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新手学习与入门 · 工具介绍

LLM Scraper

LLM Scraper 是使用大语言模型抽取网页结构化数据的 TypeScript 库,基于 Playwright,可用 Zod 或 JSON Schema 指定结果结构,并支持 HTML、文本、截图等输入模式。

LLM Scraper 能做什么

LLM Scraper 是使用大语言模型抽取网页结构化数据的 TypeScript 库,基于 Playwright,可用 Zod 或 JSON Schema 指定结果结构,并支持 HTML、文本、截图等输入模式。

  • 数据查询与可视化分析
  • 应用连接与业务流程自动化
新手学习与入门 · 从小样开始

如何使用 LLM Scraper

按指定结构抽取网页条目

准备输入

  • 目标网页地址、模型服务配置,以及定义条目字段的 Zod schema。

操作步骤

  1. 安装 zod、playwright、llm-scraper 及所选模型适配器。
  2. 启动浏览器、打开目标网页,并创建 LLMScraper 实例。
  3. 定义标题、分数、作者和评论链接等字段,运行 scraper.run 并读取 data.top。

预期交付物

  • 符合所设 schema 的网页条目对象数组。

截图输入模式仅适用于多模态模型;人工对照实时页面核查字段,尤其是动态数字和链接,不把 README 的历史示例条目当作当前抓取结果。

开始前需要了解

账号权限、费用与可用功能请以官方入口的当前说明为准。重要结果应先检查,再用于实际工作。

查看 LLM Scraper 官方说明 ↗

工具芽 · 场景选型

从新手学习与入门角度评估LLM Scraper

把新手学习与入门需要的条件列清楚,再比较工具。阅读本页的产品用途、步骤与限制,再逐项确认下面的问题;这些是选型方法,不表示每款工具都具备同样能力。

  1. 从熟悉任务开始

    选择你能判断结果好坏的小任务,便于发现偏差。

  2. 输入是否容易准备

    文字粘贴即可开始时,不必先学习复杂的连接与部署。

  3. 结果是否能检查

    要求清晰格式,保留不确定内容和需要你确认的问题。

选择一个小样任务,先检查结果与交付格式,再决定是否用于更多资料。

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