适用于信息框、引用和章节的 Wikipedia 爬虫
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。
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。
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。
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Thunderbit AI Agent
字段智能推荐 + 一次性运行用于文章事实、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.
Flixster 爬虫
Thunderbit Flixster 爬虫可帮助你轻松提取 Flixster 的热门票房榜单和周边影院数据。借助 AI 智能字段推荐，快速收集电影名称、票房收入、评分、上映日期、影院名称、地址及在映影片，助力数据分析与研究。
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olympustaff.com 爬虫
Thunderbit olympustaff.com 爬虫可帮助你从 olympustaff.com 上批量提取漫画列表和评论数据。借助 AI 智能字段推荐，快速获取漫画标题、作者、发布时间和读者评论，便于分析与研究。非常适合市场人员、研究者及内容创作者高效获取 olympustaff.com 的结构化数据。
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Hatena 爬虫
Thunderbit Hatena 爬虫可帮助你通过 AI 智能字段推荐，从 Hatena 博客和话题列表中提取数据。支持采集博客标题、作者、发布时间、内容摘要及热门话题，适用于调研、营销或内容分析。非常适合需要结构化 Hatena 数据的市场人员、研究者和内容创作者。
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namu.wiki 爬虫
Thunderbit namu.wiki 爬虫可帮助你从 namu.wiki 提取数据，包括所需页面和最新讨论。借助 AI 智能字段推荐，快速收集页面标题、网址、最后编辑时间、讨论主题及参与者姓名，助力学术研究、内容创作或社区分析。
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网易云音乐爬虫
Thunderbit 网易云音乐爬虫可帮助你从网易云音乐的搜索结果和艺人作品页提取数据。借助 AI 智能字段推荐，快速获取歌曲名称、歌手、专辑详情、时长及歌曲链接，便于分析和研究。非常适合音乐分析师、市场人员及音乐爱好者高效获取结构化网易云音乐数据。
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QQ 音乐爬虫
Thunderbit QQ 音乐爬虫可帮助你从 QQ 音乐搜索结果和歌手作品列表中提取数据。借助 AI 智能字段推荐，快速收集歌曲名称、歌手、专辑详情、发行时间等信息，便于分析和研究。非常适合音乐分析师、市场人员及音乐爱好者获取结构化 QQ 音乐数据。
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