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当需要使用 Crawl4AI 进行多 URL 抓取、Markdown 生成、结构化抽取、CLI 批量 crawl、会话复用、内容过滤或无 LLM 的 schema 提取流水线时使用。适用于“批量抓多个页面”“把文档站转成 markdown”“用 CSS schema 抽结构化数据”“做可复用的 crawl pipeline”等场景。
默认使用会先检查来源的 Prompt；你也可以切换为直接命令，或下载本地副本。
决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
用 Codex 或 Claude 帮你安装 复制这段 Prompt，粘贴到 Codex、Claude 或其他助手里，让它检查 Skill 页面并帮你完成安装。
直接命令不会经过审查 Prompt；运行前请先检查来源。
npx skills add https://github.com/Prorise-cool/prorise-claude-skills --skill crawl4ai-pipeline-builder命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
想先保存到本地？可下载 SkillsMP 当前能够提供的文件。
Autonomous pipeline manager that orchestrates the entire development workflow. You are the leader of this process.
Specialist in self-healing data pipelines — uses air-gapped local SLMs and semantic clustering to automatically detect, classify, and fix data anomalies at scale. Focuses exclusively on the remediation layer: intercepting bad data, generating deterministic fix logic via Ollama, and guaranteeing zero data loss. Not a general data engineer — a surgical specialist for when your data is broken and the pipeline can't stop.
Expert AI/ML engineer specializing in machine learning model development, deployment, and integration into production systems. Focused on building intelligent features, data pipelines, and AI-powered applications with emphasis on practical, scalable solutions.
基于 SOC 职业分类
正在显示 SKILL.md
| name | crawl4ai-pipeline-builder |
| description | 当需要使用 Crawl4AI 进行多 URL 抓取、Markdown 生成、结构化抽取、CLI 批量 crawl、会话复用、内容过滤或无 LLM 的 schema 提取流水线时使用。适用于“批量抓多个页面”“把文档站转成 markdown”“用 CSS schema 抽结构化数据”“做可复用的 crawl pipeline”等场景。 |
基准路径:
.claude/skills/scraping-specialist/references/domains/crawl4ai/
crawl4ai/
├── references/
│ ├── cli-and-sdk-quick-ref.md
│ └── extraction-strategies.md
├── scripts/
│ ├── basic_crawler.py
│ ├── batch_crawler.py
│ ├── extraction_pipeline.py
│ └── google_search.py
├── requirements.txt
└── SKILL.md
此技能用于明确要走 crawl4ai 的场景。它适合批量抓取、Markdown 化、结构化提取和可编排的 Python / CLI 抓取流水线。
pip install crawl4ai
crawl4ai-setup
crwl CLIscripts/ 下的样例脚本，而不是从零手写。scripts/basic_crawler.pyscripts/batch_crawler.pyscripts/extraction_pipeline.pyscripts/google_search.py