这几天我一直在折腾一件小事：
把我个人公众号后台的历史文章和数据，完整提取出来。
一开始我以为不难，结果一上手就发现各种坑：
有时候只能抓到前几篇，有些文章会漏掉，指标也会错位。
最终，按照以下循环多轮迭代搞定了
1、先把现象丢给 AI，让它帮我拆问题
2、我按它给的思路去跑、去看日志
3、出现新问题再回到 AI，继续修正
当前实现的效果
现在已经可以抓取到：
- 历史文章列表
- 每篇文章的核心指标（阅读、点赞、分享、推荐、评论）
- 对应文章正文
需要抓取文章数据时执行一行命令，就能更新最新数据，自带去重。
方案选择
这次我其实也评估过两条常见路线：
1）RAP 方案
优点：
- 上手快
- 对固定流程页面有效
缺点：
- 页面结构一变就容易失效
- 在多分页、异步加载、状态切换场景里维护成本高
2）浏览器自动化方案（如Browse-Use）
优点：
- 对页面结构变化更"有弹性"
- 不强依赖固定 DOM 选择器
缺点：
- 成本更高，每次执行都需要Token（即使有些工具框架带了缓存机制）
- 结果稳定性受截图质量、页面状态、模型波动影响
- 目前更适合"操作自动化"，不太适合"高一致性数据采集"
- 更重要的一点，速度太慢了
3）我最终采用的方案：浏览器驱动的多源采集合并方案
原理也不复杂，核心就三步：
- 先用浏览器登录态打开公众号后台，按
begin=0/10/20...直接翻历史列表页 - 每一页同时从多个来源取数据：可见列表、页面状态对象、HTML内嵌数据
- 把同一篇文章做去重和合并，最后统一落盘；如果主链路拿不全，再用后台接口做兜底
这么实现主要是以下几点考虑
- 运行速度够快（考虑频繁操作会触发WX的限流风控，采集也刻意增加了间隔控制速率）
- 不依赖任何模型，一行命令就可以开始采集
一点启发
我现在越来越相信，AI 最适合切入的地方，
不是先去追那些听起来很大的应用场景，而是先回到自己每天真的会碰到的问题。
这次我做这件事，原因其实很简单。
我不是为了展示什么技术，也不是为了做一个看起来很完整的项目，
就是因为我自己确实需要复盘内容，而数据整理这一步一直很麻烦。
所以这次最让我有感触的，不是"又跑通了一个流程"，
而是我终于把一个自己会长期遇到的问题，借助AI往前推进了一步。