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Agent Skill · 效率

deep-web-fetcher(深层网络获取器)

deep-web-fetcher 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料,适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

deep-web-fetcher 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 8,081。

总安装 7,456周安装 317GitHub Stars 公开资料未说明下载 2,612核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:deep-web-fetcher(深层网络获取器)
来源仓库:https://github.com/xueylee-dotcom/deep-web-fetcher
安装命令:
openclaw skills install deep-web-fetcher
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install deep-web-fetcher

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

从 JS 渲染的网页中获取和提取结构化内容,包括主要文本、元数据和关键的特定领域指标,无需付费 API。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install deep-web-fetcher;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要操作浏览器,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

deep-web-fetcher 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install deep-web-fetcher。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

deep-web-fetcher 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

deep-web-fetcher 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

deep-web-fetcher 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

deep-web-fetcher 用的人多吗?

公开数据是累计安装 7,456 次,近一周安装 317 次,下载 2,612 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

deep-web-fetcher 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
deep-web-fetcher

深层网络获取器 · 本页

7,456—操作浏览器MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Skill: Deep Web Fetcher

版本:1.0.0 描述:免费网页抓取 + 内容提取 + 结构化输出,无需付费API

核心功能

  • 网页抓取:支持JS渲染,自动等待页面加载
  • 正文提取:智能识别文章主体,过滤广告/导航
  • 元数据提取:自动提取标题、作者、发布时间
  • 指标提取:从正文提取关键数据(样本量、AUC、成本等)

触发命令

/web-fetcher <url> [--domain <领域>]

参数说明

参数默认值说明
url必填目标网页URL
--domaingeneral研究领域,影响指标提取规则

领域选项

  • general:通用提取
  • healthcare:医疗/健康领域
  • medical:医学研究
  • insurance:保险控费
  • machine_learning:机器学习

执行流程

1. 启动Playwright浏览器
2. 访问目标URL,等待JS渲染完成
3. 使用Readability提取正文
4. 提取元数据(标题、作者、时间)
5. 根据领域规则提取关键指标
6. 输出生成JSON

输出格式

{
  "url": "https://example.com/article",
  "success": true,
  "title": "文章标题",
  "author": "作者名",
  "published_date": "2024-01-15",
  "content_text": "正文内容...",
  "content_html": "<html>...</html>",
  "word_count": 1500,
  "extracted_metrics": {
    "sample_size": "9,080",
    "auc": 0.85,
    "accuracy": 92.5
  },
  "error": null
}

使用示例

抓取arXiv论文

/web-fetcher "https://arxiv.org/abs/2301.12345" --domain "machine learning"

抓取PubMed摘要

/web-fetcher "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38134648/" --domain "medical"

抓取政府报告

/web-fetcher "https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2024-01/15/content_6923456.htm" --domain "insurance"

依赖安装

# 安装Python依赖
pip install playwright readability-lxml lxml beautifulsoup4

# 安装浏览器驱动(首次运行需下载~100MB)
playwright install chromium

注意事项

反爬策略

部分网站有反爬机制,如遇失败可:

  1. 增加延迟:在脚本中调整 time.sleep()
  2. 使用代理:在 browser.new_context() 中添加代理
  3. 轮换UA:修改 user_agent 参数

提取准确率

  • 标准网页(文章/博客):✅ 效果优秀
  • 复杂布局(多栏/动态加载):⚠️ 可能需人工复核
  • PDF页面:❌ 不支持,请用PDF专用工具

执行速度

  • 单页抓取:5-15秒(含浏览器启动)
  • 批量抓取:建议并发3-5个

与深度研究v6.0集成

# 生成卡片
/web-fetcher <url> --domain "insurance" > sources/card-xxx.json

# 转换卡片格式
python3 scripts/convert-to-card.py sources/card-xxx.json

文件结构

skills/web-fetcher/
├── SKILL.md
└── scripts/
    └── web-fetcher.py

版本历史

版本日期更新
1.0.02026-03-19初始版本

*完全免费,本地运行,数据不出机器*

平台分布

OpenClaw

82.38%
按下载量换算2,152

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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