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clean-content-fetch干净的内容获取

Agent Skill

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

总安装

22,713

周安装

937

GitHub Stars

2

下载量

7,421
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:clean-content-fetch(干净的内容获取)
来源仓库:https://github.com/jllyzzd/clean-content-fetch
安装命令:
openclaw skills install clean-content-fetch
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install clean-content-fetch

简介

clean-content-fetch 用于提取现代网页的干净正文内容,支持微信公众号文章抓取。

  • 适合在 OpenClaw 中处理噪音较多或动态渲染页面时提升内容可用性。
  • 通过 clawhub 安装,命令为 openclaw skills install clean-content-fetch。
  • 使用前需确认目标网站结构与反爬策略,注意合规性与频率限制。
  • 建议结合来源仓库和 README 文档进一步核验具体功能和使用细节。

SKILL.md

name
clean-content-fetch
description
获取干净、可读的网页正文内容,适合现代网页、博客、新闻、公告和微信公众号文章抓取;支持网页正文提取、内容清洗、去噪、Markdown 输出,适用于普通 fetch 效果不佳、页面噪音较多或动态渲染干扰的场景。Clean content fetch for modern web pages, article extraction, WeChat article capture, content cleanup, noise reduction, and markdown output when ordinary fetch is not clean enough.

Scrapling Web Fetch

当用户要获取网页内容、正文提取、把网页转成 markdown/text、抓取文章主体时,优先使用此技能。

默认流程

  1. 使用 python3 scripts/scrapling_fetch.py <url> <max_chars>
  2. 默认正文选择器优先级:

- article - main - .post-content - [class*="body"]

  1. 命中正文后,使用 html2text 转 Markdown
  2. 若都未命中,回退到 body
  3. 最终按 max_chars 截断输出

用法

python3 scripts/scrapling_fetch.py <url> 30000

依赖

常见依赖包括:

  • scrapling
  • html2text
  • curl_cffi
  • playwright
  • browserforge

建议在隔离环境中安装依赖,再运行脚本。若宿主环境限制系统级 pip 安装,可使用项目级虚拟环境。

示例:

python3 -m venv .venv
. .venv/bin/activate
pip install scrapling html2text curl_cffi playwright browserforge
python -m playwright install chromium
python scripts/scrapling_fetch.py <url> 30000

输出约定

脚本默认输出 Markdown 正文内容。 如需结构化输出,可追加 --json。 如需调试提取命中了哪个 selector,可查看 stderr 输出。

附加资源

  • 用法参考:references/usage.md
  • 选择器策略:references/selectors.md
  • 统一入口:scripts/fetch-web-content

何时用这个技能

  • 获取文章正文
  • 抓博客/新闻/公告正文
  • 将网页转成 Markdown 供后续总结
  • 常规 fetch 效果差,希望提升现代网页抓取稳定性
  • 抓小红书分享短链或笔记落地页正文

小红书抓取方法

对于 xhslink.com 短链或小红书笔记页,可直接运行:

python3 scripts/scrapling_fetch.py 'http://xhslink.com/o/9745hugimlD' 30000

说明:

  • 脚本会先解析短链并抓取落地页正文
  • 适合提取小红书笔记文案、标题和主体内容
  • 若页面需要更复杂交互,再切到浏览器自动化

安全边界

  • 仅用于抓取公开网页的正文内容与可读文本
  • 不用于登录后页面、私有数据、受限资源或绕过权限控制
  • 若目标页面需要账号登录、点击授权、滚动交互或复杂会话状态,应改用浏览器自动化并在明确授权下执行

何时不用

  • 需要完整浏览器交互、点击、登录、翻页时:改用浏览器自动化
  • 只是简单获取 API JSON:直接请求 API 更合适

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

77.23%
按下载量换算5,731

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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