AI 驱动的网页抓取

适用于信息框、引用和章节的 Wikipedia 爬虫

One Click Extract 会先智能推荐有用的文章数据,然后一次性抓取你当前页面可见的内容——从文章事实、信息框字段到参考资料和章节内容,都能在一轮运行中完成。是否访问关联文章,可自行控制。

需要更多大规模抓取方式?

快速上手:亲自试试。

为研究整理 Wikipedia 文章

将文章事实、信息框字段、引用和章节上下文分别放在不同字段中。

一键抓取 Wikipedia 数据

它会先为你打开的页面推荐字段,然后一次性完成采集。如果需要,你还可以用自然语言调整或重命名字段,再重新运行。

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适配不同类型的 Wikipedia 页面

Agent 会读取页面上可见的标签、标题和章节名,来匹配你当前可访问页面中的数据。如果某个字段不存在,对应列就会保持空白。

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直接导出 Wikipedia 数据

你可以继续将研究结果导入 Google Sheets、Excel、Airtable、Notion,或下载为 CSV 文件。

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无需自己搭建爬虫,也能收集 Wikipedia 研究数据

减少 Wikipedia 研究中的选择器维护工作。

手动或基于选择器的方案

把时间花在维护规则上
为每种信息框或表格类型单独定义 CSS 选择器
标题或格式变化时还要返工
手动打开每一篇关联文章
复制粘贴到表格中
Agent 工作流

Thunderbit AI Agent

字段智能推荐 + 一次性运行
One Click Extract 自动推荐字段并一次运行
可选择是否访问关联文章
只抓取你打开页面中可见的内容
导出到 Sheets、Excel、Airtable 或 Notion

用于文章事实、信息框、引用和章节内容的字段

仅会显示当前可访问页面上出现的字段。

  • page_title
  • page_url
  • lead_paragraph
  • first_sentence
  • infobox_image_url
  • infobox_image_caption
  • birth_name
  • birth_date
  • death_date
  • birth_place
  • death_place
  • nationality
  • occupation
  • years_active
  • employer
  • alma_mater
  • spouse
  • children
  • website
  • notable_works
  • latitude
  • longitude
  • categories
  • reference_titles
  • reference_links
  • external_links
  • article_sections
  • table_of_contents
  • hatnotes
  • page_last_edited_date

See researchers capture structured facts from open pages

In user-recorded videos, researchers pick page facts, check the rows, and move the result into their own tools.

关于 Wikipedia 研究运行的常见问题

Wikipedia 上 Agent Mode 的简短解答。

When your research spans Wikimedia projects

Pair Wikipedia articles with Wikidata items, Commons groups, or media pages.

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Thunderbit TripAdvisor 商家列表爬虫可帮助你从 TripAdvisor 的商家列表、资源中心和业主论坛中提取数据。借助 AI 智能字段推荐,快速收集资源名称、网址、描述、论坛话题、作者及帖子内容,助力调研、营销或数据分析。

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只需 2 次点击,即可抓取 Substack 的订阅人数、文章标题和发布简介,并导出到 Excel、Google Sheets 或 Notion。无需编写代码,Thunderbit 的 AI 会自动帮你整理好数据结构。

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Thunderbit People-Search 爬虫可帮助您从 People-Search 个人资料和电话反查页面提取结构化数据。借助 AI 智能字段推荐,快速收集姓名、地址、电话号码、邮箱等信息,适用于调研、营销或获客。非常适合需要获取公开记录和联系方式的市场人员、研究者及企业。

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