No-Code 爬取太难？AI Scraping 一句话搞定

几个月前，我们上线了一个功能——当时完全没想到它会这么强。

结果现在，它正在把整个 no-code web scraping 行业搅得天翻地覆。

我说的这个功能，就是我们的 “AI Agent - Site Scraper” source。 这个 AI scraping agent 可以去任何网站，帮你找到、处理并提取你需要的数据。

而在几个月后的今天，我发现了 3 件事：

1. 整个 no-code scraping 行业，本质上是一场大型“营销骗局”
2. 我们在不知不觉中，做出了最好的 no-code scraper
3. AI scraping agents 比任何过去的 no-code scraping tool 都更强大、更好用、更快

📌 赶时间的人速读版总结

这篇文章会讲清楚“真正的 no-code scraping”到底是什么，并证明它根本不需要 API、CSS selectors 或技术背景。如果你很赶，这里是核心摘要：

问题： 很多号称“no-code”的 scraping 工具，仍然要求你具备技术知识：要理解网站结构、看教程、花几小时配置；而网站只要小改一下，整个流程就会崩。

为什么这是个问题： 你不该为了从网页里提取点数据，就去学 API、CSS selectors，或者看几小时教程——这完全背离了 “no-code” 的初衷。

解决方案： Datablist 用 AI 驱动的 scraping：你用 plain English 描述需求，AI 负责剩下的一切。

你会学到什么： 这份指南会拆穿 no-code scraping 行业常见套路，展示“真正 no-code”的样子，并给出实用场景与 prompting 写法。

为什么用 Datablist 做 no-code scraping：3 个关键理由

1. 真正 no-code：只要用 plain English 描述你想要什么
2. 能处理复杂网站：JavaScript、分页、动态内容都不怕
3. 网站改版也能适应：不像基于 CSS selector 的 scraper 那么脆弱

这篇文章会讲什么

• No-Code Scraping 行业与它的“套路”
• 最简单的解法：用文字，不用 API
• AI Scraping 的使用场景与实战技巧
• No-Code Scraping 常见问题 FAQ

No-Code Scraping 行业与它的“套路”

这一部分我们来拆穿 no-code scraping 行业里的各种“神话”和小把戏。事实是：大多数所谓的 “no-code” 工具，根本不是真的 no-code。 它们只是把技术复杂度换了个包装、换了个界面。

代码从来不是问题

你仔细想想：代码本身从来都不是问题。 如果你真的会写代码，你会直接用代码去 scrape——根本不会去搜索什么 no-code solution。

你会找 no-code，是因为你不想为了 scrape 一个网站就去学编程。但**市场很聪明，于是有人卖给你一个“半可用”的方案：**看起来不需要写 Python/JavaScript，但你仍然要面对：

• 很陡的学习曲线
• 看一堆教程
• 理解网站结构

有时候还要接触类似代码的概念，比如 CSS selectors。

真正的问题从来不是“code vs no-code”。

真正的问题一直都是：学习成本、复杂度、以及各种技术心智负担。

他们到底想卖给你什么

no-code scraping 行业主流有三种路线，但没有一种真正解决“复杂度”这个核心问题。

基于 API 的 Scrapers

这类工具会说自己是 “no-code”，因为你不需要写 Python 或 JavaScript。但他们通常不会主动告诉你：

你还是得处理：

• 网站 DOM 结构
• CSS selectors
• HTML tags

严格意义上你确实没在“写代码”，但你做的事情一样技术化：把人的需求翻译成机器可读的 selectors——说白了，就是“换个形式在编程”，而且步骤更多。

Click and Point 工具

这种方式更直观，但仍然要求你理解网站是怎么搭出来的。它只是让你“点一下元素”来配置，麻烦少一点，但绝不是无痛。

最大的问题是：只要网站结构一变，你往往就得从头再来一遍。 也就意味着：

• 教程再看一遍
• selectors 全部重配
• 祈祷这次能跑通

浏览器扩展（Browser Extensions）

本质上就是运行在浏览器里的 click-and-point 工具，而不是独立的 app。很多是免费的，比如 Instant Data Scraper。

这类工具的主要痛点：

• 网站改一下，就得全部重做
• 功能和规模有限，很难跑大批量
• 容易触发风控，导致 IP 被封

📘 你应该注意到的共同模式

这三种路线都强迫你去理解网站的技术结构。它们只是把技术复杂度“搬家”到不同的界面里。这不是在解决问题，只是在换个地方让你头疼。

你真正想要的是什么

坦白说，你真正想要的是：不折腾、无负担的 scraping，而不是什么“no-code scraping”这个标签。

所谓“无负担的 scraping”，应该长这样：

不头疼

• 别逼我学 CSS selectors
• 别让我看 3 小时教程
• 网站改版别把流程搞崩

无学习曲线

• 我应该立刻就能上手
• 不应该为了一个任务学一门新技术

本质上，你只想用自然语言描述目标，然后直接拿到结果。其它所有步骤，都是行业习以为常但完全没必要的摩擦。

解决方案：用 AI 替代 No-Code Scraping

no-code scraping 的解法，不是把 click-and-point 做得更漂亮，也不是给你一个更“干净”的 API。真正的解法，是把技术层彻底拿掉，改用自然语言。

AI Scraping 如何让 no-code 真的变成 no-code

顾名思义，AI scraping 是让 AI 去 scrape，而不是你。

在 AI 驱动的 no-code scraping 里，你只需要告诉系统：要做什么、怎么做、什么时候做。技术细节全部由 AI 在后台处理。

你不需要懂：

• CSS selectors 或 HTML 结构
• 网站 DOM 架构
• API endpoints 或技术文档

你只要给出 plain English 指令，AI scraping agent 会把剩下的都搞定。这才是 no-code scraping 从一开始就该有的体验。

提供这个解法的公司： Datablist.com

就像开头说的，我们并没有计划“干掉”整个 no-code 行业；我们是阴差阳错做到的——因为有个用户需要 scrape 一个网站，我们就给他做了个解决方案。

我们给他做了一个 AI Agent，可以：

• 理解 plain English 指令
• 自动在复杂网站里导航
• 处理 JavaScript 很重的页面
• 处理分页内容
• 更智能地提取数据
• ….

突破点不在于“又做了一个更强的 scraper”。

而在于：我们把“需要技术能力”这件事直接消掉了。

你告诉 AI 你要什么，它会自己想办法拿到。

不需要 CSS selectors，不需要 DOM inspection，也不需要教程。

Datablist 是什么

Datablist 是一个面向非技术用户（sales、marketing、recruiting 等）的平台，用来做 automation lead generation、data enrichment 和 data cleaning workflows。

你可以用它来查找、清洗并 enrich 数据，平台提供超过 60 个工具，从 AI Agents 到 Email Finders、AI processors、Technology enrichments 等等。

另外，Datablist 还支持你搭建自动化 workflow：可以定时跑，也可以按需触发。 一些非常典型、也很受用户欢迎的用法包括：

1. Building lead lists
2. Personalizing emails with AI
3. Cleaning and deduplicating CRMs
4. Scraping job postings from 19 boards at once
5. Scrape thousands of Business from Yellow Pages
6. Scraping LinkedIn Sales Navigator searches without risking your account

重点很明确：如果你需要获取、清洗、enrich 数据，或者把围绕数据的流程自动化，并且希望它简单、快速、稳定，那 Datablist 就是你该去的地方。

更关键的是：Datablist 还“顺手”把 no-code web scraping 这个难题解决了。

💡 用 35 个词总结 Datablist

Datablist 是一个用于自动化 lead generation workflow 的平台，提供超过 60 个工具，包括 AI Agents、用于找邮箱和电话的 Waterfall Enrichment、用于去重的 data cleaning 工具等。

为什么选择 Datablist

Datablist 的 no-code scraping 路线跟市场上其他产品不一样，因为**我们不卖“包装得很漂亮的技术头疼”；**我们直接用 AI scraping。

对你来说意味着：

真正的 No-Code

• 零技术门槛
• 不用懂 HTML 或 CSS
• 网站每次更新，你的 automation 也不容易崩

你只需要会 Prompt

• 用 plain English 写清楚你要什么
• AI 能理解上下文和意图

多种 scraper 模板

• 常见场景的预置 prompts
• 目录站（directory）scraping 模板
• 电商网站 scraping 模板
• Case study 提取模板

抓目录网站最省心

• 适用于 Yellow Pages、Yelp、TripAdvisor、Alibaba
• 自动处理分页

不需要在 10 个工具间来回导入导出

• 数据直接进 spreadsheet 式界面
• Edit、筛选、enrich 一站完成
• 直接接入完整的 lead-generation 生态

AI Scraping 的使用场景与实战技巧

用 Datablist 去 scrape 网站、目录站，甚至把 AI search 规模化，其实都很简单；方法始终一致：把你想要的东西描述得越具体越好。

Prompting 速成入门

在展开所有可用场景之前，我先用最短的方式告诉你：该怎么给这个 AI scraping agent 下指令。

Prompting 规则：

好的 prompting 很简单。 你不需要是什么专家，只需要把需求说清楚。下面几条能明显提升效果：

具体一点（Be Specific）

• 别说 “get product info”
• 要说 “get product name, price, and availability status”
• 可能的话，给几个例子

这样你更容易拿到你真正想要的数据，也能避免 AI agent 自己“猜错”。

用分段标签（Use Section Labels）

• 用清晰的章节来组织 prompt
• Goal：你要达成什么
• Data Points：你要哪些字段
• Format：你想要的数据结构
• Constraints：要排除什么/必须包含什么

分段能让 AI agent 更快理解你的需求。不是硬性要求，但我们发现它能显著提高准确率。

给例子（Give Examples）

AI agent 也不是全知全能，有些网站结构非常复杂。给例子可以减少误判（false positives）、提高准确率，并降低成本。

这里有一份更详细的教程： detailed guide on how write a prompt for an AI agent 👈🏽

💡 Pro Tip：分页怎么处理

Datablist 的 AI Agent 可以自动处理分页内容。你只要在 settings 里开启 pagination，并设置最大页数。agent 会自动翻页并逐页提取数据。

No-Code Scraping 使用场景

no-code scraping 的可用场景几乎没有上限。下面是我们目前看到最常见、也最有效的 AI scraping use cases：

目录站（Directories）

• Scraping businesses from Yellow Pages
• 抓 Yelp 餐厅数据
• Scraping properties from AirBnB
• 抓 TripAdvisor 酒店信息
• 抓 Alibaba 供应商目录
• Scraping properties from Zillow
• Scraping Realtors from Zillow

电商网站（E-Commerce Websites）

• Extract product catalogs from Shopify stores
• Scrape products from Amazon

其他（Other）

• Scrape all case studies from a website
• 从展会网站提取参展商名单

📘 如何同时 scrape 多个网站

如果你有一批相似的网站要抓取，你也可以用 Datablist's AI Research Agent 去 scrape 一个网站列表。这个 agent 还有额外能力，支持规模化的 AI search。

结论：No-Code Scraping 应该改名

no-code scraping 真应该改名叫 “No-tech-headache scraping（不折腾式抓取）”，因为这才是大家真正想要的。

你搜索 no-code scraping，不是因为你不会写代码；而是因为你不想为了提取点数据，就去学一堆技术。

所以如果 scraping 并不是你核心的赚钱活动，那你就不应该被迫浪费几个小时折腾它。 解法也不是更好的 API 或更精致的 click-and-point 界面。

**解法是把技术层彻底移除，**也就是 AI scraping。

用 Datablist，你可以做到这些，并且：

• 几分钟出结果，不用折腾几小时
• 从一个网站扩展到上千个网站
• 用 plain English 描述需求
• 网站变化也能自动适配

no-code scraping 的问题终于被解决了。 而我们是“无意间”做到的。

No-Code Scraping 常见问题 FAQ

Datablist 可以 scrape 各种目录站吗？

可以。Datablist 的 AI Scraping Agent 很适合抓取各种目录站，而且 agent 会自动处理分页（pagination），所以你不用手动配置，也能一次性提取成千上万条 listing。

例如，我们已经成功抓取过：

• TripAdvisor 的 reviews、酒店、餐厅等数据
• Yellow Pages 商家列表
• Airbnb 房源目录
• Alibaba 供应商数据库
• Yelp 商家信息
• ……以及更多

我可以自动 scrape 多页数据吗？

可以。Datablist 的 AI Scraping Agent 支持自动分页。你只需要在配置里设置最大页数，agent 就会自动逐页浏览，并把每一页的数据都提取出来，全程无需手动干预。

适用于：

• 电商产品目录
• 多页的目录站列表
• 带分页的搜索结果
• 博客归档页
• …

使用 Datablist 的 scraping agent 要多少钱？

Datablist 的 AI agents 采用 usage-based（按用量计费），具体会随任务复杂度变化。以 Yellow Pages 这种目录站为例，成本通常更低，抓取 1000 条 listing 大概在 800–1000 credits 之间。像 Shopify 这类 JavaScript 很重的网站，成本会更高。

什么是 no-code scraping？

no-code scraping 指的是：在不写代码、也不需要技术技能的前提下，从网站提取数据。真正的 no-code scraping 应该是：你用 plain English 描述你要什么，然后直接拿到结果；不需要懂 HTML、CSS selectors 或 API。

Datablist 能处理 JavaScript 很重的网站吗？

可以。Datablist 的 AI Agent 能 scrape JavaScript-heavy 网站。在 advanced settings 里开启 “Render HTML”，确保 agent 等 JavaScript 加载完成后再提取数据。

这对 React、Vue、Angular 这类会在首屏后动态加载内容的网站尤其关键。

no-code scraping 和传统 web scraping 有什么区别？

传统 web scraping 需要编码能力（Python、JavaScript）或技术技能（CSS selectors、XPath）。no-code scraping 则试图消除这些要求，通过可视化界面，或像 Datablist 这样通过自然语言理解来完成。

AI scraping 和基于 CSS selector 的 scraping 有什么不同？

基于 CSS selector 的 scraper 依赖网站 HTML 的“精确结构”。网站只要改个布局，scraper 往往就会失效。

AI scraping 识别的是内容的含义，而不只是它在 HTML 里的位置。即使 class 名变了，它也能判断“这是价格”“这是产品名”。因此更抗变化，几乎不需要维护。

no-code scraping 合法吗？

web scraping 是否合法，取决于你抓什么、怎么用。抓取公开数据通常是合法的，但你应该：

• 尊重 robots.txt
• 避免抓取需要登录的内容
• 合理使用数据，并遵守隐私与合规要求
• 不要用过量请求压垮对方服务器