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name: amazon-scraper description: > High-performance containerized web scraper (Docker + Crawlee + Playwright). Use when user mentions any of these: 爬虫, 爬取, 抓取, 采集, 数据采集, 爬数据, 抓数据, 获取数据, scrape, crawl, extract, fetch data, pull data, 亚马逊, Amazon, ASIN, BSR, Best Sellers, 畅销榜, 热销榜, 新品榜, 飙升榜, 排行榜, 选品, 竞品分析, 竞品调研, 市场调研, 品类分析, 类目分析, 产品调研, 月销量, bought in past month, 销量, 评论数, 价格对比, YouTube, 视频字幕, 转录, transcript, 网页内容, 网站数据, 页面抓取, 动态页面, TikTok, Twitter, X, 社交媒体数据, 帖子内容, 关键词搜索, 搜索结果, search results, 产品详情, 产品信息, listing数据, listing分析, top 100, top sellers, 热门产品, 爆款, 跑量款, 价格带, 评分分布, review分析, 评论分析

Deep Scraper

Docker容器化爬虫，支持穿透反爬，三种模式自动识别。

前置要求

• Docker已安装并运行
• 镜像已构建: docker build -t clawd-crawlee skills/deep-scraper/

模式选择规则

1. Amazon模式 (amazon_handler.js)

自动触发条件: URL包含 amazon.com，或用户提到亚马逊/Amazon/ASIN/BSR/选品/竞品/畅销榜/类目分析等关键词

根据URL自动识别页面类型：

URL特征	页面类型	可获取字段
/zgbs/ 或 /bestsellers/	畅销榜	rank, title, asin, price, rating, reviews, image, url
/zg/new-releases/	新品榜	同上
/zg/movers-and-shakers/	飙升榜	同上
/s?k= 或 /s/	搜索结果	title, asin, price, rating, reviews, image, url, boughtPastMonth, sponsored
/dp/ 或 /gp/product/	产品详情	title, asin, price, rating, reviews, brand, bsr, boughtPastMonth, dateFirstAvailable, category, bullets, details, image

⚠️ 重要规则:

• Best Sellers页面没有月销量(boughtPastMonth)数据 — 亚马逊不在榜单页显示此信息
• 要获取月销量，必须用搜索页(/s?k=关键词)或产品详情页(/dp/ASIN)
• 如果用户同时需要排名+月销量，建议：先爬Best Sellers拿排名，再用搜索页补月销

# 畅销榜（有排名，无月销）
docker run -t --rm clawd-crawlee node assets/amazon_handler.js "https://www.amazon.com/zgbs/electronics"

# 搜索结果（有月销，无排名）
docker run -t --rm clawd-crawlee node assets/amazon_handler.js "https://www.amazon.com/s?k=feather+duster"

# 产品详情（最全字段：BSR、品牌、卖点、月销）
docker run -t --rm clawd-crawlee node assets/amazon_handler.js "https://www.amazon.com/dp/B001TQ6IHS"

# 多页爬取
docker run -t --rm clawd-crawlee node assets/amazon_handler.js "URL" --pages 2

输出格式: JSON

{
  "status": "SUCCESS",
  "type": "bestsellers|search|product-detail",
  "category": "品类名",
  "totalProducts": 30,
  "scrapedAt": "ISO时间",
  "products": [
    {
      "rank": 1,
      "title": "产品名",
      "asin": "B001TQ6IHS",
      "price": 9.94,
      "priceStr": "$9.94",
      "rating": 4.6,
      "reviews": 20547,
      "boughtPastMonth": "1K+",
      "image": "https://...",
      "url": "https://..."
    }
  ]
}

2. YouTube模式 (main_handler.js)

自动触发条件: URL包含 youtube.com，或用户提到YouTube/视频字幕/转录/transcript

• 拦截网络请求捕获字幕API (timedtext)
• 模拟点击"展开描述"和"转录稿"按钮
• 输出: {status, type:"TRANSCRIPT"|"DESCRIPTION", videoId, data}

docker run -t --rm clawd-crawlee node assets/main_handler.js "https://youtube.com/watch?v=xxx"

3. 通用模式 (main_handler.js)

触发条件: 非Amazon、非YouTube的URL，或用户提到爬取/抓取任意网页/社交媒体

• Playwright打开页面，等待JS加载完成
• 提取 document.body.innerText（纯文本，去广告噪音）
• 输出上限10000字符
• 输出: {status:"SUCCESS", type:"GENERIC", title, data}

docker run -t --rm clawd-crawlee node assets/main_handler.js "https://任意网址"

Agent调用决策树

用户给了URL?
├─ 包含 amazon.com → 用 amazon_handler.js
│   ├─ 需要月销量? → 建议用搜索URL(/s?k=) 或详情页(/dp/)
│   └─ 需要排名? → 用畅销榜URL(/zgbs/)
├─ 包含 youtube.com → 用 main_handler.js (自动YouTube模式)
└─ 其他网站 → 用 main_handler.js (通用模式)

用户没给URL，只说了需求?
├─ "爬亚马逊XX品类Top" / "XX类目排行" / "XX畅销榜" → 构造 https://www.amazon.com/zgbs/品类
├─ "搜亚马逊XX" / "XX关键词搜索" / "找XX产品" → 构造 https://www.amazon.com/s?k=关键词
├─ "分析某个ASIN" / "看看这个产品" / "XX的详情" → 构造 https://www.amazon.com/dp/ASIN
├─ "XX的月销量" / "XX卖了多少" / "XX销量怎么样" → 用搜索页或详情页（有boughtPastMonth）
├─ "竞品分析" / "竞品调研" / "对手在卖什么" → 先搜索再逐个爬详情
├─ "选品" / "什么好卖" / "品类机会" / "市场调研" → Best Sellers + 搜索结合
└─ 其他 → 先web_search找到URL，再用对应模式爬

常见用户意图 → 操作映射

用户说	操作
"帮我看看亚马逊XX品类"	爬 /zgbs/品类 畅销榜
"XX在亚马逊卖得怎么样"	搜索 /s?k=XX 看月销
"分析一下这个ASIN: BXXXXXXXXX"	爬 /dp/ASIN 详情页
"XX品类有什么机会"	畅销榜 + 搜索 综合分析
"帮我爬这个链接"	判断URL类型，选对应handler
"这个YouTube视频讲了什么"	YouTube模式抓字幕
"帮我抓XX网站的内容"	通用模式
"搜一下XX的竞品"	搜索页爬取 + 分析
"XX月销多少" / "XX一个月卖多少"	搜索页或详情页
"帮我看看top 100" / "热门产品"	Best Sellers畅销榜
"新品有哪些" / "最近上了什么新品"	/zg/new-releases/
"什么产品涨得快" / "飙升榜"	/zg/movers-and-shakers/

反爬能力

• 每次清除Cookie，模拟全新用户
• Docker沙箱隔离，无指纹追踪
• Playwright模拟真实浏览器行为
• 自动滚动加载懒加载内容
• 支持重试（maxRetries: 2）

局限

• 通用模式输出上限10000字符
• Amazon单页最多约30-50个产品
• 不支持需要登录的页面
• Docker容器启动有~10秒冷启动时间