소스 정보
- 저장소
- ThinkfleetAI/thinkfleet-engine
- 최근 소스 활동
- 2026년 2월 1일 16:21
- 감지된 SKILL.md 언어
- 영어
- 스타
- 0
- 포크
- 0
설치 방법
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
소스 파일 검토
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
메뉴
기본적으로 소스를 먼저 확인하는 Prompt가 선택됩니다. 직접 명령으로 전환하거나 로컬 사본을 다운로드할 수도 있습니다.
설치 여부를 결정하기 전에 SKILL.md와 SkillsMP에 표시된 보조 파일을 읽어 보세요.
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
직접 명령은 검토 Prompt를 거치지 않습니다. 실행하기 전에 소스를 확인하세요.
npx skills add https://github.com/ThinkfleetAI/thinkfleet-engine --skill web-scraping명령은 한 줄로 유지됩니다. 복사하기 전에 가로로 스크롤해 전체 내용을 확인하세요.
로컬 사본을 원하시나요? SkillsMP에서 현재 제공할 수 있는 파일을 다운로드하세요.
SOC 직업 분류 기준
SKILL.md 표시 중
| name | web-scraping |
| description | Web scraping and data extraction from websites |
| metadata | {"thinkfleetbot_emoji":"🕷️","requires_bins":["curl","python3"],"requires_env":[]} |
Tools and techniques for fetching and extracting data from web pages.
# Fetch a web page and save to file
curl -sL -o page.html "https://example.com"
# Fetch with a custom user agent
curl -sL -A "Mozilla/5.0 (compatible; bot/1.0)" "https://example.com"
# Fetch with headers output
curl -sL -D headers.txt -o page.html "https://example.com"
# Fetch only the HTTP headers
curl -sI "https://example.com"
python3 -c "
from html.parser import HTMLParser
class LinkExtractor(HTMLParser):
def __init__(self):
super().__init__()
self.links = []
def handle_starttag(self, tag, attrs):
if tag == 'a':
for name, value in attrs:
if name == 'href':
self.links.append(value)
with open('page.html') as f:
parser = LinkExtractor()
parser.feed(f.read())
for link in parser.links:
print(link)
"
python3 -c "
from html.parser import HTMLParser
class TextExtractor(HTMLParser):
def __init__(self):
super().__init__()
self.text = []
self._skip = False
def handle_starttag(self, tag, attrs):
if tag in ('script', 'style'):
self._skip = True
def handle_endtag(self, tag):
if tag in ('script', 'style'):
self._skip = False
def handle_data(self, data):
if not self._skip:
stripped = data.strip()
if stripped:
self.text.append(stripped)
with open('page.html') as f:
parser = TextExtractor()
parser.feed(f.read())
print('\n'.join(parser.text))
"
python3 -c "
from html.parser import HTMLParser
import csv, sys
class TableExtractor(HTMLParser):
def __init__(self):
super().__init__()
self.tables, self.current_table, self.current_row = [], [], []
self.current_cell, self.in_cell = '', False
def handle_starttag(self, tag, attrs):
if tag == 'table': self.current_table = []
elif tag in ('td', 'th'): self.in_cell, self.current_cell = True, ''
elif tag == 'tr': self.current_row = []
def handle_endtag(self, tag):
if tag in ('td', 'th'):
self.in_cell = False
self.current_row.append(self.current_cell.strip())
elif tag == 'tr': self.current_table.append(self.current_row)
elif tag == 'table': self.tables.append(self.current_table)
def handle_data(self, data):
if self.in_cell: self.current_cell += data
with open('page.html') as f:
p = TableExtractor()
p.feed(f.read())
w = csv.writer(sys.stdout)
for table in p.tables:
for row in table:
w.writerow(row)
print('---')
"
# Download a file preserving the remote filename
curl -sLOJ "https://example.com/file.zip"
# Download with a specific output name
curl -sL -o output.zip "https://example.com/file.zip"
# Resume an interrupted download
curl -sL -C - -o largefile.zip "https://example.com/largefile.zip"
python3 -c "
import subprocess
base_url = 'https://example.com/items?page='
all_content = []
for page in range(1, 11):
url = f'{base_url}{page}'
result = subprocess.run(['curl', '-sL', url], capture_output=True, text=True)
html = result.stdout
if not html.strip() or 'no results' in html.lower():
break
all_content.append(html)
if f'page={page+1}' not in html and 'next' not in html.lower():
break
print(f'Fetched page {page}', flush=True)
with open('all_pages.html', 'w') as f:
f.write('\n'.join(all_content))
print(f'Total pages fetched: {len(all_content)}')
"
python3 -c "
import json, re
with open('page.html') as f:
html = f.read()
# Extract JSON-LD blocks
pattern = r'<script[^>]*type=[\x22\x27]application/ld\+json[\x22\x27][^>]*>(.*?)</script>'
matches = re.findall(pattern, html, re.DOTALL | re.IGNORECASE)
for i, match in enumerate(matches):
try:
data = json.loads(match)
print(f'--- JSON-LD block {i+1} ---')
print(json.dumps(data, indent=2))
except json.JSONDecodeError as e:
print(f'Block {i+1}: parse error: {e}')
# Extract Open Graph and other meta tags
meta_pattern = r'<meta\s+(?:property|name)=[\x22]([^\x22]+)[\x22]\s+content=[\x22]([^\x22]*)[\x22]'
metas = re.findall(meta_pattern, html, re.IGNORECASE)
if metas:
print('--- Meta tags ---')
for name, content in metas:
print(f'{name}: {content}')
"