pure.md采用多层次的代理技术服务来应对网站反爬虫机制，这是其区别于普通爬虫工具的核心竞争力。系统部署了三种主要规避策略：数据中心代理用于常规请求，住宅IP代理模拟真实用户行为，历史数据源(如Common Crawl和Wayback Machine)作为备选方案。这种多层架构确保在目标网站封锁常规爬虫时仍能稳定获取数据。
技术细节方面，工具会动态调整请求频率和访问模式，包括：自动管理cookie和session、模拟人类浏览行为、设置合理的请求间隔等。对于需要登录的网站，用户可以通过API请求头添加认证cookie实现授权访问。测试数据显示，该系统可成功突破包括Science.org在内的90%以上学术付费墙。
相比传统爬虫工具，pure.md的反检测系统可将内容获取成功率提升至92%，较普通工具的40-60%有显著改善。这种可靠性使其成为需要持续数据更新的AI训练项目的理想选择。
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