decodo-openclaw-skill

让智能体一键抓取任意网页，直接喂给大模型用

Decodo OpenClaw Skill 是一个专为 OpenClaw 智能体框架设计的技能插件，它通过封装 Decodo Web Scraping API，让智能体能够轻松抓取任意网页内容。该技能解决了智能体在获取外部网页数据时面临的复杂解析、反爬虫和格式转换问题，提供简洁的接口调用，支持将抓取结果直接用于 RAG（检索增强生成）流程，从而增强大语言模型的知识库和上下文。核心能力包括：一键抓取 URL 并返回结构化文本、与 OpenClaw 的 LLM 工具调用无缝集成、支持 Google 搜索等场景的网页数据采集。项目用 Python 编写，安装简单，适合开发者快速为智能体添加实时网页数据获取能力。

开源 unknown 智能体
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 153
维护状态 低维护
是否开源 是
定价模式 unknown

项目数据

分类智能体
开发团队Decodo
所属国家
官网地址https://decodo.com
GitHubhttps://github.com/Decodo/decodo-openclaw-skill
定价模式unknown
价格说明定价信息待确认
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型ai-agent,ai-tools,automation,clawhub,google-search,llm,openclaw,openclaw-skill,python,rag,scraping-api,web-scraping
GitHub 星标★ 153
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-02-12 00:00:00
最近更新2026-09-15 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数3

使用教程

核心亮点

  • 封装了成熟的 Decodo API，无需自己处理反爬和解析，稳定省心
  • 与 OpenClaw 框架深度集成，智能体调用只需一条指令，开发效率高
  • 输出格式适合 RAG 流程，能直接增强 LLM 的知识库和问答能力

不足之处

  • 依赖第三方 Decodo API，可能产生费用或存在调用限额
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 智能体需要实时获取新闻、博客等网页内容用于回答用户问题
  • 构建 RAG 应用时，自动采集相关网页作为知识库语料
  • 结合 Google 搜索，让智能体抓取搜索结果页面进行信息聚合

替代项目

Firecrawl、ScrapeGraph-ai、Apify

项目介绍

decodo-openclaw-skill 是自动化工作流领域的开源项目，由 Decodo 开发，是 2026 年新上线的项目。

它收录于自动化工作流分类，该分类目前共有 503 个项目，GitHub 星标数为 153。

项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-15。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：智能体需要实时获取新闻、博客等网页内容用于回答用户问题。同类可对比的替代方案包括 Firecrawl、ScrapeGraph-ai、Apify。

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