ZooData

{"translation":"你好 PH 👋，我是 ZooData 的 Ning。

简单介绍一下我们为什么做这个产品。

如果你做过任何和 Agent 相关的东西，你就知道数据是个大问题。你抓取一个页面——用 browser-use、Playwright 或别的工具——拿回来的都是原始 HTML 或者所谓"清洗过"的 markdown。无论哪种，里面都塞满了导航栏、页脚、广告和模板文本。人看着没问题，但对 LLM 来说，模型得先过滤掉这些垃圾才能干正事，白白烧掉成千上万的 token。规模化之后这是真金白银的浪费。

Markdown 通常是大家的选择。但 Markdown 是为人阅读设计的，不是为需要基于数据采取行动的 Agent 准备的。读者不同，格式也应该不同——Agent 不需要散文，需要的是结构化数据。

ZooData 把数据提取这一步做对了：

• 任意 URL → 结构化 JSON。无需定义 schema，无需为每个站点写解析器，无需维护选择器胶水代码。

• 相比同一页面的原始 markdown，token 用量减少约 75%——成本大约是其他提取工具的五分之一。而且你只为实际使用的字段付费，提取过程本身不消耗额度。

• 提供 API、CLI 和 MCP server，可以直接接入你的 Agent 技术栈，无需重写任何东西。

• 预分析的电商平台情报——竞品、市场、流量和消费者信号，Agent 可以直接查询，无需自己抓取后再拼凑。更多平台持续接入中。

我们认为 AI Agent 下一个瓶颈不会是模型有多聪明，而是它们所依赖的数据质量。

随着 AI 生成内容在互联网上泛滥，Agent 需要干净、结构化、可验证的数据才能做出可靠的决策。这正是我们在搭建的底层，而它会不断累积：每处理一个页面，下一次请求就会更便宜、更快、更可信。

ZooData 是这一切的基石——我们不久前在这里发布了面向个人用户的 ZooClaw（个人 Agent），企业版 ZooWork 也即将推出。

1,000 个免费额度，无需信用卡。只需要让你的 Agent 执行：

npx skills add SerendipityOneInc/ZooData-Skills就可以开始使用了。

非常期待你的反馈。也很好奇——你遇到过最棘手的抓取网站是哪个？🙏

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