Ein fortschrittlicher Web-Scraping-Skill, der es KI-Agenten ermöglicht, strukturierte Daten von jeder Website über eine Chrome-Erweiterung und eine MCP-Schnittstelle zu extrahieren.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install datalens-web-scraper
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, datalens-web-scraper über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist DataLens Scraping Skill?
DataLens ist ein spezialisierter Datenextraktions-Skill, der für Openclaw Skills entwickelt wurde und es KI-Agenten ermöglicht, mit dem Chrome-Browser zu interagieren, um strukturierte Informationen zu scrapen. Durch die Überbrückung der Lücke zwischen dem Browser und terminalbasierten Agenten erleichtert es die Extraktion von Listen, Tabellen, Kommentaren, Produkten und Rezensionen. Dieser Skill nutzt das Model Context Protocol (MCP), um einen nahtlosen Workflow für die Umwandlung unstrukturierter Webinhalte in nutzbare Daten zu bieten, was ihn zu einem Grundstein für Entwickler macht, die anspruchsvolle Automatisierungs-Workflows mit Openclaw Skills erstellen.
Der Skill funktioniert durch das Erzeugen eines proxy, der über WebSockets mit einer speziellen Chrome-Erweiterung kommuniziert. Dies ermöglicht es dem KI-Agenten zu sehen, was sich auf der Seite befindet, wiederkehrende Muster zu identifizieren und komplexe Scraping-Aufträge auszuführen, die dynamische Inhalte, Paginierung und verschachtelte Datenstrukturen verarbeiten können.
DataLens Scraping Skill Anwendungsfälle
- Extrahieren von Produktkatalogen und Preisen von E-Commerce-Plattformen.
- Sammeln von Nutzerbewertungen und Social-Media-Kommentaren für die Stimmungsanalyse.
- Ernten von Schlagzeilen und Artikel-Metadaten für Forschung und Aggregation.
- Überwachung von Datenänderungen auf Dashboards und Tabellen, die eine Benutzerauthentifizierung erfordern.
- Automatisierung der Sammlung strukturierter Datensätze von alten Websites ohne APIs.
So funktioniert DataLens Scraping Skill
- Der KI-Agent verwendet ein Erkennungstool, um Tabellenstrukturen und Item-Selektoren auf der Zielwebseite zu identifizieren.
- Optionale Schritte ermöglichen es dem Agenten, den DOM-Baum zu untersuchen, um Erweiterungsschaltflächen oder "load more"-Trigger zu finden und anzuklicken.
- Der Agent führt eine KI-gestützte Analyse der Spalten durch, um eine robuste Scraper-Konfiguration und einen Auftragsentwurf zu erstellen.
- Ein Scraping-Auftrag wird mithilfe des Auftragsentwurfs initiiert, der Limits für die Anzahl der abzurufenden Datensätze enthalten kann.
- Der Agent fragt den Auftragsstatus regelmäßig ab, bis die Extraktion abgeschlossen oder gestoppt ist.
- Die endgültigen Daten werden im vom Benutzer bevorzugten Format (JSON, CSV oder XLSX) zur Verwendung innerhalb von Openclaw Skills exportiert.
DataLens Scraping Skill Einrichtung
Um DataLens in Ihre Umgebung für Openclaw Skills zu integrieren, folgen Sie diesen Vorbereitungsschritten:
- Installieren Sie das erforderliche npm-Paket global:
npm install -g datalens-mcp-server
- Installieren Sie die DataLens Chrome-Erweiterung aus dem Web Store und stellen Sie sicher, dass sie aktiv ist.
- Stellen Sie sicher, dass die Node.js-Version 18 oder höher in Ihrem Terminal verfügbar ist.
- Öffnen Sie Chrome mit der geladenen Zielseite oder lassen Sie das Tool diese automatisch über das URL-Argument öffnen.
- Überprüfen Sie, ob
datalens-mcp-callin Ihrem PATH ist, oder verwenden Sienpx datalens-mcp-callfür die Befehlsausführung.
DataLens Scraping Skill Datenschema & Taxonomie
Der DataLens-Skill organisiert Extraktionsaufgaben mithilfe eines strukturierten Konfigurations- und Auftragsmanagementsystems. Die Daten sind wie folgt kategorisiert:
| Komponente | Details |
|---|---|
| Auftragsmetadaten | Enthält jobId, aktuellen status (QUEUED, RUNNING, COMPLETED) und scrapedCount. |
| Selektoren | Verwendet rootSelector, itemSelector und documentInfoPath, um Daten im DOM zu lokalisieren. |
| Scraper-Konf. | Eine vom Backend generierte KI-Konfiguration, die Webelemente bestimmten Datenfeldern zuordnet. |
| Exportformate | Unterstützt die Standardausgabe als JSON, mit zusätzlicher Unterstützung für CSV- und XLSX-Tabellen. |
| Protokolle | Fehler- und Debug-Protokolle werden zur Fehlerbehebung bei komplexen Scraping-Workflows geführt. |
DataLens Scraping Skill Erweiterte Funktionen
- Intelligente Erkennung von verschachtelten Antworten und versteckten Inhalten mithilfe von UID-annotierten Baumuntersuchungen.
- Vollständige Browser-Tab-Verwaltung, einschließlich programmgesteuertem Öffnen, Wechseln und Schließen von Tabs.
- Echtzeit-Auftragssteuerung, die es Benutzern ermöglicht, aktive Scraping-Aufgaben zu pausieren, fortzusetzen oder zu stoppen.
- Unterstützung für benutzerdefinierte Timeout-Einstellungen über Umgebungsvariablen für die Verarbeitung schwerer Webseiten.
- In-Memory-base64-Exportfunktionen für die direkte Integration in andere automatisierte Workflows innerhalb von Openclaw Skills.
SKILL.md
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