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Eine npm-Installation. Lokal mit gebündelter Engine ausführen - Ihre gescrapten Zeilen verlassen den Rechner nicht.
Die Webdaten-Engine, die Ihr Team vom Laptop, aus einer CI-Pipeline oder im KI-Agenten des nächsten Quartals ausführen kann - dasselbe Binary, derselbe Vertrag.

Dieselbe CLI. Dieselben Exit-Codes. Derselbe JSON-Vertrag - egal ob auf dem Laptop, in CI oder in einer Agentenschleife.
Eine npm-Installation. Lokal mit gebündelter Engine ausführen - Ihre gescrapten Zeilen verlassen den Rechner nicht.
In GitHub Actions, Docker, Airflow oder Cron einfügen. Stabile Exit-Codes und Env-Var-Auth, die nie auf die Festplatte schreibt - besteht Security-Reviews im ersten Durchlauf.
Geben Sie die CLI an Claude, Cursor oder Ihre eigene Agentenschleife weiter. JSONL-Streaming lässt den Agenten den nächsten Schritt planen, bevor der Lauf endet.
Dasselbe Binary auf Laptop, CI-Pipeline oder im Agenten - vorhersehbar genug für die Bereitschaft.
Ein Growth Analyst zieht jeden Morgen Wettbewerberpreise in ein Jupyter Notebook. Ein Lauf + ein Datenexport - frisches Sheet vor dem Kaffee, kein Selenium zum Beaufsichtigen.
$ octoparse run lp-pricing
✓ 248 rows → pricing.csv
Ein Retail-Datenteam führt geplante Extraktionen jeden Montag um 06:00 UTC in CI aus. Stabile Exit-Codes leiten Erfolg weiter, Fehler direkt an die Bereitschaft - keine Container zu warten.
# .github/workflows/pull.yml
- run: octoparse run $TASK --json
- run: dbt build
Ein Vertical-AI-Startup stellt die CLI in Claude / Cursor als strukturiertes Tool bereit. JSONL-Streaming gibt dem Agenten zeilenweises Feedback, sodass er den nächsten Schritt planen kann, bevor der Lauf endet.
tool: octoparse.run
stream: jsonl
next_action: enrich rows
Sechs Gründe, warum Kunden Octoparse wählen - und bleiben.
200+ sofort ausführbare Templates - Amazon, LinkedIn, Google Maps, YouTube, Yelp, HN, Reddit und mehr. Eine REST-Struktur, gleiche kanonische Felder, keine XPath- oder Selektorpflege.
Browser-Pool, Proxy-Rotation, Anti-Bot, Paginierung, strukturierter Export - seit 2018 im Einsatz bewährt.
Ihre Läufe, Ihre Bytes. Wir verkaufen, verteilen oder trainieren nicht mit den Daten, die wir für Sie extrahieren. Aufbewahrungsfenster setzen, löschen, fertig. Jeder Lauf erhält eine trace_id zum Auditieren oder Wiederholen.
JSON, JSONL, CSV, XLSX, XML - dieselbe kanonische Struktur. Streamen Sie direkt in Snowflake über Airbyte, dbt, Airflow oder Ihre eigene ETL.
Funktioniert nativ mit Claude, GPT, Cursor, Cline, Dify, LangChain. JSONL-Streaming erlaubt Ihrem Agenten, den nächsten Schritt zu planen, bevor der Lauf endet.
Kostenlose Testversion - keine Kreditkarte. Danach transparente nutzungsbasierte Preise. Teams berichten, interne Scraping-Stacks zu 1/18 der Personalkosten ersetzt zu haben.
Gebaut auf acht Jahren Scraping-Infrastruktur - und Feedback von Teams, die sie bereits produktiv betreiben.
"Wir sind von einer Selenium-Flotte auf drei EC2-Boxen zu einem CLI-Aufruf in GitHub Actions gewechselt."
"Unsere Agentenschleife ruft es als Tool auf. JSONL-Streaming bedeutet, dass sie den nächsten Schritt planen kann, bevor der Lauf endet. Ein echter UX-Sprung."
"Stabile Exit-Codes, Env-Var-Auth - bestand unser Security-Review im ersten Durchlauf. Das passiert bei Scraping-Tools fast nie."
Daten- und KI-Teams bei
Scraper abschalten. Daten behalten
Kostenlose Testversion. Keine Kreditkarte. Die meisten Teams haben es vor dem täglichen Standup in CI laufen.