抓 30 家工厂 97.4% 敢用
输入「羽绒服」三个字，输出一张能拍板的供应商表：21 个字段，逐项能回源核对。
11 月 12 日 19:00 直播 · WorkBuddy + CloakBrowser
LIVE11 月 12 日（周四）19:00 · 视频号直播
点击预约锁定直播间
几十家工厂，要一个个点开看；数据一半在列表页、一半在详情页；一天只能整理十几家，资质口径还各写各的。这个案例要做的，是把这条又慢又容易出错的活，交给一个能被验收的智能体。
先看结果：一张能拍板的表
RESULTS
两节课之后，学生手上是一张 21 个字段 的供应商表，和一句能对得上源站的话：这 30 条，97.4% 的字段逐项一致。
30
家有效工厂
去重校验后入库
21
项核心字段
列表 3 + 详情 17 + 主页 1
97.4%
核对一致率
30 条 × 21 字段回访源站
4
家进优先谈判池
金牌制造 + 履约≥99% + 月产值≥51 万
交付一份可筛选的供应商表
Excel 与 CSV 双份，21 个字段齐全，按牌级、履约率、月产值随手筛。
交付一个自动核验脚本
抓完自己回访源站，逐字段比对，把差异项标出来，并区分「数据在变」与「抓错了」。
交付一个能复用的技能包
zip 装 SKILL.md，换个品类、换个平台，改一句话就能重跑。
数据的价值不在「抓到了」，而在「敢拿来拍板」。
这个案例要做什么
WHAT IT TRAINS
学生要练的不是写几行爬虫，而是三件事：把需求说清楚、把结果验明白、把活留下来。
01会定义
一句话交代「数据源 + 品类 + 目标产物 + 分析维度」，AI 才知道该抓哪些字段。
02会验收
抓完自己回访源站，逐字段比对，说得出 97.4% 是怎么算出来的。
03会复用
打成一个技能包，下次换品类不用从零开始。
会写代码只是入场券。企业真正在看的是：拿到一堆杂乱的页面，你能不能独立跑完一条链路，交出可被检验的结果。
五步链路，每步都留了人的位置
PIPELINE
ROADMAP
登录交给人。脚本只负责打开页面、等扫码、认出登录态；账号是人的，验证码也是人的。
抓10 家暂停。抓满 10 条就写下 PAUSE_FOR_CONFIRM.flag 停住，等人点头再继续——真出错也只错 10 条。
抓完必须自检。提示词里直接写死「写一个脚本比对源数据」，97.4% 这个数字才有可能出现。
让 AI 干活的关键，不是提示词写得多漂亮，而是把「停下来问人」和「干完自检」写进流程。
五个坑，都是原样踩出来的
PITFALLS
坑 01一启动就 502
本机代理变量没清，封装库以为要联网下载。清掉代理变量，再指定本机浏览器路径。
坑 02中文名全变乱码
源站用 GBK，脚本按默认编码硬解。显式声明 GBK，落盘前统一转 UTF-8。
坑 03翻到第 3 页就重复
页码不在网址里，而在请求体的 beginPage。翻页参数跟着接口走，别跟着地址栏走。
坑 04详情页张冠李戴
列表序号和详情页对不上。用 memberId 做关联主键，别用「第几条」。
坑 05以为掉登录了
页面空白就判定未登录，结果白白重跑。看 Cookie 里的关键字段，别只看「有没有登录按钮」。
放进课堂，老师省的是什么
FOR TEACHERS
人工选厂
一天十几家，口径全靠人记
智能体链路
两节课 30 家，口径写死在脚本里
-
有一份完整样板，学生知道「做到什么程度算做完」 -
有一套验收标准，批作业不用只凭印象 -
有一个能带走的产出，毕业作品集里放得进去
收尾还留了四个进阶任务：换品类、换网站、换技术、对比模型——每个只改一个变量，学生自己就能把链路走第二遍。
数据抓取课，练的从来不是抓取
END
这个案例里，抓取只占三分之一。更难的是前面那句「我要什么」，和后面那句「这份数据对不对」。
学生带走的也不是一段脚本，而是一条能重复的链路：定义 → 抓取 → 核验 → 结论 → 打包复用。
会提问、会验收、会交付，才算真的会用 AI 干活
我们是杰科力 AI 教学团队，专注把 AI 大数据做成能进课堂的真实案例。课程与资料咨询：党老师 18081053765。
完整资料（提示词、Skill 包、设计书示例、教学课件）可在 数字经济AI大数
据教学平台下载：ai.jiecl.com → 数字经济→ 数字经济AI大数据教学平台。
如果你觉得今天这篇有收获，欢迎点赞、在看、转发三连，我们下篇见