AI 驱动的网页抓取

IDCrawl 爬虫

只需 2 次点击,即可从 IDCrawl 提取全名、职位、LinkedIn 个人资料和联系方式,并立即导出到 Google Sheets、Excel 或 Notion。无需代码,也无需额外配置。

Need more ways to scrape at scale?

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让 IDCrawl 数据始终可用

借助 Thunderbit,更快、更干净、更大规模地提取 IDCrawl 数据。

IDCrawl 页面变化也能灵活适应

那种每次网站更新就失效的爬虫,会浪费大量时间——尤其是当您需要从 IDCrawl 持续获取全名、职位、公司名称、邮箱、电话号码和 LinkedIn 个人资料等固定字段时。Thunderbit 按页面语义而不是固定选择器读取内容,因此页面布局变化也无需手动修复。您可以把更多时间用在数据应用上,而不是维护爬虫。

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从一开始就拿到干净数据

原始抓取数据很少能直接拿来用,IDCrawl 的结果也不例外。Thunderbit 会在提取过程中自动整理和格式化每个字段,因此您拿到的数据本身就是干净、结构清晰的。减少手动整理,减少返工,也能更快交给下一位需要数据的人。

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一键批量抓取 IDCrawl

如果您需要成百上千条联系人信息,逐个抓取 IDCrawl 个人资料显然不现实。只要把 URL 列表交给 Thunderbit,它就能在一次运行中提取所有页面中的姓名、职位、公司名称、邮箱地址、电话号码和 LinkedIn 个人资料。这是把长长的潜在客户列表快速转成结构化、可导出的数据集的最快方式。

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Thunderbit 与传统 IDCrawl 爬虫有什么不同?

一种无需频繁修复、也能更轻松提取 idcrawl 数据的方法。

传统爬虫

旧式做法
IDCrawl 页面会定期更新,而基于选择器的爬虫每次布局变化都容易失效。
动态内容和嵌套页面结构会让完整抓取所有记录变得困难。
IDCrawl 的多页结果很棘手,爬虫常常会漏页或抓到重复数据。
隐藏在详情页中的字段需要额外的抓取逻辑,增加了时间和复杂度。
输出结果往往不一致,格式混杂,使用前还得花大量时间清洗。
AI 优势

Thunderbit AI

更聪明的方式
Thunderbit 会按语义读取 IDCrawl 页面,因此布局变化时无需修复选择器。
指向、点击、提取即可——Thunderbit 无需任何自定义设置就能处理动态内容。
自动翻页会自动跟进多页结果,不会遗漏任何记录。
子页面抓取会访问关联的个人资料页,并把其中字段追加为额外列。
自动数据清洗会在提取过程中完成结构化处理,让数据一导出就能直接使用。

不只是听我们说

看看用户对 Thunderbit 的评价。

常见问题

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