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Kminer2053/planned-web-crawling-skill

Habilidade flexível de coleta de dados para web crawling investigativo e obtenção de documentos. Use quando precisar analisar fontes desconhecidas, definir estratégias de coleta e seguir requisições HTML, JSON, PDF, formulários, cookies e paginação simples, deixando evidências reproduzíveis e snapshots intermediários.

O que é planned-web-crawling-skill?

Esta habilidade foi projetada para cenários de web crawling investigativo, onde o objetivo não é simplesmente fazer scraping massivo, mas sim analisar a estrutura de fontes desconhecidas, planejar a coleta e preservar evidências de forma reprodutível. Ela oferece um conjunto de scripts baseados em `urllib` para sondagem de respostas (HTML, JSON, PDF), rastreamento de links, execução de paginação simples e coleta com snapshots. Suporta múltiplos formatos de fonte (HTML, JSON, PDF), requisições com cookies e POST, e geração de planos de coleta em JSON. O fluxo de trabalho incentiva a análise inicial com `probe`, o planejamento cuidadoso e a execução controlada com `run_collection_plan.py`. É ideal para tarefas de pesquisa, documentação e auditoria onde a integridade e a transparência dos dados coletados são fundamentais. A habilidade pode ser usada em qualquer plataforma que suporte Python, como Claude Code, Cursor, Codex ou terminal.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
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Documentação

Web Crawling Planejado

Após receber uma solicitação do usuário, não inicie a coleta em massa imediatamente. Primeiro, compreenda a estrutura da fonte, armazene evidências e refine o plano. Esta skill oferece, para crawling investigativo, uma sessão baseada em urllib, sondagem de HTML/JSON/PDF, rastreamento de links e um executor de paginação simples.

Fluxo de Trabalho

  1. Resuma o objetivo da investigação em 1 a 3 frases.
  2. Encontre a URL ou arquivo inicial mais oficial.
  3. Use scripts/crawlkit.py probe para verificar a estrutura da primeira resposta.
  4. Com base no resultado da sondagem, defina o caminho de coleta.
  5. Se forem necessárias requisições repetidas, crie um arquivo de plano para scripts/run_collection_plan.py.
  6. Relate os resultados juntamente com os caminhos dos snapshots originais.

Início Rápido

Para entender a estrutura inicial:

python3 adaptive-web-research/scripts/crawlkit.py probe "https://example.com/list" --output-dir /tmp/example-probe --save-body

Para analisar um arquivo HTML local:

python3 adaptive-web-research/scripts/crawlkit.py probe "./sample.html"

Para executar um plano:

python3 adaptive-web-research/scripts/run_collection_plan.py ./plan.json --output-dir /tmp/example-run

Critérios de Decisão

  • Se for HTML, verifique primeiro títulos, links, formulários, tabelas, JSON-LD e candidatos a paginação.
  • Se for JSON, analise o tipo de nível superior e as chaves de lista para definir regras de requisição repetitiva.
  • Se for PDF, verifique o texto de amostra e o número de páginas; se necessário, adicione um analisador subsequente.
  • Se cookies ou POST forem necessários, reproduza primeiro com a etapa request do run_collection_plan.py.
  • Se houver forte dependência de renderização JS, primeiro busque fontes oficiais alternativas ou endpoints JSON ocultos, em vez de contornar.

Scripts

  • scripts/crawlkit.py
    • probe: Resume a estrutura da resposta
    • fetch: Salva o snapshot original
  • scripts/run_collection_plan.py
    • Executa as etapas request, paginate e follow_links

Documentos de Referência

  • Fluxo operacional detalhado: references/collection-workflow.md
  • Exemplo de plano JSON: references/plan-schema.md

Princípios de Trabalho

  • Não assuma seletores CSS ou estrutura da página sem uma sondagem (probe).
  • Não resuma sem salvar a resposta original.
  • Não inclua regras específicas de sites na skill básica; em vez disso, separe-as em pequenos scripts auxiliares durante o trabalho real.
  • Nos resultados da coleta, registre a URL usada, o método de requisição e o caminho de armazenamento.

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