如题
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让大模型帮我写爬虫，生成出来看着挺像回事，一跑报错，要么选择器对不上，要么被反爬拦住。
原因也不复杂：模型不知道目标页面的真实结构，也没有运行环境，凭经验猜的选择器很容易错。反爬这块更难，静态代码里写死的那点请求头，对付一般的站点还行，遇到严一点的就没用。
比较实际的做法是把 AI 当作写解析逻辑的助手，请求和反爬交给专门的工具。比如用亮数据的 MCP，直接让 agent 去采集——它内置了解锁能力，验证码、IP 轮换、浏览器指纹这些不用你写；采集类 MCP 里还带了各大电商、社媒的采集接口，返回结构化 JSON。你只需要用自然语言描述要什么数据，剩下交给它跑。AI 负责调度和解析，工具负责对抗拦截，分工清楚，成功率就上来了。
