webclaw は何をしますか?
高速でローカルファーストなWebコンテンツ抽出ツール。LLM向けに、スクレイピング、クローリング、構造化データ抽出をRustで実現。CLI、REST API、MCPサーバーに対応。
ソース: https://github.com/0xMassi/webclaw
プッシュ日: 2026-05-12T10:17:44Z スター数: 1130
高速でローカルファーストなWebコンテンツ抽出ツール。LLM向けに、スクレイピング、クローリング、構造化データ抽出をRustで実現。CLI、REST API、MCPサーバーに対応。
0xMassi/webclawは、LLM(大規模言語モデル)向けに設計された、高速かつローカルで動作するWebコンテンツ抽出ツールです。Rustで書かれており、CLI、REST API、MCP(Model Context Protocol)サーバーの3つのインターフェースを提供します。これにより、開発者は好みの方法でWebページのスクレイピング、クローリング、構造化データの抽出を実行できます。ローカルファーストな設計により、外部サービスに依存せず、プライバシーとパフォーマンスを両立しています。GitHubで公開されており、2026年5月時点で1130スターを獲得している人気プロジェクトです。エージェント向けのスキルとして、AIが自律的にWeb情報を収集・分析する際に役立ちます。
npx skills add 0xMassi/webclawInstalled? Explore more 研究&データ分析 skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
高速でローカルファーストなWebコンテンツ抽出ツール。LLM向けに、スクレイピング、クローリング、構造化データ抽出をRustで実現。CLI、REST API、MCPサーバーに対応。
ソース: https://github.com/0xMassi/webclaw
プッシュ日: 2026-05-12T10:17:44Z スター数: 1130
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.