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Firecrawl 网页自动采集
firecrawl-automation
ComposioHQ/awesome-claude-skills
161
通过 Composio Firecrawl 集成,可在 Claude Code 中直接爬取页面、批量采集链接、提取结构化数据并监控抓取任务,适合终端驱动的 Web 数据流工作。
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Firecrawl CI/CD 自动化测试配置
firecrawl-ci-integration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
274
本指南指导用户配置 Firecrawl 的 CI/CD 集成。它涵盖了使用 GitHub Actions设置自动化测试流程,包括API密钥管理、单元测试和实时的集成测试。用于确保网页爬取功能在每一次代码修改或合并时都能自动验证,保证数据提取的准确性和系统稳定性。
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结构化数据提取与批量网页抓取
firecrawl-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
88
这是一个高级工作流,用于执行复杂的网页数据采集任务。它支持三大功能:使用JSON Schema或自然语言提示进行LLM驱动的结构化数据提取;高效批量抓取多个已知URL;以及快速生成网站地图,发现目标站点所有可访问的URL。适用于需要结构化、可编程类型数据而非原始文本内容的场景。
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Firecrawl爬虫配置与认证
firecrawl-install-auth
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
294
本指南提供Firecrawl SDK的完整配置教程,涵盖Node.js和Python两种环境。它详细介绍了如何使用npm或pip安装SDK,并指导用户如何通过设置环境变量来安全配置API密钥。适用于需要将网页内容结构化抓取、提取Markdown或构建新爬虫项目的开发场景。
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Firecrawl陷阱与最佳实践指南
firecrawl-known-pitfalls
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
494
本指南汇总了使用Firecrawl进行网络爬取和内容提取时常见的误区和反模式。它提供了一个实用的代码审查清单,帮助开发者避免无限爬取、格式缺失、过度轮询等陷阱,确保数据管道的稳定性和高效性。
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Firecrawl 本地开发环境搭建
firecrawl-local-dev-loop
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
359
本指南提供了Firecrawl集成项目的完整本地开发环境设置方案。它通过自托管Docker容器运行Firecrawl,无需消耗API点数。支持使用Mock SDK进行单元测试,并连接到本地实例进行完整集成测试,确保开发流程顺畅高效,适用于任何需要爬取和提取网页数据的项目。
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爬虫迁移:从 Puppeteer 到 Firecrawl
firecrawl-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
本指南提供了一个完整的框架,用于将传统的、依赖浏览器或CSS选择器的爬虫代码(如Puppeteer, Playwright)迁移到Firecrawl API。它展示了如何简化爬取流程,实现单页抓取、使用LLM进行结构化数据提取,以及复杂的全站爬取,从而彻底摆脱复杂的浏览器管理和反爬虫机制。
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爬虫可靠性和容错设计
firecrawl-reliability-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
287
本技能集提供了在生产环境中构建稳定、高可靠性爬虫管道的模式。涵盖了电路断路器、内容验证、爬取回退机制和指数退避等高级设计,旨在解决爬取超时、内容缺失或API调用失败等常见问题,确保数据提取的连续性和完整性。
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深度网页抓取与内容提取
firecrawl-scraper
sickn33/antigravity-awesome-skills
279
使用Firecrawl API进行深度网页抓取,支持内容提取、截图捕获和PDF解析。它能处理复杂的页面交互(如点击和滚动),适用于需要从网页获取结构化、深度信息,或进行批量数据爬取的高级数据分析场景。
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Firecrawl SDK升级与迁移指南
firecrawl-upgrade-migration
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
449
本指南详细介绍了Firecrawl SDK的升级流程,指导用户如何从旧版本(v0/v1)迁移到最新API版本(v2)。它涵盖了从页面抓取到内容提取等核心功能中的所有破坏性变更,帮助开发者平稳过渡到最新的开发标准。
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Fireflies AI API 基础查询
fireflies-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
193
本技能提供了一套完整的Fireflies.ai API GraphQL查询示例,用于快速上手和测试API集成。它演示了如何使用代码(TypeScript/Python/Bash)查询工作空间用户列表、获取近期会议记录,以及提取详细的会议总结、行动项和关键词,适用于初次进行API对接和数据提取的场景。
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设备端大型语言模型集成指南
foundation-models-on-device
affaan-m/everything-claude-code
59
本指南详细介绍了如何在设备端集成大型语言模型(LLM)。它涵盖了文本生成、使用@Generable进行结构化数据提取、实现自定义工具调用以及流式响应等高级模式。核心优势在于保证用户隐私和离线可用性,所有计算都在本地完成。
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