场景
在很多时候，有很多爬虫的需求，其实需求都是大同小异，不过是在某某网页上爬取某某东西。把这些东西给到业务。以往的做法是：每一个需求写一个c#或者python脚本或者应用，进行爬取，这相当的费时费力，我个人是特别讨厌做一些重复的工作的。现在人工智能发展迅速，我们可不可以使用AI帮我们完成这件事呢？答案是可以的，勇敢的人先享受世界，所以爬虫宝应运而生。
技术栈
爬虫宝的技术栈是：java + python 。我的主语言并非Python，我对Python的熟悉程度不过是继承于java，我对它内部构造其实了解的不多，但是它在爬取网页或者做一些脚本，学习规则上面的复杂度明显是比java小的。
在这里python负责的根据需求 使用自动化工具去浏览器搜索，点击和补偿（所谓补偿，就是如果爬虫挂壁了，我们可以利用Python同样完成这件事，补偿的实现方式是规则自学习，这个下面会介绍）将结果回传java，java负责任务的调度，还要AI接口的调用和结果的保存（实现DataHandler即可实现你自己的保存方式)。如果AI无额度了，或者网络出现了问题，回调Python的补偿爬虫。
案例梳理
例如：我要去亚马逊 爬取所有 自行车产品的销量，评论等信息。
无自动化时代
那么我们第一步就是打开亚马逊，第二步就是在引擎上搜索 "自行车"，第三步 挨个点击自行车，一个个拉下来，结果少还好说，多了人废了。有时候人操作说不定还搞错了也未可知。就算人出色的完成了，你的领导告诉你，自行车没什么用，我要山地车。你是不是很心累？
自动化时代
我们写一个自动化程序，帮我们爬取我们要的东西，可能 自行车 改为 山地车就完事了，你也可以配置，但是如果 今天爬 亚马逊，明天不爬亚马逊了，明天要一个 Bestbuy 上的电脑产品，说 业务后天就要，蛋疼了 ，通宵了一晚上。这样也不好
智能爬虫时代
我写好了程序，今天要亚马逊的自行车 好，自行车好啊，我配置 亚马逊网址 关键字 自行车。 第二天 Bestbuy 上的电脑产品 好，电脑好，我配置 Bestbuy 网址 电脑产品。 实现方式就是 AI + 自动化帮你爬取，我不用管这个页面长什么样子，我也不用管有多少东西，我甚至不用管你有多少页。我直接自动化 打开你的浏览器 打开亚马逊网页 ，好了，OK了 此时，我的第一步 完成了，第一步完成了之后，开始校验 是否打开了网页，打开了，OK，那么此时会将html传到后台 AI分析，搜索框在哪里，怎么找到它，返回搜索框的元素，点击元素，OK了结果出来了，继续Python回传页面，继续分析，这是商品页，有商品了，爬下来，就这样一步步的，你拿到了所有东西，你人呢，就坐在哪里，喝喝咖啡，逛逛GITHUB，完事了，OK了。
结束
内测中，代码预计将于 2024年1月末上线gitte/github。