用 Claude Code 加 Oxylabs 抓 471 条评测，29 分钟跑完
eyishazyer · x · 2026-11-05
一条 Prompt 让 Agent 读完 500+ 条商品评测
作者用 Claude Code（Opus 5.5）+ Oxylabs Web API 的 MCP 工具，把 Meta Ray-Ban Display 在 Best Buy 上的公开评测抓成一张表格：471 条有效评测，全程 29 分钟，还顺带抓了 9 个 Reddit 帖子。
步骤
- 环境：uv tool install 安装 oxylabs web-api-mcp，npx skills add oxylabs/web-api-skills，填入 API key，agent 即获得搜索与抓取工具。Cursor、Codex 也可用。
- 第一句 prompt：只说清任务——找公开评测页、跳过需登录页面、只要近 12 个月、去重、去 reviewer 姓名、存为 reviews.csv。
- agent 实际动作：12 次限定美国的搜索定位评测页；57 次抓取（逐页扫 Best Buy 列表 + Reddit）；其中 25 次用 AI extraction 按需提取字段得到 JSON。共 548 条进、462 条留，加 9 个 Reddit 帖。
- 第二句 prompt（零新增网络请求）：读 reviews.csv，把投诉归成 5-8 个主题，输出含数量、占比、带链接原文引用的表格。4 分钟后得到：应用受限 23%、重量与佩戴 15%、续航 12% 等。
细节与亮点
- 选 Oxylabs Web API 的理由：按国家搜索、返回 agent 可直接读的 Markdown、按字段名取 JSON、支持 JS 渲染、失败请求不计费。
- 可验证性：表格中每条引用都链回原评测页，可以核查 agent 而不是盲信它。
- agent 还自己发现一个信号：Best Buy 上所有评测都带同一个徽章——"incentivized"（激励性评测），提醒数据可能有偏。
所属事件:开发者用 AI Agent 29 分钟抓取并归类 471 条商品评论(3 条相关)→
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