adaptive-web-analyzer

功能概述

当用户需要获取网页内容并进行智能分析时，本技能将：

1. 通过用户指定的API接口或URL获取原始网页内容
2. 使用自适应解析器提取关键文本（自动处理反爬、动态渲染、布局变化）
3. 将提取的文本发送给大模型进行结构化梳理和总结
4. 返回格式化的分析报告

触发场景

用户输入包含以下意图时触发：

• "抓取[某网址]的内容并分析"
• "获取[API接口]的数据并整理"
• "分析网页[URL]的关键信息"
• "爬取[网站]并用AI总结"
• "提取[链接]的文本并梳理"

执行流程

步骤1: 获取网页内容

• 如果用户提供的是API接口：使用HTTP客户端发送请求（支持自定义Headers、Auth）
• 如果用户提供的是普通URL：使用自适应浏览器抓取（处理JavaScript渲染、反爬机制）
• 支持配置：超时时间、重试次数、User-Agent轮换、代理设置

步骤2: 自适应内容解析

使用以下策略提取关键文本：

• 智能选择器：基于内容相似度算法，自动定位正文区域（抗布局变化）
• 反反爬处理：自动绕过Cloudflare等基础防护（遵守robots.txt）
• 动态渲染：对SPA应用使用Playwright等待关键元素加载
• 噪声过滤：自动去除广告、导航栏、页脚等非内容元素
• 多格式支持：HTML、JSON API响应、Markdown页面

步骤3: 内容结构化

提取的文本按以下维度组织：

• 标题/主题
• 关键段落（按重要性排序）
• 列表/表格数据
• 时间戳/元数据
• 链接引用

步骤4: 大模型智能梳理

将结构化文本发送给LLM，执行以下分析：

• 摘要生成：生成3-5句话的核心摘要
• 要点提取：列出3-7个关键要点
• 分类标签：自动标注内容类别（技术/新闻/产品/学术等）
• 情感分析：判断内容倾向（积极/中性/消极）
• 实体识别：提取人名、组织、产品、地点等关键实体
• 行动建议：根据内容类型提供后续建议（如需要）

步骤5: 输出格式化

返回包含以下字段的JSON/Markdown报告：

{
  "source_url": "原始链接",
  "fetch_time": "抓取时间",
  "content_stats": {
    "total_chars": "总字符数",
    "extracted_chars": "提取字符数",
    "confidence_score": "抓取置信度"
  },
  "analysis": {
    "summary": "AI生成的摘要",
    "key_points": ["要点1", "要点2", "要点3"],
    "category": "内容分类",
    "sentiment": "情感倾向",
    "entities": {
      "persons": ["人物名"],
      "organizations": ["组织名"],
      "products": ["产品名"]
    },
    "suggested_actions": ["建议操作1", "建议操作2"]
  },
  "raw_content_preview": "原始内容前500字（可选）"
}