웹페이지에서 구조화된 데이터를 뽑으려면 보통 일회용 스크래퍼를 작성하게 되는데, 사이트가 조금만 바뀌어도 바로 깨집니다. 이 추출기는 대신 URL과 스키마만 받습니다.
sonnet4일FirecrawlPlaywrightOpenAIPostgres
Claude
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왜 이 서브에이전트인가
웹페이지에서 구조화된 데이터를 뽑으려면 보통 일회용 스크래퍼를 작성하게 되는데, 사이트가 조금만 바뀌어도 바로 깨집니다. 이 추출기는 대신 URL과 스키마만 받습니다.
원하는 필드를 지정하면 페이지를 렌더링하고, 요소를 매핑하고, 검증된 깔끔한 레코드를 반환합니다. 사이트를 바꾸려면 스키마만 바꾸면 됩니다. 새 스크래퍼를 쓸 필요가 없고, 페이지에 없는 필드는 덮어씌우지 않고 플래그로 알려줍니다.
작동 방식
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.
정의된 스키마를 적용해 페이지 요소를 해당 필드에 매핑합니다.
pending
데이터를 추출하고 형식을 변환한 뒤, 각 행이 스키마와 일치하는지 검증합니다.
pending
정제된 구조화 데이터를 반환하고, 페이지에서 제공되지 않은 필드는 플래그 처리합니다.
pending
샘플 출력
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.