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PublicClaude-Subagent

URL-Daten-Extraktor

Strukturierte Daten von einer Webseite zu ziehen, heißt sonst, einen Einweg-Scraper zu schreiben, der bricht, sobald sich die Seite ändert. Dieser Extractor nimmt stattdessen eine URL und ein Schema entgegen.

sonnet4 TageFirecrawlPlaywrightOpenAIPostgres
ClaudeClaude
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README.md

Warum dieser Subagent

Strukturierte Daten von einer Webseite zu ziehen, heißt sonst, einen Einweg-Scraper zu schreiben, der bricht, sobald sich die Seite ändert. Dieser Extractor nimmt stattdessen eine URL und ein Schema entgegen.

Sie beschreiben die Felder, die Sie wollen, und er rendert die Seite, ordnet die Elemente zu und gibt saubere, validierte Datensätze zurück. Auf eine andere Seite wechseln Sie, indem Sie das Schema wechseln; kein neuer Scraper, und jedes Feld, das der Seite fehlt, wird markiert statt erfunden.

So läuft er

    • Read

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • Write

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebFetch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

    • WebSearch

      Used at step 01 to kick off the pipeline.

Beispiel-Output

json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)

Given a URL and a target schema, extract matching records as JSON conforming to the schema; set missing fields null and never invent values.

Unlock the rest

The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.

Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.