Extrair dados estruturados de uma página web significa, normalmente, escrever um scraper pontual que se parte assim que o site muda. Este extrator recebe, em vez disso, um URL e um schema.
sonnet4 diasFirecrawlPlaywrightOpenAIPostgres
Claude
65ROI
72Scale
$2.2k93Saved
ROI for
README.md
Porquê este subagente
Extrair dados estruturados de uma página web significa, normalmente, escrever um scraper pontual que se parte assim que o site muda. Este extrator recebe, em vez disso, um URL e um schema.
Descreva os campos que pretende e ele renderiza a página, mapeia os elementos e devolve registos limpos e validados. Para mudar de site, basta trocar o schema; não há um novo scraper para escrever, e qualquer campo que falte na página é assinalado em vez de inventado.
Como funciona
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.
Utilize o seu schema definido para mapear os elementos da página aos respetivos campos.
pending
Extraia os dados, converta os tipos e valide cada registo contra o schema.
pending
Retorne registos estruturados limpos e sinalize os campos que a página não forneceu.
pending
Saída de exemplo
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.