Intégrez l'API `/scrape` de Firecrawl dans votre code pour l'extraction d'une seule page. Utilisez cette compétence lorsque votre application possède déjà une URL et a besoin de markdown, HTML, liens, captures d'écran, métadonnées ou une sortie structurée de la page. Préférez cette compétence aux modèles de crawling plus larges lorsque la fonctionnalité est au niveau de la page.
Cette compétence vous permet d'intégrer l'API `/scrape` de Firecrawl directement dans le code de votre produit pour effectuer une extraction de données à partir d'une seule page web. Elle est spécialement conçue pour les scénarios où vous avez déjà une URL et avez besoin de récupérer son contenu sous différents formats : markdown, HTML, liens, captures d'écran, métadonnées, ou une sortie structurée. Contrairement aux approches de crawling qui explorent plusieurs pages, cette compétence se concentre sur l'extraction au niveau de la page, ce qui la rend idéale pour des fonctionnalités précises et ciblées. Firecrawl prend en charge les appels API REST, ce qui permet son intégration dans divers langages de programmation et environnements (Node.js, Python, etc.). Le fonctionnement est simple : vous envoyez une requête HTTP à l'endpoint `/scrape` avec l'URL cible et les formats de sortie souhaités, et Firecrawl retourne les données extraites. Cette compétence est particulièrement utile pour les développeurs qui construisent des applications comme des agrégateurs de contenu, des outils d'analyse, des assistants IA ou des systèmes de veille, où l'extraction fiable et rapide d'une page unique est cruciale.
npx skills add https://github.com/firecrawl/skills/tree/main/skills/firecrawl-build-scrapeInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Intégrez l'API /scrape de Firecrawl dans votre code pour l'extraction d'une seule page. Utilisez cette compétence lorsque votre application possède déjà une URL et a besoin de markdown, HTML, liens, captures d'écran, métadonnées ou une sortie structurée de la page. Préférez cette compétence aux modèles de crawling plus larges lorsque la fonctionnalité est au niveau de la page.
This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.
Integrate Firecrawl `/interact` into product code for dynamic pages and browser actions after scraping. Use when a feature needs clicks, form fills, pagination, authentication-aware flows, or other multi-step interactions that plain `/scrape` cannot complete.
Get Firecrawl credentials and SDK setup into a project. Use when an application needs `FIRECRAWL_API_KEY`, when an agent should add Firecrawl to `.env`, when the user wants to authenticate Firecrawl for app code, or when choosing the first SDK and docs for a new Firecrawl integration. This skill includes its own browser auth flow, so it does not depend on the website onboarding skill.
Integrate Firecrawl `/search` into product code and agent workflows. Use when an app needs discovery before extraction, when the feature starts with a query instead of a URL, or when the system should search the web and optionally hydrate result content.
Autonomously navigate websites and extract structured data across pages. Use when the task requires navigation or no suitable ready-made workflow or data provider covers it.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.