTML ,Token 耗费严重,下游还要再洗一遍

开源了 crawl-serve( npm 包名 html-to-markdown):丢一个 URL ,拿一份统一结构的 JSON;服务会自动判断这是「单篇文章」还是「文章列表」,并走对应管线。

GitHub: https://github.com/NearImba/hammer3


它能做什么?

页面类型 自动识别后返回 文章详情页 title + 正文 **markdown**( Readability 抽正文 + Turndown 转 MD ) 文章列表页 title + **items[]**(标题、摘要、链接、日期、标签)

mode 支持 auto(默认)、articlefeed,也可手动指定。

返回结构固定,方便直接接 LangChain 、n8n 、自研流水线,不必再写 XPath/CSS 模板。


工具特点

1. 一个接口覆盖两种页面形态

不用为「博客详情」和「首页资讯流」维护两套解析逻辑;auto 会自动路由到 article / feed 管线。

2. 真浏览器渲染,且可接你自己的 Chrome

抓取走 Playwright,通过 CDP 连接你手动启动的真实 Chrome,可复用:

  • 已登录的 Cookie / Session
  • 已通过的人机验证状态

对需要登录才能看的站内页、或反爬较严的站点,比 headless 裸连更稳。同站还有并发节流(默认每 hostname 最多 2 个并发),降低触发风控的概率。

3. 输出是「能用的数据」,不是原始 HTML

  • 文章:Mozilla Readability 抽正文 + GFM Markdown
  • 列表:基于重复兄弟节点的启发式,从 DOM 结构里抽卡片,不绑死某个站点的 class 名

适合谁用?

  • RAG / 知识库:批量把资讯站、博客详情页转成干净 Markdown 入库
  • 资讯聚合 / 监控:定时抓列表页 items[],再按需深入详情
  • 自动化工作流:n8n 、Dify 、自研 Agent 里加一个「网页 → 结构化 JSON 」节点
  • 不想绑商业爬虫 API:自托管、可控、MIT 协议,数据不出自己的机器

我在掘金、36 氪等站上测过 auto 模式,列表和详情都能正确分流


** 不是万能反爬方案,而是专注「网页 → 结构化内容」 这一件事 **


大伙帮忙看看有没有搞头


使用示例:

# 命中 feed 流模式
curl -X POST http://localhost:3000/crawl \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"url":"https://36kr.com/","mode":"auto"}'

# 返回 items
curl -X POST http://localhost:3000/crawl \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"url":"https://36kr.com/","mode":"auto"}'
{"title":"36 氪_让一部分人先看到未来","mode":"feed","items":[{"title":"为什么“看”是 AI 的切入口?","link":"https://36kr.com/p/3814264992407809","summary":"","date":"6 分钟前","tag":[]},{"title":"双人套餐 398 元,海底捞开“火锅电影院”了?","link":"https://36kr.com/p/3814223817891842","summary":"来自主题:关于消费的一切|红餐网 17 分钟前","date":"17 分钟前","tag":[]},{"title":"老佛爷百货中国首店,5 月 27 日从西单离场","link":"https://36kr.com/p/3814257221344776","summary":"来自主题:新居住时代|未来可栖 24 分钟前","date":"24 分钟前","tag":[]},{"title":"巨型背包火出圈,迪卡侬做对了什么?","link":"https://36kr.com/p/3814207928425984","summary":"来自主题:营销广告人又干什么了|Morketing26 分钟前","date":"26 分钟前","tag":[]},{"title":"苹果到底需要什么? 2026 年 4 月 21 日,苹果官宣库克( Tim Cook )将卸任 CEO ,由约翰·特努斯( John Ternus )接手。与此同时,长期掌管苹果芯片业务的约翰尼·斯鲁吉( Johny Srouji )将出任首席硬件官。一时间,关于苹果公司未来发展的预测纷至沓来,但没有人能给出一个明确的答案,可能连约翰自己也不能。","link":"https://36kr.com/topics/3777702636639493","summary":"36 氪 2025 年度透视“透视图”栏目在年终特别策划了“36 氪年度总结”系列,用数据透视 2025 全年趋势,以图片呈现今年商业世界中不可错过的要点。持续更新中 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curl -X POST http://localhost:3000/crawl \
  -H 'content-type: application/json' \
  -d '{"url":"https://36kr.com/p/3808474045292288","mode":"auto"}'
{"title":"对话 OpenClaw 核心团队:中国的大公司把业务直接跑在 OpenClaw 上,这并不常见-36 氪","mode":"article","items":[],"markdown":"# 对话 OpenClaw 核心团队:中国的大公司把业务直接跑在 OpenClaw 上,这并不常见\n\n[硅星人 Pro]( https://36kr.com/user/17325558)*·*2026 年 05 月 14 日 13:49\n\n 中国的速度比硅谷更快,比欧洲更疯\n\n5 月 11 日,在 MU Shanghai 组织的 ClawCon 活动上,OpenClaw 的社区核心成员自己飞过来,在阿里中心的会议室里,面对着从全国各地赶来的开发者、创业者和用户,和他们一线交流。\n\n 我们拿到了两个独家对话的机会,受访者是 OpenClaw 核心维护者 Josh ,以及 OpenClaw Foundation 核心成员 Vincent Koc 。\n\nJosh 是 OpenClaw 最早期的贡献者之一。2025 年 11 月,这个项目还没几个人知道的时候,他提交了第 39 和第 40 号 Pull Request——现在这个数字已经超过 8 万个。他不是 OpenClaw 的员工,不拿工资,本职在一家大厂。\n\n![]( https://img.36krcdn.com/hsossms/20260514/v2_234f64ac42ca4561911c5db6ee4754f5@5091053_oswg59868oswg750oswg500_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1)\n\n 正是他一手搭起了 Discord 社区,在 10 万人一夜涌入时稳住了局面,也是他第一个开始关注中国用户:把文档翻译成中文、接入飞书、在 Discord 里做了实时中英翻译 bot 。他自己的解释很简单:\"在正确的时间遇到了一个正确的想法。\"\n\nVincent 来自刚成立两周的 OpenClaw Foundation 。Foundation 接过了 OpenClaw 的技术治理和社区运营,Vincent 是这个新组织里直接面对开发者的主要负责人。\n\n![]( https://img.36krcdn.com/hsossms/20260514/v2_6c385b378ff0440a8ce675e56c3c5f92@5091053_oswg28500oswg750oswg500_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1)\n\n 我们和他们讨论了在这半年中,真正困扰用户的问题:**CLI 的交互方式会不会变?安全谁在负责? Token 账单怎么才能不失控?以及,OpenClaw 在中国到底打算做什么?**\n\n 以下是完整访谈实录。\n\n**1 、OpenClaw 最初是给谁设计的?面对涌入的非技术用户,你们会做什么?除了 CLI 之外还会有别的交互方式吗?**\n\n**Josh**:说实话,这个项目从来不是为大众而生的。它最初只是我想解决自己问题的一次尝试——我想让某个有意思的软件能在自己的手机和电脑上跑,然后我把它分享到了网上,没想到就长成了今天这个样子。它不是为大众设计的,是为一个用户设计的,那个用户就是我自己。\n\n 看到这么多非技术背景的用户涌进来,我是真的觉得很神奇。能让这么多人第一次接触到人工智能,这本身就已经很了不起了。\n\n 我个人认为,AI 应该以你想要的任何方式工作——终端、手机消息、在家里用,哪里方便就在哪里。这才是最好的 AI 交互方式。\n\n 但也正因为如此,这件事非常有挑战。我们在支持一个几乎涵盖所有人的生态,没法只针对某一类特定用户去做优化。CLI 之外具体会走向哪里,我现在还没法给你一个明确的答案。\n\n**2 、对没有 Coding 背景的普通用户来说,安全是有盲区的。OpenClaw 在 safety 方面接下来打算做什么?**\n\n**Vincent**:这确实是一个值得认真对待的问题。我们这几个月在安全方面做了大量工作——确保 OpenClaw 在启动和运行时是安全的,包括沙盒化等具体手段。\n\n 与此同时,我们也在和一些科技公司、模型公司合作,他们提供的方案已经内置了正确的安全配置,普通用户不需要自己去操心这些。\n\n 因为代码是开源的,任何人都可以看到它怎么工作。我们从全球社区得到了大量贡献,大家一起帮我们把安全做得更好。开源本身,反而是一种安全保障。\n\n 这是开源模式真正的优势之一——漏洞很难藏着,因为所有人都在看。\n\n**追问:主要是你们在做,还是 OpenAI 的 Safety 部门在做?**\n\n**Vincent**:安全是整个社区和维护者共同在承担。\n\n**3 、OpenClaw 的账单对用户来说基本不可控。接下来会做工程层面的优化,让用户用更少 Token 完成更多事情吗?**\n\n**Josh**:我把这个问题看作一个暂时性问题。说实话,我自己的策略有点\"特权\"——我就是尽可能多花钱买 token ,来得到我想要的结果,然后赌 token 成本会下降。\n\n 我自己消耗的 token 数量是很夸张的:几十亿级别,而且大部分不是 OpenClaw ,是写代码。我点一下按钮,token 就消失了,额度降下去,然后我就得切到另一个账号,不停登录、退出、再登录,体验很糟糕。\n\n**如果 OpenAI 的人在看,请做一个原生的账号切换器,这样我就能付给你们更多钱了。**\n\n 关于长期趋势,我有物理学背景,所以我的判断是:随着中国等国家在可再生能源上大量投入,算力成本会持续走低,token 价格也会跟着下来。18 世纪钢铁越多能造的东西越多,今天是同一个道理。\n\n 我就是尽可能多花钱买 token ,来得到我想要的结果,然后赌 token 成本会下降。这是我的个人看法,对于现在正在花钱的人来说,这显然不是一个很好的答案\n\n**不过他也有一个对所有用户都实用的建议:你写提示词的方式,直接决定了你花多少 token 。**\n\n 我累的时候经常就这么写:'你能把这个东西修好吗?我只想让它能跑起来,别的我不管。'以我的经验,这样通常会得到很差的结果——又贵又没用。但如果我认真组织提示词、把上下文喂进去,结果好很多,消耗也更可控。没那么好玩,工作量也大很多,但值得。\n\n**Vincent**:从工程层面,我们这几个月很多工作都在专注于精度和准确性,这在某种程度上是以 token 消耗为代价的——某些场景下大量使用 token 是不可避免的。但我们也在持续推进,让 Agent 不要在同一个问题上反复耗费时间。\n\n 我们也看到模型公司(包括中国的)在大量改善模型效率,订阅计划等方式也在出现,来帮助用户控制总成本。这个领域会持续改善,我们对此有信心。\n\n**4 、应用公司做了大量工程化工作,但每次模型更新就被覆盖了。你们怎么看应用和模型之间的边界? OpenClaw 自己怎么应对?**\n\nVincent: 我们从一开始就把 OpenClaw 设计成一个支持几乎所有主流模型的底层核心系统。我们不针对某一个特定模型去做优化——我们和整个生态合作,让模型公司自己来决定他们的模型怎么在我们这里呈现最佳效果,他们可以直接向我们贡献代码。这是我们觉得最好的方式。\n\n 我们不会去绑定某一个模型。我们和生态系统合作,这是最好的方法。\n\n 但我也坦承,有一个具体的挑战我们还在研究:如果你有一个 Skill 在某个模型上效果很好,换了另一个模型就不行了——当你切换模型的时候,这些信息怎么能同样好用?这个问题没有简单的答案。\n\n 不过这个项目才存在几个月,还非常早期。但我们会持续看到这个领域的改善,我对此有信心。\n\n**5 、技术趋势从通用 Agent 走向主动式 Agent ,但经济账依然算不过来。你觉得下一代 Agent 会进化成什么样?如果用一个词定义?**\n\n**Vincent**: 这是个有挑战性的问题。老实说,模型公司在做什么我没法控制。我能说的是,我们会尽力确保 OpenClaw 以最好的方式运行。但这本身就是挑战——我们有太多不同的模型选项,要让它对每个人都完美是不可能的。我可以对 OpenClaw 做一个改动,对某人来说效果很好,但对另一个人体验就很差。这在定义上就是个挑战。\n\n 下一代 Agent 是什么?**如果要用一个词来定义下一代 Agent——我的答案是:Self-evolving ,自我迭代。**\n\n 我觉得我们已经在用了。如果你把 OpenClaw 想成一个脚手架应用:你在看某个问题,发现问题,它可以创建代码,可以修改自身。对我来说,这就是自我迭代的定义。不是未来时,是现在时。\n\n**6 、如果中国的能源成本持续下降,假设 Token 无限接近于免费,中国的 Agent 生态会走出一条完全不同的路吗?**\n\n**Josh**:在美国,OpenClaw 给我的感觉非常偏消费者,大多数人用它做个人 bot ,管理自己的生活和事务;围绕 OpenClaw 做产品的公司,也是在把它卖给个人用户。而在中国,是很多大公司把业务直接跑在 OpenClaw 上。这是他在其他地方不太常见的。\n\n 中国非常快、非常快、非常快。如果缺了什么功能,中国用户当天就会 hack 进去把它做出来。这种发展速度真的令我大开眼界。在欧洲,这种事绝对不可能发生。\n\n 还有一个让我印象非常深刻的是深圳市政府在帮助市民部署 OpenClaw ,老人、年轻人在街区外排队,让拿着笔记本电脑的人帮他们安装。\n\n 中国对它感兴趣的人群非常多元,更像普通人,是一个很宽的社会横截面。硅谷是某一种旧金山式的人群:在创业公司或科技行业工作,这只是社会中很小的一部分。\n\n 我兄弟住在俄亥俄州托莱多,我不觉得你能在那儿找到很多 OpenClaw 用户。但在中国,我觉得你可能去很多不同的地方,都会遇到一些你没想到会用 OpenClaw 的人。\n\n**7 、你们在中国的下一步是什么?打算和开源社区合作、还是云公司、还是企业?有没有具体的计划?**\n\n**Josh**:我没法告诉你任何具体的东西——我不能说我们下一个要谈的是哪家公司。为什么?因为这不是我能决定的事,也不是我现在能做主的。我不是官方代表,我不来自基金会,我不是在替他们发言。\n\n 但有几件事我可以说。第一,我们注意到中国有一个很实际的问题:很多大公司拿了某一天的最新版本,就一直跑那个版本。一旦做了 hard fork ,之后的更新就非常困难。我们来这里,很重要的一个目的就是和他们交流,了解这些问题,改进我们的流程。\n\n 我们希望给大家提供长期 LTS 版本,也就是长期支持版本,这样它足够稳定,大家能长期基于它构建,而不是接口协议一直变化。\n\n 第二,我们注意到中国用户非常分散——有很多微信群,但没有一个统一的地方。我们希望找到一个中心化的位置,能在一个地方和整个社区交流,这样改进产品会容易很多。\n\n 第三,关于更大的组织层面:OpenClaw Foundation 大约两周前才刚成立,正在招人,在和公司、实验室建立连接,尝试把这些流程正式化。\n\n 我不太清楚那边具体发生了什么,Vincent 更清楚。但对话在继续,这对大家都有好处。我希望每个人都能有同等的高质量体验,能在这上面构建出有意思的产品。\n\n**8 、Discord 刚开的时候一下子涌进来 10 万人,完全是混乱的。你从那段经历里学到了什么?如果现在有人想做开源社区,你会给他什么建议?**\n\n**Josh**:我加入 OpenClaw 的时候,PR 编号是 39 和 40——那真的是非常早期。现在项目已经有大概 8 万个 PR 了。我不是 OpenClaw 的员工,也没有拿钱,我来这里只是因为觉得它很酷。\n\n1 月 1 日前后,Peter 邀请我加入,我成了维护者和 Discord 管理员。那简直是一片混乱——一个月内大概就有 10 万人涌进来了。\n\n 那完全不是有意为之的。我们没有说'来,我们要搞个大事情'——它就那么发生了,我们自己也完全懵了。前一千人进来的时候,我就已经觉得很疯狂了;然后一万,然后两万……你盯着那个数字,还是没法相信。\n\n 关于建议,核心判断是:网上 95%的人都是善意的,但总有人来捣乱。所以你必须行动——清晰地说出社区的初衷,透明、开放,把对的人在对的时间连接在一起,想清楚社区和项目真正的需求是什么。\n\n 整个项目没有社区就什么都不是。你可能有了不起的技术,但终究还是看人。\n\n 现在,我们已经在用 OpenClaw 来维护 OpenClaw 本身。\n\n 系统知道它自己怎么工作,知道大家在抱怨什么,知道哪里坏了。我们八个核心维护者之间有共享记忆机制,来保证它能更好的工作。\n\n 本文来自微信公众号[“硅星人 Pro”]( https://mp.weixin.qq.com/s/H2qrjgVxlm7N3YLEUtHyuQ),作者:Yoky ,36 氪经授权发布。"
来源: v2ex查看原文