把 Claude Code 用在“抓取数据（scraping）”上，是最简单、也最有用的任务之一。
不过，要让 Claude Code 抓取数据的效果达到最优，取决于你是否给了它正确的“提示（nudges）”以及是否让它能用到正确的工具。
在这篇文章里，我会非常全面地介绍 用 Claude Code 抓取数据的九种不同方式。
方法 1：直接让 Claude Code 去抓网站
对于一大批网站，你只需要告诉 Claude Code：去抓这个网站、你想抓什么内容，并让它把结果写到一个 CSV 或 SQLite 文件里。
它会替你在网站上到处探查，可能会写一个 Python 脚本，运行脚本，甚至可能写一些单元测试，然后把数据写到你电脑上的某个位置。
方法 2：让 Claude Code 去找接口（Endpoints）
很多有价值的数据并不是作为静态页面渲染出来的，而是通过某个 API 调用动态加载 的。
有时候 Claude Code 会自己把这个 API 调用逆向出来，但有时候你需要推它一把，明确告诉它：
“嘿，去找一个 API，比如它正在展示酒店的定价和预订数据——你可能会把这些数据用于论文研究或竞品分析。”
这个方法和上一个方法的唯一区别在于：你在这里明确让它 去找 endpoints。
就只是加了这个词、这一个小小的推动，有时就能让结果比“直接让它抓网站”更好。
方法 3：ScrapeCreators
多数社交媒体网站上有大量有用数据是可以抓的，但它们会把 endpoints 设计得特别难逆向。
它们有自己的反爬规则，而且选择器（selectors）的工作方式可能每周都在变。
你当然可以让 Claude Code 或 Codex 一直尝试逆向，但我更喜欢用一个叫 Scrape Creators 的工具：
scrapecreators.com/
它几乎为每一种社交媒体都提供了 API endpoints。
我建议你把 Scrape Creators 的 endpoints 做成一个 skill，当作一次性的工具能力接入；这样你的“代理式编码工具（agentic coding tool）”以后就一直能用到它。
方法 4：Apify Actor
Apify 是一个“抓取器（scraper）市场”。很多难抓的网站，都有人在 Apify 上做了可租用的抓取器，Apify 里叫它们 actors。
我喜欢用的一个 actor 是 Google Maps 抓取器：它对社会科学研究者很有用——可以直接做数据分析，或者用来构造一些代理指标（proxy measures）。它对做商业的人也很有用，比如做竞品分析，或寻找本地销售线索。
唯一的问题是：你得付费。
有的按用量付费，有的按月租。免费试用期很有限，之后你需要付 Apify 的订阅费，而订阅费又可以用于你使用那些按量计费的 actors。
方法 5：Firecrawl → Markdown → 结构化抽取（Structured Extraction）
你想抓的很多数据并不是高度结构化的。
比如我在做 EconNow 项目时，需要抓取大量经济学求职市场候选人的页面。
Aniket Panjwani
@aniketapanjwani
· 2025 年 11 月 4 日
我正在做一个涵盖所有 2025-2026 年经济学博士求职市场候选人的数据库：econ.now/candidates
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这些页面各自的 HTML 结构都不一样，所以我不想为每个网页都单独写抓取器。
相反，一个常见技巧是：把网页转成 Markdown，再让一个 LLM（比如 OpenAI 的模型）去解析 Markdown，并生成结构化输出。
Firecrawl 是一个付费服务，可以很方便地把网页转成 Markdown。
它也提供开源版本，但我看到的关于开源版本的一切评价都是：很烂。所以对我来说，Firecrawl 的投资回报率足够高，我愿意自己付费。
基本流程是：有了把网页转成 Markdown 的工具后，你就可以把 Markdown 通过 API 传给 OpenAI。
如果你按 API 期望的方式把 structured outputs 配好，你就能让 LLM 从这些结构各异、非结构化的网站里解析出你要的字段。
方法 6：自己动手 HTML → Markdown → 结构化抽取
你可能会问我：“嘿，傻瓜，你为啥要给 Firecrawl 付费？我不能自己把 HTML 转成 Markdown 吗？”
答案是：可以，你当然可以。也有一些工具可以做到：
我用 Firecrawl 的原因是：我觉得它对某些边界情况（edge cases）的处理更好。它是个设计很好的服务，那些小幅度的改进对我来说值得。
但如果你预算很小，比如你是学术人员，只买了一个 20 美元/月的 Codex 订阅，除此之外不想再花钱——那就别买 Firecrawl 了。
直接用这些包就行，或者干脆把它们指给 Claude Code：
“嘿，帮我把这个转成 Markdown，然后帮我用 OpenAI API 抽取数据。”
另外还有一点：对于小规模的东西，你甚至不需要把 Markdown 发给外部 API。你可以直接让 Claude Code 或 Codex 自己完成结构化抽取。
但如果你要处理成千上万、甚至上万级别的文档，这会非常痛苦——你不会想这么干的。
方法 7：yt-dlp
yt-dlp 是一个工具，可以抓取任意 YouTube 视频、它的元数据，以及视频字幕：
github.com/yt-dlp/yt-d…
我基本上不看视频了。我会直接把字幕下载下来，然后让 Claude Code 或 Codex 给我做一个个性化总结，把视频内容映射到我真正关心的语境里。
在这个视频里，我用 Claude Code + yt-dlp 做了一个现场练习：逆向分析一个 AI YouTuber 的“成功视频”模式：
youtu.be/rxQl4A9-dnk…
我做那个 YouTube 视频原本只是随手做的，但我在里面现场做出来的产品，我后来真的经常在用：它帮助我思考要做什么视频、以及怎么构思选题。
YouTube 视频里有非常多有价值的数据，我真心觉得这个工具被严重低估、利用得太少了。
方法 8：Reddit 的 JSON Endpoint
Reddit 有一个 JSON endpoint，几乎可以用它在 Reddit 上找到任何东西。
你只需要在 Reddit URL 的末尾加上 “.json” ，你的代理式编码工具就能拿到那个 Reddit 区域的完整 JSON 文档。
比如，看看 Claude Code 子版块的 JSON endpoint：
old.reddit.com/r/claudecod…
我自己设置了一些 skills，用来持续“感知脉搏（keep a pulse）”——看看我关心的一大堆 subreddit 里大家在讨论什么。那些 skills 本质上就是让 Claude Code 或 Codex 去访问这些 Reddit JSON endpoints。
方法 9：Agent Browser + 凭据（Credentials）
有很多网站被某种认证（authentication）保护着。要绕过认证，你基本上有两种办法：
第一种：你手动完成认证流程。流程完成后，有时会拿到一个 cookie 存在你电脑上，然后 Claude Code 可以用这个 cookie 来认证，看到登录后的页面。
第二种：用 Vercel 的一个工具 Agent Browser：
agent-browser.dev/
这是一个为 agent 优化的浏览器自动化 CLI。
对于小规模抓取，我更倾向用 Agent Browser。
比如，你可以把 Facebook 登录凭据存到 Claude Code 或 Codex 能访问的地方：
要么放在某个在线 vault 里，通过安全的密钥交换机制访问；要么就“随缘一点（yolo）”，直接放在终端的环境变量里或某个 .env 文件里。
然后你可以创建一个 skill：让 Claude Code 通过 Agent Browser 用你的 Facebook 凭据登录，进入你所在的 Facebook 群组，抓取所有帖子，并把数据写到你指定的位置。
