互联网上 80% 的有价值数据没有 API——它们散落在各种网页中，格式各异，需要人眼阅读和手动整理。
OpenClaw 的浏览器自动化 Skill 改变了这个局面：让 AI 像人一样浏览网页，但以机器的效率提取数据。
本文通过 3 个生产级用例，展示如何实现从非结构化网页到结构化数据的自动化转换。
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部署教程：云上 OpenClaw 一键秒级部署指南
监控某电商平台上 50 个竞品的价格、评分、评论数。
请访问以下产品页面：
[URL 列表]
对每个产品提取：
1. 产品名称
2. 当前价格（原价 + 促销价）
3. 评分
4. 评论数量
5. 是否有"包邮"标识
6. 库存状态
以 CSV 格式输出，包含以下列：
product_name, original_price, sale_price, rating, reviews, free_shipping, stock_status
每天 10:00 执行上述采集任务，
将结果保存并与昨日数据对比，
标出价格变动 >5% 的产品。
product_name,original_price,sale_price,rating,reviews,free_shipping,stock_status
无线蓝牙耳机 Pro,299,199,4.7,12580,是,有货
智能手表 S3,899,799,4.5,8920,是,有货
监控特定职位在主流招聘平台上的薪资水平和技术要求。
请搜索以下关键词的职位信息：
"AI 工程师" / "大模型开发" / "NLP 工程师"
从搜索结果中提取前 20 个职位的：
1. 公司名称
2. 职位名称
3. 薪资范围
4. 工作地点
5. 经验要求
6. 关键技术栈（前 5 个）
7. 学历要求
以 JSON 格式输出。
基于采集的职位数据，生成分析报告：
1. 薪资中位数和分位数（P25/P50/P75）
2. 最热门的 Top 10 技术栈
3. 城市分布
4. 经验要求分布
5. 与上月数据的对比趋势
从 10 个行业媒体网站采集最新文章，整理成统一格式的资讯库。
请访问以下新闻网站的首页：
[URL 列表]
从每个网站提取最新的 5 篇文章：
1. 标题
2. 发布时间
3. 摘要（前 200 字）
4. 原文链接
5. 分类标签（AI 自动判断）
合并所有结果，按发布时间倒序排列，去重。
以 Markdown 表格格式输出。
网页结构可能变化，需要配置错误处理：
如果某个页面无法加载或数据提取失败：
1. 记录错误信息
2. 跳过该页面继续处理其他页面
3. 在最终报告中标注失败的 URL
采集规则：
- 同一域名的请求间隔 ≥ 3 秒
- 总并发不超过 2 个浏览器实例
- 遵守目标网站的 robots.txt
提取数据后进行验证：
- 价格必须为正数
- 评分必须在 1-5 之间
- 日期格式必须统一
- 标记异常值供人工复核
不要每次都全量采集，记录上次采集状态：
与上次采集结果对比：
- 新增的数据标记为 [NEW]
- 变化的数据标记为 [CHANGED]，附带变化值
- 相同的数据跳过
| 方案 | 适用场景 | 复杂度 |
|---|---|---|
| CSV 文件 | 简单采集，少量数据 | 低 |
| JSON 文件 | 结构化数据，中等规模 | 低 |
| SQLite | 本地数据库，需要查询 | 中 |
| PostgreSQL | 大规模数据，多人访问 | 中高 |
| Google Sheets | 团队共享，可视化 | 低 |
浏览器数据抓取 + AI 理解 = 自动化结构化信息提取。OpenClaw 让这个过程变得简单——你只需要用自然语言描述"要什么数据"和"从哪里获取"。
关键是要做好频率控制、错误处理和数据验证，才能让方案在生产环境中稳定运行。
开始部署：腾讯云 OpenClaw 一键部署