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Apify multi platform scraper

Skill findscripter/everything-skills/03-data/apify-multi-platform-scraper

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Install
npx -y skills add findscripter/everything-skills --skill apify-multi-platform-scraper

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

2 things to look at

  • no licenseNo license file was found in the repository. Code published without one is not open source by default, so using it at work is a question for whoever answers licensing questions where you are.
  • 1 stars1 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

What its author says it does

Copied from the file, not written here

当需要从社媒/地图/搜索等平台抓公开数据但还没选定具体 Apify Actor 时使用;做 AI 选 Actor→取 schema→运行→导出 CSV/JSON 的统一抓取流水线,覆盖 55+ Actor;不适用于登录/付费墙数据、无 APIFY_TOKEN、纯本地解析或写自定义爬虫。触发词:Apify、抓 Instagram/TikTok/YouTube/Facebook、Google Maps 商家、爬社媒、线索采集

The file declares its own license as MIT. That is the author’s claim about this one file, and it is not the same thing as the license GitHub reports for the repository, which is listed with the other numbers below.

SKILL.md

8.5 KB, as published. Nobody here has run it

何时使用

适用场景:

  • 用户想抓某平台公开数据,但还没指定具体 Apify Actor,需要先把模糊目标映射到最合适的 Actor。
  • 任务横跨多个平台(Instagram / Facebook / TikTok / YouTube / Google Maps / 搜索 / 评论站),希望用一套「选 Actor → 取 schema → 运行 → 汇总」的统一流程。
  • 需要一个通用 Apify 入口,覆盖 55+ 官方/社区 Actor。

不该用的边界:

  • 需要登录态、绕付费墙或违反目标站 robots/ToS 的私有数据。
  • 已经明确知道要调哪个 Actor 且自己直接调用 Apify API,无需选型时(直接用对应 Actor 文档即可)。
  • 纯本地 JSON/CSV 解析、或要写自定义爬虫(用通用爬虫/数据清洗技能)。
  • APIFY_TOKEN、缺必要输入、权限或成功标准不清时,先停下来澄清,别盲跑。

前置条件(无需上来就检查)

  • .env 文件含 APIFY_TOKEN
  • Node.js 20.6+(原生支持 --env-file)。
  • mcpc CLI:npm install -g @apify/mcpc

步骤

复制下面清单跟踪进度:

- [ ] 步骤1:理解目标并选定 Actor
- [ ] 步骤2:用 mcpc 拉取 Actor 输入 schema
- [ ] 步骤3:确认输出格式与结果数量
- [ ] 步骤4:运行抓取脚本
- [ ] 步骤5:汇总结果并推荐后续动作

步骤1:理解目标并选 Actor

先弄清用户要什么,再按下表选最合适的 Actor(常用 Actor ID 见「指令」节)。若都不匹配,直接搜 Apify Store:

export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" tools-call search-actors keywords:="SEARCH_KEYWORDS" limit:=10 offset:=0 category:="" | jq -r '.content[0].text'

SEARCH_KEYWORDS 用 1–3 个简单词(如 "LinkedIn profiles"、"Amazon products"、"Twitter")。

步骤2:拉取 Actor schema

动态获取所选 Actor 的输入 schema 与详情(含描述、README、必填/选填参数、输出字段):

export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" tools-call fetch-actor-details actor:="ACTOR_ID" | jq -r ".content"

ACTOR_ID 换成所选 Actor(如 compass/crawler-google-places)。

步骤3:确认输出偏好

运行前先问:① 输出格式 —— 速答(仅在对话里展示前几条,不落盘)/ CSV(全字段导出)/ JSON(全量导出);② 结果数量(按用例性质给合理默认值)。

步骤4:运行脚本

速答(展示在对话,不落盘):

node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "ACTOR_ID" \
  --input 'JSON_INPUT'

CSV / JSON(落盘)只需追加 --output YYYY-MM-DD_FILE.csv --format csv(或 .json + --format json)。

步骤5:汇总与推荐

完成后报告:结果条数、文件路径与名称、可用关键字段,并按结果类型推荐下一步(见「注意事项」的后续推荐表)。

指令

按平台/用例选 Actor(节选高频项,完整 55+ 见源仓库):

平台代表 Actor ID适用
Instagramapify/instagram-profile-scraper / -post-scraper / -comment-scraper / -hashtag-scraper / -scraper主页、贴文、评论、话题、综合
Facebookapify/facebook-pages-scraper / -posts-scraper / -reviews-scraper / -ads-scraper / -page-contact-information主页、贴文、评论、广告、联系方式
TikTokclockworks/tiktok-scraper / -profile-scraper / -comments-scraper / -hashtag-scraper / -trends-scraper综合、主页、评论、话题、趋势
YouTubestreamers/youtube-scraper / -channel-scraper / -comments-scraper / -shorts-scraper视频、频道、评论、Shorts
Google Mapscompass/crawler-google-places / compass/google-maps-extractor / compass/Google-Maps-Reviews-Scraper / poidata/google-maps-email-extractor商家、详情、评论、邮箱挖掘
其他apify/google-search-scraper / apify/google-trends-scraper / voyager/booking-scraper / voyager/booking-reviews-scraper / maxcopell/tripadvisor-reviews / vdrmota/contact-info-scraper搜索、趋势、Booking/TripAdvisor、联系方式富化

按用例选型:

  • 线索生成:compass/crawler-google-places + poidata/google-maps-email-extractor + vdrmota/contact-info-scraper
  • influencer 发现:apify/instagram-profile-scraper + clockworks/tiktok-profile-scraper + streamers/youtube-channel-scraper
  • 品牌监测:apify/instagram-tagged-scraper + apify/instagram-hashtag-scraper + compass/Google-Maps-Reviews-Scraper
  • 竞品分析:apify/facebook-pages-scraper + apify/facebook-ads-scraper + apify/instagram-profile-scraper
  • 评论分析:compass/Google-Maps-Reviews-Scraper + voyager/booking-reviews-scraper + maxcopell/tripadvisor-reviews

多 Actor 串联(复杂任务):

  • 线索富化:compass/crawler-google-placesvdrmota/contact-info-scraper
  • influencer 尽调:apify/instagram-profile-scraperapify/instagram-comment-scraper
  • 竞品深挖:apify/facebook-pages-scraperapify/facebook-posts-scraper
  • 本地商家分析:compass/crawler-google-placescompass/Google-Maps-Reviews-Scraper

示例

抓某 Google Maps 商家并导出 CSV:

# 1. 取 schema 确认输入字段
export $(grep APIFY_TOKEN .env | xargs) && mcpc --json mcp.apify.com \
  --header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
  tools-call fetch-actor-details actor:="compass/crawler-google-places" | jq -r ".content"

# 2. 运行并导出 CSV
node --env-file=.env ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/reference/scripts/run_actor.js \
  --actor "compass/crawler-google-places" \
  --input '{"searchStringsArray":["coffee shop"],"locationQuery":"Berlin","maxCrawledPlaces":50}' \
  --output 2026-06-03_berlin-coffee.csv \
  --format csv

注意事项

后续动作推荐(步骤5用):

拿到建议下一步
商家列表vdrmota/contact-info-scraper 富化联系方式,或拉评论
influencer 主页用评论 Actor 分析互动
竞品主页用贴文/广告 Actor 深挖
趋势数据用平台话题 Actor 验证

常见报错处理:

  • APIFY_TOKEN not found —— 让用户在 .envAPIFY_TOKEN=your_token
  • mcpc not found —— npm install -g @apify/mcpc
  • Actor not found —— 检查 Actor ID 拼写。
  • Run FAILED —— 让用户查错误输出里的 Apify console 链接。
  • Timeout —— 减小输入规模或调大 --timeout

限制与合规:

  • 仅在任务确实落在上述范围内才用本技能;输出不能替代环境相关的校验、测试或专家复核。
  • 抓取消耗 Apify 算力(按 Actor 计费),大批量前先小规模试跑确认 schema 与字段。
  • 仅抓公开数据,遵守目标平台 ToS 与当地数据法规;勿用于绕过登录/付费墙或抓取个人隐私数据。

互见

  • related:data-scraper-agent-builder —— 想把抓取做成定时自动化 Agent 而非一次性调用时。
  • combines_with:jq-json-processing —— 用 jq 解析/重塑 Actor 返回的 JSON。
  • combines_with:csv-data-cleaner —— 对导出的 CSV 做清洗与去重。

采编自 sickn33/antigravity-awesome-skills(MIT 许可)。

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