Openclaw 与 Scrapling 手动部署及 Walmart 数据采集策略

爬完但数据少，换关键词，并提示 AI 阅读完 Scrapling-Skill 的文件及子文件夹的文件来加强应对措施。

告诉 AI 采集 www.walmart.com 并发在 5-30 分钟爬 500 个 plane，先确认方案，避免 AI 盲目执行。

告知 DL 的端口。

让 AI 测试能否使用 DL。

中间尝试过让 AI 自己调整，但不是太慢就是触发封控。

指导 AI 先了解网页结构和 JS 逆向，再开始采集。

最终完成采集。

到 Openclaw 的工作空间（这里是 /Users/<username>/.openclaw/workspace，以实际为准），可以看到确实采集到数据。

让 AI 分析为什么前面采集失败的原因。

如何让你的 AI/Openclaw 成为爬虫高手

核心原则：从'执行工具'到'策略专家'

实战四步法

第一步：环境管控（避免踩坑）

关键决策：手动 > 自动

• 拒绝'一键安装'的诱惑
• 隔离 Python 环境（venv/conda），防止依赖地狱
• 明确告知 AI：禁止在全局环境安装包

Prompt 示例：

'使用本地已配置的 Python 环境，路径在 ~/projects/scraper/.venv，禁止安装任何新包，如有依赖缺失先告知我确认'

第二步：任务拆解（强制规划）

必须让 AI 先输出方案，再动手执行

标准流程：

1. 目标确认：爬什么？多少量？什么字段？
2. 网站分析：结构类型（静态/动态/SPA）？反爬强度？
3. 策略制定：请求频率、并发数、代理配置、数据存储
4. 风险控制：触发封禁的应对预案

Prompt 示例：

'在写代码前，先确认你的采集方案：①网站结构分析 ②反爬策略 ③并发控制参数 ④数据存储格式。确认后再开始编码'

第三步：深度赋能（文档驱动）

让 AI 完整阅读工具文档，而非依赖片段知识

**关键 Insight：**AI 的'爬虫能力'上限 = 它能获取的上下文信息密度

第四步：迭代优化（数据驱动）

从失败中学习，而非盲目重试

数据少→ 换关键词 → 被封控 → 分析 JS → 调整策略 → 成功

每次迭代必须回答：

• 为什么失败？（被封/数据缺失/结构变更？）
• 哪些变量需要调整？（并发/代理/解析逻辑？）
• 如何验证改进效果？（小规模测试 → 全量）

高阶技巧

1. 反爬对抗的'让 AI 先侦察'原则

❌ 错误：'提高并发，加代理，继续试'
✅ 正确：'分析这个网站的 _px2 加密参数生成逻辑，找到逆向方案'

2. 人机协作的边界设定

3. 建立 AI 的'爬虫知识库'

让 AI 记录每次任务：

• 网站特征指纹（技术栈、反爬强度）
• 成功策略模板
• 失败案例警示

爬虫任务启动前的核心准备路线图