Loading...
以前要做跨平台商品比价，要么自己写爬虫、租代理、折腾反爬，要么维护好几套脚本累死人。各平台经常改版，光修解析就能把人耗光。自建爬虫的成本不在“写代码”，而在“长期维护反爬”。BrightData+MCP的价值在于：把最难、最不稳定的部分（代理、解锁、解析）完全外包，让你只关注数据本身。接入：专门做采集的基础设施，反爬、代理、解析全交给它，你只管拿结果。配一个Skill（SKILL.md）：告诉Claude先调哪个工具、输出什么格式，防止模型瞎编字段。
想要大模型数据集，这款LLM抓取器太好用了
大模型存在知识滞后、信息封闭的短板，无法自主获取互联网实时内容与垂直行业数据，而大模型数据抓取器能够智能突破网页反爬限制，高效采集、清洗并结构化全网优质文本、资讯、行业资料等内容，为RAG知识库搭建、模型微调训练、实时信息问答与行业舆情监测提供高质量数据源，补齐大模型联网能力，提升回答准确性、时效性与专业度，是AI落地应用不可或缺的核心工具。
爬虫党必须冲！让封IP成为过去，跑数自由轻松实现
在跨境电商和数据爬虫领域摸爬滚打7年，我见过太多同行栽在“IP”这个坎上——有人因IP被封，辛苦爬了几天的数据付诸东流；有人因IP不纯净，跨境店铺被关联封禁，货款无法提现；还有人花大价钱买代理，却频繁限速、断连，钱花了活儿没干成。踩过无数坑、试过十几款代理后，我发现了一款真正的宝藏工具——LokiProxy动态住宅代理。最后想说一句：爬虫不稳，问题不在代码，在IP。做跨境、搞爬虫这么多年，见过太多人走入一个误区：爬虫频繁被封、数据采集不稳定，就死磕代码、反复调参数，熬了好几个通宵，问题还是没解决。
Bright Data MCP + Dify 实战：AI 工作流实现 TikTok + LinkedIn 数据采集（2026）
之前被各大平台封到怀疑人生，到一套工作流打通TikTok、LinkedIn多平台采集，不需要再为每个网站单独写一套爬虫，也无需操心代理池和验证码。DifyWorkflow替代多套独立爬虫，BrightDataMCP帮我搞定所有封锁问题。立即免费注册BrightData，可以免费获取$20额度，5分钟内搭建你的多平台数据采集流水线，只为成功采集的数据付费。#前言。
BabyAGI集成BrightData自定义函数实现AI联网
让你的AIAgent真正变成能联网、能进化、能干活的实用工具。它用LLM做推理、向量库当记忆，再通过functionz函数框架让AI自己生成、注册、执行函数，实现任务的自动化闭环。而BrightData，正是解决这个痛点的强力外援——从搜索引擎结果、网页解锁、平台结构化数据抓取，它能一次性补齐BabyAGI最缺的外部真实信息能力。但再强的自主Agent，也绕不开一个致命问题：LLM的静态知识、数据滞后、容易幻觉。BabyAGI集成BrightData自定义函数实现AI联。
如何用 API 抓取 TikTok 帖子数据（附真实代码示例）
BrightDataTikTok帖子抓取器，用一致的结构化输出、高效的自动化抓取、合规的全维度数据采集，让你跳出“跟风创作”的误区，从数据中挖掘有效内容的底层逻辑，真正实现“在竞争对手之前，锁定TikTok爆款”。简单来说，其他工具抓取的是“原始数据”，而BrightData抓取的是“可直接分析的数据”——这一优势让企业在数据处理环节节省80%以上的时间，真正实现“抓到即分析，分析即决策”，在竞品还在整理数据时，率先完成有效内容的识别和布局。
基于 AG2 多智能体框架，实现一套动态网页数据自动化采集流水线
同时编排不同智能体的协作流程，让整个工作流（从搜索目标页面→抓取内容→分析数据→生成报告）全程自动化，无需人工干预。让AG2从“实验级的智能体框架”变成具备实用价值的生产级多智能体系统。AG2是微软AutoGen库的演进版，一款开源的AgentOS框架，让多个专业智能体自主协作解决复杂任务，然而其自身依赖的LLM训练数据是静态的，且无原生的实时网页访问/数据抓取能力，无法获取外部最新数据。
不是所有AI爆款都靠运气，Clawbot作者之一Peter Steinberger，已经为开源社区写了10多年的贡献
Peter的爆火，从来都不是偶然。十年PSPDFKit的创业经验，让他精通系统设计和性能优化，这为OpenClaw的成功奠定了基础；而他精准踩中了2026年“个人AIAgent元年”的风口，用轻量化、低门槛的方案，解决了无数人的痛点；再加上“退休富豪复出”的反差人设，让他的故事自带传播属性。但更重要的是，他的实践，给所有程序员敲响了警钟：AI不会取代程序员，但会淘汰拒绝与AI协作的程序员。未来，程序员的核心竞争力，不再是背诵API、手写算法，而是定义问题、拆解任务、验证结果的能力；
SERP企业级AI高效爬虫，告别延迟，大规模抓取高效落地
如何根据关键字，从常用的搜索引擎比如：Baidu、Google、Bing，获取最新的数据。传统方式我们需要手动打开浏览器进行搜索，然后查询结果，这种效率非常低，得到的结果也不是令人特别满意。今天给大家介绍一种新的方式：SERPAPI，它允许开发者通过API调用，获取搜索引擎结果页面数据，而无需手动访问搜索引擎，也不用编写复杂的爬虫程序。BrightDataSERPAPI可以为你提供高精度、全球覆盖、结构化、稳定的SERP数据采集服务，全面解决跨区域、跨设备排名追踪、分析与监控难题。
2026最值得选的 10 款网络爬虫工具对比，避开 90% 的选型坑前言
Scrapy是开源Python框架，没有内置代理池，需手动对接第三方代理并开发IP轮换逻辑，但是运维成本高，需专人处理IP封禁等问题，分布式部署配置复杂，对技术团队要求高。如果是企业级需求，追求稳定、高效、低维护，Apify，云端平台，内置基础代理池支持IP轮换，对新手比较友好，其代理规模仅为BrightData1/5，小众地区易封禁；其中对YouTube提供了8个抓取器，支持爬取视频详情、评论、频道表现、互动数据等，支持大规模、稳定调用，特别适合品牌舆情监测和竞品分析。
2026最值得选的 10 款网络爬虫工具对比，避开 90% 的选型坑前言
的爬虫工具，只有适配的工具。如果是个人小项目、技术试错，Scrapy、Selenium等开源工具可以满足需求，但要承担代理配置、运维和反爬的风险；如果是企业级需求，追求稳定、高效、低维护，BrightDataWebScraperAPI无疑是最优选择，其内置的大规模代理网络和智能代理策略，可大幅降低企业的技术投入和成本消耗。BrightData无论是可视化操作还是API调用，均无需配置代理，2000+预构建模板可直接启动爬取，复杂动态页面、强反爬场景均能稳定应对，数据完整度远超Octoparse。
Puppeteer + BrightData代理集成实战，解锁高效Web数据采集新范式
Puppeteer与BrightData代理集成，以及代理管理器和Puppeteer集成，轻松调用API就可以获取亚马逊电商平台的商品类目。Puppeteer提供了一个高级API来通过DevTools协议控制谷歌浏览器，浏览器中手动执行的绝大多数操作都可以使用Puppeteer来完成。
AI Prompt 直达生产级爬虫，Bright Data AI Scraper Studio 让数据抓取更高效
把复杂的爬虫技术变简单了——会打字就能用，不管是帮运营爬竞品数据，还是给AI团队攒训练素材，都不用再求着技术写代码。真碰到特殊需求，比如只抓某类时间范围内的内容，直接进IDE小改一下就行，不用推翻重来。两者优势，通过自然语言prompt生成爬虫脚本，既实现了零代码、极速上线，又保留了扩展性和代码级定制能力，更适合需快速扩展多域、追求极致效率与弹性的现代数据团队。之后出现弹框，我们可以直接创建自己的爬虫代码，也可以用AI帮我们生成自定义爬虫代码
基于AI代理浏览器的自动化数据爬取实践
假设你是一名AI开发者，你需要实时搜索网络信息、比较价格、监控竞品、采集数据…传统方案比如：写爬虫、处理验证码、应对封禁、不断维护等等。然而现在，有一个更聪明的方案：AgentBrowser——让你的AI代理像真人一样浏览任何网站。它可以让您部署和控制具备内置网站解锁功能的云端浏览器。包括：验证码处理、浏览器指纹、自动重试等，从而为您节省时间和资源。我将用他全程自动化，无需人工干预。
基于华为昇腾CANN的自定义算子开发
在大模型推理中，Attention机制通常由多个基础算子组成（MatMul、Softmax、Dropout等），导致频繁的内存读写。我们将开发一个融合Attention算子，减少内存访问，提升性能。本文从算子开发维度探索了华为昇腾CANN的创新实践。通过AscendC实现融合Attention算子，将多个基础算子合并为单一计算单元，有效减少内存访问开销，最终实现了2.6倍的性能提升。作为昇腾AI软件栈的核心，CANN正在构建一个从芯片到框架的完整生态体系。
Spatial Joy 2025 全球 AR&AI 赛事：开发者要的资源、玩法、避坑攻略都在这
对刚入行的朋友，这绝对是快速积累AR&AI实战经验的捷径。你不用去对接复杂的商业需求，就能直接用上Rokid乐奇顶尖的空间计算资源和全系列AR硬件练手——这种机会在平时可遇不可求。对资深开发者而言，这正是展示技术视野的绝佳舞台。空间AI认知闭环、AR场景落地，这些方向正是当前行业最稀缺的技术能力，随便哪一个写进履历里都是重磅加分项。说白了，这场赛事就是Rokid乐奇给技术人送"资源+机遇"的。你能用别人花上亿搭建的AR技术生态，做能直接在硬件上落地的项目，还能拿到AR行业龙头的背书——这种好事真的不常有。
AI时代的新SEO玩法：使用SERP API构建排名追踪系统
搜索引擎设置，包括传统的Google、百度、Bing以及AI搜索引擎（ChatGPTSearch、PerplexityAI、BingChat(Copilot)、GoogleGemini。真正的目标是通过追踪数据，持续优化你的网站，提升搜索排名，获得更多流量和用户。多引擎全球覆盖：支持Google、Bing、DuckDuckGo、百度、Yandex，195国/地区，精准至城市级，支持移动/桌面等多设备维度。新建追踪任务，设置关键字、目标URL、搜索引擎、地区、设备类型、追踪频率。
不懂SEO也能做竞品分析？我用SERP API + DeepSeek验证了这个想法
最终一份完整的分析报告展现在你面前。
【TypeScript】TypeScript 内置的工具类型（十四）
本文中介绍的工具类型会跟前面几篇介绍的某些类型重复，本文是做对内置的工具类型做一个总结。
【TypeScript】TypeScript映射类型模式（十三）
Partial
