3年爬虫老狗亲测2026最新OpenClaw:熬3天的DOM+反爬+存储,现在18分钟零核心代码搞定!

3年爬虫老狗亲测2026最新OpenClaw:熬3天的DOM+反爬+存储,现在18分钟零核心代码搞定!

“威哥!你上周说的那套跨境电商竞品监控,今天怎么提前三天就把全月的历史回溯数据交了?以前不都得熬到截稿前最后一晚?” 同部门负责选品的阿凯抱着刚打印好的热卖品趋势表冲过来,咖啡渍溅了半页纸都没察觉。

我正对着OpenClaw的控制台啃楼下刚买的煎饼果子,刚好跑完当天的实时价格更新,MySQL的同步提示音“叮”的一声弹在右下角。我把控制台的操作日志往阿凯那边拉了拉:“因为我把那套跑了两年的Selenium+Scrapy+ProxyPool老古董给换了,用的是2026刚更新大模型内核的OpenClaw。你看,回溯30天6个平台2000个SKU的价格、销量、库存、评论关键词,以前我得写3000多行代码,调代理池、改DOM、写OCR识别动态价格标签,连轴转3天才能勉强跑通,还得担心中途崩了重跑。现在?我就用大白话写了个目标,连一行核心逻辑代码都没敲,刚才还特意刷新了亚马逊的反爬验证,照样一次跑通,全流程刚好18分钟。”

阿凯眼睛瞪得比煎饼果子里的火腿肠还大:“大白话写目标?快给我看看!我虽然不懂代码,但以后选品要临时抓点数据,也不用天天追着你屁股后面改需求了!”

行,刚好今天没什么紧急的实时监控任务,给你唠唠我踩过的坑、OpenClaw 2026的新变化,以及怎么用它搭这套跨境电商竞品监控系统——连我上周刚踩的亚马逊新出的“动态验证码拼图”的坑都告诉你。


一、先吐吐3年传统爬虫的苦水,你肯定有共鸣

我从2023年开始做跨境电商的技术支持,写爬虫写了整整3年,用过的工具能列一长串:Selenium、Playwright、Scrapy、Pyppeteer、BeautifulSoup、lxml、ProxyPool、OCR库……看似万能,实则每一个都是“定

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从零开始使用ISSACLAB训练自己的机器人行走

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ISAACLAB入门教程 作者:陈维耀 1. 环境配置 1.1 推荐配置 * 操作系统: Ubuntu 22.04 LTS * 显卡: NVIDIA RTX 4080或以上 1.2 ubuntu 22.04 LTS安装 参考ZEEKLOG的Ubuntu 16.04 LTS安装教程,将其中的ubuntu 16.04镜像文件替换为ubuntu 22.04镜像文件,其他步骤保持不变,建议/home与/usr的硬盘容量均不少于200G。 1.3 安装NVIDIA驱动 根据自身显卡型号与操作系统,选择对应的显卡驱动,建议选择550.xxx.xxx版本的显卡驱动,按照教程进行安装即可,安装完成后在终端输入nvidia-smi,若出现以下信息则表示驱动安装成功: Thu Jun 5

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openclaw多Agent和多飞书机器人配置

增加Agent多个飞书机器人 一个Agent尽量只用一个飞书机器人配置 一:先增加新的agent # 创建新的Agent,命名为new-agnet openclaw agents add new-agnet # 查看创建结果 openclaw agents list 二:新的agent与新的飞书链接 配置agnet下的channels: 在命令行输入 # 配置new-agnet机器人(替换为实际App ID和App Secret) openclaw config set agents.new-agnet.channels.feishu.appId "你的new-agnet 飞书 App ID" openclaw config set agents.new-agnet.channels.feishu.appSecret "你的new-agnet 飞书 App Secret"

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Unity_VR_Pico开发手册_一键配置开发环境无需手动配置环境(后来发现)

文章目录 * 一、配置开发环境 * 1.下载PICO Unity Integration SDK * 2.安装 Unity 编辑器(添加安卓开发平台模块) * 3.导入下载的SDK * 4.项目配置和切换开发平台 * 5.导入 XR Interaction Toolkit * 6.安装 Universal RP(通用渲染管线)并设置 (选做) * 二、调试环境搭建(无PICO设备/有PICO设备两种调试方式并不互斥,但不能同时运行) * 1.无PICO设备 * 2.有PICO设备 * 3.PICO设备开启开发者模式 * 4.模拟设备和串流调试如何切换 * 三、发布所需材料以及构建安装包前配置信息 * 1.账号注册并创建组织(重点,这里关乎后面上传打包好的apk,如果不做无法上传) * 2.

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带可二次开发的管理配置端 + 非低代码 + 原生支持标准化 Skill框架选择

「带可二次开发的管理配置端 + 非低代码 + 原生支持标准化 Skill」的开源 Agent 框架,筛选 3款完全匹配的框架(均为代码级可扩展、自带 Skill 管理后台、支持 SKILL.md/MCP 标准),附核心特性、二次开发要点和部署步骤,都是企业级/开发者友好的选型: 一、首选:LangGraph + LangServe(LangChain 官方生态,Python 栈,极致可扩展) 核心定位 LangChain 官方推出的「Agent 编排 + 服务化」框架,自带可二次开发的 Skill/Tool 管理后台(LangServe Dashboard),纯代码开发、无低代码封装,是 Python 生态的最佳选择。 关键特性

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