• Agent Browser
  • Giá cả
  • Tài liệu
Loading Light/Dark Toggle

Các sản phẩm

Agent Browser

AI Scrapers

Trình trích xuất ChatGPT
Trình trích xuất Perplexity
Gemini Scraper
Copilot Scraper
Google AI Mode Scraper
Google AI Overview Scraper
Grok Scraper

Nhà phát triển

Tài liệu
API Reference
Trạng thái

Hợp pháp

Chính sách bảo mật
Điều khoản sử dụng
Chính sách hoàn lại tiền
Don lồng bán thông tin của tôi

Trung tâm học tập

Blog cào
Tích hợp
Câu hỏi thường gặp
Thuật ngữ

© 2026 NST LABS TECH LTD.
All Rights Reserved.

Tất cả các dịch vụ đều trực tuyến

© 2026 NST LABS TECH LTD.
All Rights Reserved.

Liên hệ với chúng tôi

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Không nghiêm túc tuân thủ luật pháp và quy định của từng khu vực và chúng tôi không tham gia vào bất kỳ truy cập hoặc thu thập dữ liệu trái phép nào từ các nguồn riêng tư, bí mật hoặc bị hạn chế

Web Scraping Blog

Hướng dẫn toàn diện nhất, được tạo ra cho tất cả các nhà phát triển cào web.

Bài viết phổ biến nhất

loading...
Liên hệ với nhóm bán hàng của chúng tôi
Monday to Friday, 9:00 AM - 18:00 PMSingapore Standard Time (UTC+08:00)

Scrapless cung cấp các dịch vụ tự động hóa và tự động hóa web được cung cấp bởi AI, mạnh mẽ và có thể mở rộng được tin tưởng bởi các doanh nghiệp hàng đầu. Các giải pháp cấp doanh nghiệp của chúng tôi được thiết kế để đáp ứng nhu cầu dự án của bạn, với sự hỗ trợ kỹ thuật chuyên dụng trong suốt. Với một nhóm kỹ thuật mạnh mẽ và thời gian phân phối linh hoạt, chúng tôi chỉ tính phí cho dữ liệu thành công, cho phép trích xuất dữ liệu hiệu quả trong khi bỏ qua các giới hạn.


Liên hệ với chúng tôi ngay bây giờ để thúc đẩy sự phát triển kinh doanh của bạn.

4.8
4.5
4.8
8.5
Đặt một bản demo

Cung cấp chi tiết liên hệ của bạn và chúng tôi sẽ nhanh chóng liên hệ để cung cấp bản demo và giới thiệu sản phẩm. Chúng tôi đảm bảo thông tin của bạn vẫn được bảo mật, tuân thủ các tiêu chuẩn GDPR.

Đăng ký và yêu cầu dùng thử miễn phí

Bản dùng thử miễn phí của bạn đã sẵn sàng! Đăng ký một tài khoản không cần thiết miễn phí và bản dùng thử của bạn sẽ được kích hoạt ngay lập tức trong tài khoản của bạn.

Đăng ký

Mới nhất

Scrapeless n8n Integration v0.5.4: Quy trình làm việc AI Scraper
Scrapeless Official cho n8n v0.5.4 thêm bảy hành động AI Scraper. Tìm hiểu cách cấu hình chúng và xây dựng quy trình làm việc trả lời AI đa động cơ.
07-Aug-2026
Workflow n8n AI Scraper không cần thu thập dữ liệu kết nối bảy công cụ AI trả lời đến các đầu ra tự động hóa có cấu trúc.
Hướng dẫn API TikTok Scraper: Dữ liệu Hồ sơ, Bài đăng và Cửa hàng
Một hướng dẫn thực tế cho diễn viên trong việc thu thập và mô hình hóa dữ liệu công khai từ hồ sơ TikTok, bài đăng và sản phẩm Shop bằng Scrapeless.
01-Sep-2026
Tổ chức công việc API thu thập dữ liệu TikTok cho hồ sơ, bài viết và dữ liệu sản phẩm Shop
Máy chủ MCP không bị bỏ qua chính thức hoạt động! Xây dựng Kết nối AI-Web Tối ưu của bạn.
Khám phá cách mà Máy chủ MCP không mảnh vỡ cung cấp cho LLM khả năng duyệt web và thu thập dữ liệu theo thời gian thực. Tìm hiểu cách xây dựng các tác nhân AI có thể tìm kiếm, trích xuất và tương tác với nội dung web động một cách liền mạch.
01-Sep-2026
Máy chủ MCP không rác

Cấu trúc Kinh tế AI: Cách mà Các Đại lý Tự động Đang Định hình lại Thương mại và Mạng

Hướng dẫn này đi qua ba lớp của ngăn xếp kinh tế AI mà điều khiển thương mại agentic — một giao thức công cụ (MCP) cho phép các tác nhân tiếp cận công cụ và dữ liệu, các giao thức thanh toán máy-nhập (x402, Giao thức Thương mại Agentic, Giao thức Thanh toán Agent) cho phép các tác nhân thanh toán giá trị mà không cần con người và một lớp dữ liệu đáng tin cậy giữ cho các quyết định mua sắm tự động được dựa trên những gì thực sự đúng trên web trực tiếp. Nhận thức quan trọng là chất lượng dữ liệu là nền tảng chịu lực: một tác nhân thanh toán dựa trên giá cũ hoặc một trang web JavaScript-rendered trống rỗng sẽ thất bại một cách im lặng và tốn kém, đó là lý do tại sao Trình duyệt Scraping Không Rác — renderring JavaScript, cố định luồng ra dân cư theo khu vực và đánh bại các hệ thống chống bot — không phải là một thứ có thể có, mà là điều cần thiết cho bất kỳ hệ thống thương mại agentic nào muốn tiếp cận phần lớn của web vẫn được xây dựng cho con người.

Emily ChenEmily Chen
03-Jun-2026
Chồng Kinh Tế AI: Cách Các Tác Nhân Tự Động Đang Định Hình Lại Thương Mại và Web

Cách xây dựng hệ thống RAG đạt tiêu chuẩn sản xuất và giảm chi phí token LLM xuống 70%

Hướng dẫn này cho thấy rằng việc xây dựng các tập dữ liệu LLM và RAG chất lượng cao yêu cầu phải trích xuất văn bản sạch, không phải HTML thô, và hướng dẫn qua một quy trình Python bốn giai đoạn—khám phá URL qua google_search hoặc sitemaps, tải từng trang trong trình duyệt đám mây chống phát hiện và trích xuất Markdown sạch với scrape_markdown, chia nhỏ Markdown thành các cửa sổ chồng chéo từ 500–1000 token, và nhúng mỗi phần vào cơ sở dữ liệu vector để truy xuất. Kết quả là một hệ thống có khả năng mở rộng, biến các trang web công cộng lộn xộn thành các tập dữ liệu sẵn sàng sản xuất với chi phí token thấp hơn 70% và chất lượng truy xuất tốt hơn đáng kể, tất cả đều không cần bộ điều hợp cho từng trang hay tinh chỉnh dấu vân tay.

Ethan BrownEthan Brown
02-Jun-2026
Cách xây dựng hệ thống RAG chất lượng sản xuất và giảm chi phí token LLM xuống 70%

Cách biến Google Maps thành một quy trình dẫn đầu: Trích xuất hàng ngàn khách hàng tiềm năng đủ tiêu chuẩn chỉ trong vài giờ.

Google Maps có danh bạ doanh nghiệp địa phương phong phú nhất, nhưng việc trích xuất nó ở quy mô lớn đòi hỏi phải có phương pháp render chống phát hiện và định tuyến proxy dân cư. Hướng dẫn này sẽ đi qua một quy trình bốn giai đoạn - khám phá với google_search và cuộn bản đồ đã được render, trích xuất các trường có cấu trúc từ các bộ chọn ngữ nghĩa, làm phong phú từ các trang web doanh nghiệp, và đủ tiêu chuẩn theo uy tín - biến các tìm kiếm theo loại thành danh sách khách hàng tiềm năng đã loại bỏ trùng lặp, sẵn sàng cho CRM mà không cần nghiên cứu thủ công hoặc bộ điều hợp theo trang.

Isabella GarciaIsabella Garcia
02-Jun-2026
Cách biến Google Maps thành một kênh khách hàng tiềm năng: Trích xuất hàng nghìn khách hàng tiềm năng đủ tiêu chuẩn chỉ trong vài giờ

Cách gửi JSON với cURL: Hướng dẫn đầy đủ về -d, --json và những sai lầm phổ biến

Hướng dẫn này cho thấy việc gửi JSON bằng cURL cần hai thành phần độc lập - một thân yêu cầu JSON và một tiêu đề Content-Type: application/json - và hướng dẫn qua hai phương pháp để đạt được điều này: cờ cổ điển -d cộng với tiêu đề -H rõ ràng, và phím tắt hiện đại --json (cURL 7.82.0+) tự động thiết lập cả hai tiêu đề. Bằng cách đề cập đến các lỗi phổ biến (trích dẫn shell, quên tiêu đề, xử lý tệp), các ví dụ thực tế với các điểm cuối echo công khai, và một cuộc gọi thực tế đến API Scrapeless MCP, hướng dẫn chỉ cho bạn cách một lệnh cURL hoạt động trong terminal của bạn chuyển đổi trực tiếp thành mã sản xuất.

Sophia MartinezSophia Martinez
02-Jun-2026
Cách gửi JSON với cURL: Hướng dẫn đầy đủ về -d, --json và các lỗi thường gặp

Cách tạo thông báo giảm giá trong Python: Giám sát thời gian thực với trình duyệt thu thập dữ liệu không rác.

Hướng dẫn này trình bày cách xây dựng một hệ thống cảnh báo giảm giá đạt tiêu chuẩn sản xuất bằng cách kết hợp công nghệ tạo hình đám mây chống phát hiện của Scrapeless Scraping Browser với một pipeline Python đơn giản, có khả năng trích xuất giá từ DOM đã được tạo, lưu trữ chúng trong một nhật ký chỉ thêm, so sánh với mức giá thấp trước đó, và kích hoạt webhooks khi có sự giảm giá. Kết quả là một hệ thống giám sát có khả năng mở rộng hoạt động trên hầu hết các trang sản phẩm công cộng, xử lý các biến thể giá theo vùng thông qua các proxy gắn geo, và chạy không cần giám sát trên bất kỳ bộ lập lịch nào—chứng minh rằng theo dõi giá theo thời gian thực yêu cầu phải có việc tạo hình, không chỉ là các yêu cầu HTTP.

Alex JohnsonAlex Johnson
01-Jun-2026
Cách Tạo Cảnh Báo Giảm Giá Trong Python: Giám Sát Thời Gian Thực Với Trình Duyệt Lướt Web Không Mất Dữ Liệu

Cách thu thập dữ liệu sản phẩm Walmart: Tại sao proxy chung không hiệu quả và điều gì thực sự hiệu quả.

Hướng dẫn này cho bạn biết cách trích xuất dữ liệu sản phẩm Walmart, giá cả cạnh tranh và thông tin tồn kho một cách đáng tin cậy mà không gặp phải các rào cản chống bot hay các trang kiểm tra bot được ngụy trang dưới dạng phản hồi HTTP 200. Tìm hiểu lý do tại sao proxy chung không hoạt động trên Walmart, và khám phá cách mà các trình duyệt đám mây được kết xuất với đường truyền dân cư và tính năng duy trì phiên lại cung cấp lưới sản phẩm thực tế mà bạn cần để theo dõi giá, giám sát tuân thủ MAP và tiếp nhận danh mục ở quy mô lớn.

Ethan BrownEthan Brown
01-Jun-2026
Cách thu thập dữ liệu sản phẩm Walmart: Tại sao proxy chung thất bại và cái gì thực sự hiệu quả

Cách thu thập kết quả tìm kiếm trên eBay: Hướng dẫn khởi động phiên và chống phát hiện

Hướng dẫn này đi qua mô hình khởi động phiên giúp vượt qua các biện pháp bảo vệ điểm cuối tìm kiếm của eBay, vì vậy bạn có thể thu thập dữ liệu về giá cả và tình trạng hàng hóa một cách đáng tin cậy và đưa vào các quy tắc định giá lại, quy trình bảo vệ thương hiệu hoặc nghiên cứu sản phẩm sử dụng AI. Xây dựng một pipeline giám sát eBay đạt tiêu chuẩn sản xuất theo dõi giá của đối thủ, phát hiện các danh sách không hợp pháp và thu thập dữ liệu sản phẩm cụ thể theo địa lý - tất cả đều không vi phạm các rào cản chống phát hiện của eBay.

Emily ChenEmily Chen
01-Jun-2026
Cách thu thập kết quả tìm kiếm trên eBay: Hướng dẫn khởi động phiên và chống phát hiện

Cách Xây Dựng Quy Trình Định Giá Cạnh Tranh: Theo Dõi 5.000 Mã Hàng Qua 8 Đối Thủ Hàng Ngày

Theo dõi giá của các đối thủ cạnh tranh trên 5.000 SKU và 8 đối thủ ở 4 thị trường hàng ngày bằng cách xây dựng một hệ thống giá cả có thể mở rộng, cho phép xem từng trang sản phẩm thông qua Scrapeless với luồng dữ liệu cụ thể cho từng thị trường, trích xuất giá vào một sơ đồ chuẩn hóa và truyền kết quả đến kho của bạn để đưa ra quyết định điều chỉnh giá theo thời gian thực. Kiến trúc này tách biệt việc thu thập (kết xuất → trích xuất → chuẩn hóa) khỏi việc đưa ra quyết định (so sánh → cảnh báo), do đó các quy tắc giá của bạn vẫn giữ được sự ổn định ngay cả khi các nhà bán lẻ thay đổi DOM của họ.

Ethan BrownEthan Brown
28-May-2026
It seems like there might be a mistake or a misunderstanding in your request. Could you please provide the English text you would like me to translate into Vietnamese?
Trước
50
51
52
Kế tiếp