理解网页,不放任 AI。
AI 从列表与详情样本中生成受约束的 RulePlan,经服务端验证后编译为采集规则。不接受模型生成的任意代码。
01 / THE PHILOSOPHY
网页会变,模型有不确定性。数据管线不该因此成为黑箱。Extrio 把接入与执行分开,让每一步都有明确边界。
AI 从列表与详情样本中生成受约束的 RulePlan,经服务端验证后编译为采集规则。不接受模型生成的任意代码。
字段、选择器和样本验证一起进入审核。只有人能批准发布;规则版本冻结,并以 Ed25519 签名绑定审核结果。
运行固定规则与数据合同,记录质量决定、增量检查点和数据谱系。网站变化时生成新候选,重新审核,而不是静默改写规则。
不是再造一个爬虫。是让采集成为可审阅、可持续、可追溯的工作。
THE EXTRIO WAY02 / THE WORKSPACE
一个为数据运营设计的桌面工作台。规则、运行与结果相互关联,问题不再淹没在日志里。

已采集的结果与尚未确认的覆盖范围,分别如实呈现。
FIG. 02真实本地验收界面 · 中文控制台 · 非在线试玩 / 非性能基准
为需要解释数据来路的团队而建
03 / UNDER THE HOOD
控制面接受意图,独立 Worker 执行任务。智能只参与规则生成,正式运行沿着已审核的合同前进。
认证 · 合同 · 持久化命令 · 操作状态
/api/v1Crawl4AI公开或已授权的列表与详情
RulePlan → GatherSpec模型生成计划,服务端验证
RuleVersion审核通过后发布,不可变
样本探索与规则编译需要模型。人工审核是不可绕过的发布边界。
MCP 将 Extrio 作为受治理的数据工具。Agent 可以创建待审核采集需求、触发已发布规则、查询带谱系的结果,但不能发布规则。
查看 MCP 接入create_collectionhuman reviewtrigger_runpublished rulesquery_itemswith lineagepublish_rulehuman only04 / BUILT IN THE OPEN
代码、规则合同和项目决策都可以阅读。我们更愿意公开支持边界与验证证据,而不是给出无法复现的承诺。
AI 规则生成与修复、人工发布、确定性采集、证据导出、Webhook 与 MCP。
跨站点兼容、浏览器渲染来源和漂移恢复质量。当前证据主要来自仓库测试与本地验收。
聚焦一组真实团队的持续运营与体验验收。托管试用、公开基准与多租户硬化仍在路线图中。
git clone https://github.com/iiwish/extrio.gitcd extriodocker compose up --build需要 Git 与 Docker Compose。启动后在 127.0.0.1:8080 创建实例管理员。外网部署前请先阅读安全与自托管指南。