eコマース・データ収集の実践ガイド
Open Operatorで電子商取引ウェブサイトのクロール防止メカニズムを処理するには、特別な設定とスキルセットが必要です：
コア実施プログラム
- 動的行動シミュレーション：
examplesディレクトリにecommerce.tsを作成し、Agentを使用して設定します：
- ランダム・ローリング・レンジ
- マウスの軌跡が均一でない
- ページ滞在時間の変動
これらのパラメータは、認識される確率を大幅に低下させる可能性がある。 - データ抽出戦略：
StagehandのDOMモニタリング機能との組み合わせ：
1.製品リストのMutationObserverイベントをリッスンする。
2.XPathを使用して、価格/在庫などの動的要素を見つける
3.プロキシIPローテーションによるアクセス回数制限への対応 - 分散スケーリング：
Browserbase Cloud BrowserとKubernetesを組み合わせて実現：
- 自動スケーリングブラウザの例
- 地理的に分散されたIP割り当て
- 非同期タスクキュー管理
典型的なコード例では、Cloudflareのバリデーションがどのようにバイパスされるかを示しています。手動による操作シミュレーションのトレーニングが実行され、その後、一連の操作を生成するために強化学習モデルが適用されます。
この答えは記事から得たものである。オープン・オペレーター：AIインテリジェンスでクラウド・ブラウザの操作を自動化するについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " オープンオペレーターのテクニックをeコマースのクローラーシナリオに適用するには？
