feedgrab

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万能内容抓取器 — 从任意平台抓取、转录和消化内容。

给它一个 URL（文章、视频、播客、推文），返回结构化的内容。支持 CLI 命令行、Python 库、MCP 服务器和 Claude Code 技能四种使用方式。

项目来源：feedgrab 是在 @runes_leo 的 x-reader 和 @dotey（宝玉）的 baoyu-danger-x-to-markdown Claude Code 技能基础上融合升级而来。继承了 x-reader 的多平台架构，融合了宝玉 skill 逆向工程的 X/Twitter GraphQL 深度抓取能力。

它能做什么

任意 URL → 平台检测 → 抓取内容 → 统一输出
              ↓                ↓          ↓
         自动识别          文本：Jina Reader    → output/X/作者_日期：标题.md
         17+ 平台           视频：InnerTube API → yt-dlp 字幕    → output/YouTube/作者_日期：标题.md
                           音频：Whisper 转录
                           API：Bilibili / RSS / Telegram / YouTube Data API v3 / GitHub REST API / 飞书 Open API / Discourse Topic JSON
                           X/Twitter：GraphQL → FxTwitter → Syndication → oEmbed → Jina → Playwright

Python 层负责文本抓取和 YouTube 字幕提取。Claude Code 技能（可选）提供完整的 Whisper 视频/播客转录和 AI 内容分析功能。

三个层级

feedgrab 可自由组合，按需使用：

层级	功能	格式	安装方式
Python CLI/库	基础内容抓取 + 统一数据结构	见 安装	必需
Claude Code 技能	视频转录 + AI 分析 + 内容抓取	npx skills add iBigQiang/feedgrab	可选
MCP 服务器	将阅读能力暴露为 MCP 工具	python mcp_server.py	可选

第一层：Python CLI

# 抓取任意 URL
feedgrab https://mp.weixin.qq.com/s/abc123

# 从剪贴板读取 URL 并抓取（解决 PowerShell 中 & 符号报错问题）
feedgrab clip

# 抓取推文（配置好 Cookie 后自动走 GraphQL 深度抓取）
feedgrab https://x.com/elonmusk/status/123456

# 批量抓取书签（需要 X_BOOKMARKS_ENABLED=true）
feedgrab https://x.com/i/bookmarks
feedgrab https://x.com/i/bookmarks/2015311287715340624  # 指定书签文件夹

# 批量抓取用户推文（需要 X_USER_TWEETS_ENABLED=true）
feedgrab https://x.com/iBigQiang                        # 抓取全部推文
X_USER_TWEETS_SINCE=2026-02-01 feedgrab https://x.com/iBigQiang  # 指定日期之后
# ↑ 超过 ~800 条时自动启动浏览器搜索补充（需 feedgrab login twitter）

# 批量抓取 Twitter 列表推文（需要 X_LIST_TWEETS_ENABLED=true）
feedgrab https://x.com/i/lists/2002743803959300263               # 抓取最近 1 天
X_LIST_TWEETS_DAYS=3 feedgrab https://x.com/i/lists/2002743803959300263  # 抓取最近 3 天
X_LIST_TWEETS_SUMMARY=true feedgrab https://x.com/i/lists/...    # 生成汇总表格（MD + CSV）

# 批量抓取小红书作者笔记（需要 XHS_USER_NOTES_ENABLED=true + feedgrab login xhs）
feedgrab https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5eb416f...
XHS_USER_NOTES_SINCE=2026-02-01 feedgrab https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5eb416f...  # 指定日期之后

# 批量抓取小红书搜索结果（需要 XHS_SEARCH_ENABLED=true + feedgrab login xhs）
feedgrab "https://www.xiaohongshu.com/search_result?keyword=开学第一课&source=web_explore_feed"

# 搜索小红书笔记（通过 xhshow API，无需登录）
feedgrab xhs-so "AI Agent"                           # 综合搜索
feedgrab xhs-so "AI Agent" --sort popular             # 按热门排序
feedgrab xhs-so "AI Agent" --type video               # 只搜视频
feedgrab xhs-so "AI Agent" --sort latest --limit 50   # 最新 50 条
feedgrab xhs-so "AI Agent" --save                     # 同时保存单篇 .md
feedgrab xhs-so "claude code,openclaw,养龙虾" --merge  # 多关键词合并到一个表格
feedgrab xhs-so "claude code,openclaw"                 # 多关键词分别生成表格

# 搜索微信公众号文章（通过搜狗微信搜索）
feedgrab mpweixin-so "AI Agent"
feedgrab mpweixin-so "AI Agent" --limit 5  # 限制结果数量

# 搜索 YouTube 视频
feedgrab ytb-so "AI Agent"
feedgrab ytb-so "教程" --channel @AndrewNg --order viewCount
feedgrab ytb-so "ML" --after 2025-01-01 --limit 5

# 搜索 Twitter 推文（按互动量排序的汇总表格）
feedgrab x-so openclaw                                        # 默认：最近1天 + 中文 + 最新tab
feedgrab x-so "AI Agent" --days 7 --min-faves 50 --sort top   # 自定义参数
feedgrab x-so '"openclaw" lang:zh since:2026-03-01' --raw     # 原始查询模式
feedgrab x-so openclaw --save                                  # 同时保存单篇推文 .md
feedgrab x-so "梯子,VPN,v2ray,小火箭" --merge                  # 多关键词合并到一个表格
feedgrab x-so "claude code,openclaw"                           # 多关键词分别生成表格

# 下载 YouTube 视频/音频/字幕（输出到 OUTPUT_DIR/YouTube/ 目录）
feedgrab ytb-dlv https://www.youtube.com/watch?v=xxx   # 下载视频 (MP4)
feedgrab ytb-dla https://www.youtube.com/watch?v=xxx   # 下载音频 (MP3)
feedgrab ytb-dlz https://www.youtube.com/watch?v=xxx   # 下载字幕 (SRT)
feedgrab ytb-dla https://youtu.be/xxx?si=xxx           # 支持短分享链接

# 按公众号账号批量抓取全部历史文章（需要 feedgrab login wechat）
feedgrab mpweixin-id "饼干哥哥AGI"
MPWEIXIN_ID_SINCE=2025-01-01 feedgrab mpweixin-id "饼干哥哥AGI"  # 指定日期之后

# 按专辑批量抓取公众号文章（公开专辑，无需登录）
feedgrab mpweixin-zhuanji "https://mp.weixin.qq.com/mp/appmsgalbum?__biz=xxx&album_id=xxx"
MPWEIXIN_ZHUANJI_SINCE=2026-01-01 feedgrab mpweixin-zhuanji "..."  # 指定日期之后

# 抓取 GitHub 仓库 README（自动检测中文 README 优先）
feedgrab https://github.com/nicepkg/aide                          # 仓库首页
feedgrab https://github.com/nicepkg/aide/blob/main/README.md      # README 文件页
feedgrab https://github.com/nicepkg/aide/tree/main/src             # 内页（自动回退到仓库级别）

# 抓取 LinuxDo / Discourse 论坛帖子
feedgrab https://linux.do/t/topic/2032344
feedgrab login linuxdo                                            # 私有帖或 Cloudflare 严格校验时先登录
LINUXDO_REPLY_MODE=all feedgrab https://linux.do/t/topic/2032344  # 抓完整楼层

# 抓取 IDCFlare / Discourse 论坛帖子
feedgrab https://idcflare.com/t/topic/44294
feedgrab login idcflare                                           # 私有帖或 Cloudflare 严格校验时先登录
IDCFLARE_REPLY_MODE=none feedgrab https://idcflare.com/t/topic/44294  # 仅抓主贴

# 抓取飞书文档（需要 feedgrab login feishu 或配置 Open API 凭据）
feedgrab https://xxx.feishu.cn/wiki/ABC123                         # wiki 文档
feedgrab https://xxx.feishu.cn/docx/ABC123                         # docx 文档
FEISHU_DOWNLOAD_IMAGES=true feedgrab https://xxx.feishu.cn/wiki/ABC123   # 同时下载图片

# 批量抓取飞书知识库
feedgrab feishu-wiki https://xxx.feishu.cn/wiki/ABC123             # 递归抓取知识库所有文档

# 抓取金山文档（默认 CDP 模式，复用 Chrome 登录态，Chrome 未运行时自动降级）
feedgrab https://www.kdocs.cn/l/xxxxx                              # 自动 CDP → Launch 降级
KDOCS_CDP_ENABLED=false feedgrab https://www.kdocs.cn/l/xxxxx      # 强制 Launch 模式
KDOCS_DOWNLOAD_IMAGES=true feedgrab https://www.kdocs.cn/l/xxxxx   # 同时下载图片到本地

# 批量抓取多个 URL
feedgrab https://url1.com https://url2.com

# 登录某个平台（一次性操作，用于浏览器兜底）
feedgrab login xhs
feedgrab login linuxdo

# Chrome CDP 自动提取 Cookie（Chrome 已登录状态下，免去手动登录流程）
# 前提：Chrome 开启 Remote Debugging（chrome://inspect/#remote-debugging）
CHROME_CDP_LOGIN=true feedgrab login twitter
CHROME_CDP_LOGIN=true feedgrab login xhs
CHROME_CDP_LOGIN=true feedgrab login kdocs

# 下载推文图片/视频到本地（保存到 attachments/{item_id}/ 子目录）
X_DOWNLOAD_MEDIA=true feedgrab https://x.com/user/status/123
XHS_DOWNLOAD_MEDIA=true feedgrab https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx
MPWEIXIN_DOWNLOAD_MEDIA=true feedgrab https://mp.weixin.qq.com/s/xxx

# === HackerNews / Medium / Reddit / Weibo / Douyin（v0.20.0 新增）===
feedgrab https://news.ycombinator.com/item?id=44627001        # HN 单条 + 评论
feedgrab hn top --limit 30                                     # HN top stories 批量
feedgrab hn ask --limit 20                                     # HN Ask HN 批量

feedgrab https://medium.com/@dotey/some-article-abc123         # Medium 单篇
feedgrab medium-user @dotey --limit 20                         # Medium 用户主页（RSS + 单篇 Tier 链）
feedgrab medium-pub better-programming --limit 20              # Medium 出版物主页

feedgrab https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/<id>/foo/  # Reddit 单帖 + Top 50 评论
feedgrab reddit-sub MachineLearning --sort hot --limit 25      # Reddit 子版块批量

feedgrab https://m.weibo.cn/status/4857881961438732            # 微博单条
feedgrab weibo-user 1234567890 --limit 20                      # 微博用户主页

feedgrab https://www.douyin.com/video/7234567890123456789     # 抖音单视频
feedgrab https://v.douyin.com/iL3xpDe/                         # 抖音短链（自动 302 解析）

# 自动检测本机 Chrome UA 并写入 .env（推荐首次部署时运行）
feedgrab detect-ua

# 一键诊断（Cookie、依赖、queryId、网络）
feedgrab doctor             # 全平台检查
feedgrab doctor x           # Twitter/X 专项
feedgrab doctor xhs         # 小红书专项
feedgrab doctor mpweixin    # 微信公众号专项
feedgrab doctor feishu      # 飞书专项

# 查看内容统计
feedgrab list

# 重置子目录（删除 .md 文件 + 清理去重索引，方便重新抓取）
feedgrab reset bookmarks/OpenClaw      # 重置书签文件夹
feedgrab reset status_author/向阳乔木  # 重置账号推文目录
feedgrab reset bookmarks/all           # 重置全部书签

# 清理索引目录中的批量记录和缓存文件（保留去重索引）
feedgrab clean-index                  # 交互确认后清理
feedgrab clean-index --yes            # 跳过确认直接清理

feedgrab reset 会扫描目标目录下所有 .md 文件的 YAML front matter，提取 item_id 并从去重索引中移除，然后删除文件。执行前会显示待删除数量并要求确认。找不到目录时会自动列出所有可用的子目录。

feedgrab clean-index 清理索引目录中除 item_id_url.json（全局去重索引）以外的所有文件，包括批量记录（status_*.json、list_*.json 等）和 API 断点缓存（.api_discovery_*.jsonl）。这些文件在采集完成后不再需要，定期清理可释放磁盘空间。

第二层：Claude Code 技能

一键安装所有技能：

npx skills add iBigQiang/feedgrab

包含 5 个技能：

技能	命令	说明
feedgrab	/feedgrab <URL>	核心抓取 — 给 URL 返回结构化 Markdown
feedgrab-batch	/feedgrab-batch	批量抓取 — 书签、用户推文、搜索、微信批量等
feedgrab-setup	/feedgrab-setup	安装引导 — pip install + 配置 + 诊断
analyzer	/analyze <URL>	内容分析 — 多维度结构化分析报告
video	自动触发	视频转录 — yt-dlp 字幕 + Whisper 转录

安装后在 Claude Code 中直接发送 URL，对应技能会自动触发。

第三层：MCP 服务器

需要克隆仓库（mcp_server.py 不包含在 pip install 中）。

git clone https://github.com/iBigQiang/feedgrab.git
cd feedgrab
pip install -e ".[mcp]"
python mcp_server.py

暴露的工具：

• read_url(url) — 抓取任意 URL
• read_batch(urls) — 批量并发抓取多个 URL
• list_inbox() — 查看已抓取的内容
• detect_platform(url) — 从 URL 识别平台

Claude Code 配置（~/.claude/claude_desktop_config.json）：

{
    "mcpServers": {
        "feedgrab": {
            "command": "python",
            "args": ["/你的路径/feedgrab/mcp_server.py"]
        }
    }
}

支持的平台

平台	文本抓取	视频/音频转录
YouTube	InnerTube API（零依赖零 quota）+ YouTube Data API v3 搜索	InnerTube → yt-dlp 字幕 → Groq Whisper 兜底 + 智能断句 + 章节解析
B 站 (Bilibili)	API 元数据	字幕 3 级兜底（/x/player/v2 → /x/player/wbi/v2 WBI 签名 → Whisper 可选） + 共享 Whisper 管线
小宇宙（Xiaoyuzhou）	__NEXT_DATA__ SSR（title/shownotes/podcast/m4a URL）	Groq Whisper 自动转录 + 智能断句 + 章节解析
喜马拉雅（Ximalaya）	Web Revision API（audio + simple，免费节目直链 m4a）	Groq Whisper 自动转录（付费节目 canPlay=false 降级元数据）
X / Twitter	GraphQL → FxTwitter → Syndication → oEmbed → Jina → Playwright	—
微信公众号	Jina → Playwright WeChat JS 提取（单篇 + markdownify 富文本 + 图片防盗链）/ 搜狗搜索（mpweixin-so）/ MP 后台 API 按账号批量（mpweixin-id）/ 专辑批量（mpweixin-zhuanji）	—
GitHub	REST API（仓库元数据 + 中文 README 优先（含子目录语言链接搜索）+ 相对图片链接补全 + 摘要提取）	—
LinuxDo / Discourse 论坛	Discourse Topic JSON API → CDP 复用 Chrome → Playwright 页面内 fetch → Jina（最后兜底；默认保存主贴 + 楼主自回，可切换为完整楼层）	—
IDCFlare / Discourse 论坛	Discourse Topic JSON API → CDP 复用 Chrome → Playwright 页面内 fetch → Jina（最后兜底；默认保存主贴 + 楼主自回，可切换为完整楼层）	—
小红书	API (xhshow) → Pinia Store 注入 → Jina → Playwright 深度抓取 (单篇 + 作者批量 + 搜索批量 + 关键词搜索 xhs-so)	—
飞书/Lark	Open API → CDP 直连 → Playwright PageMain → Jina（单篇 + 知识库批量 feishu-wiki + 嵌入表格 + 图片下载；支持虚拟目录树抓取、懒加载 Sheet 预热、/sheet/block 合并、重复单元格不再错列）	—
金山文档/KDocs	Playwright ProseMirror DOM 提取（虚拟滚动 + 代码块 + 图片 shapes API + CDP 直连）	—
有道云笔记	JSON API（零依赖）→ Playwright iframe DOM → Jina（单篇 + 图片下载）	—
知乎	API v4 → Playwright CDP/DOM → Jina（单篇问答前 3 楼 + 专栏文章 + 关键词搜索 zhihu-so）	—
Telegram	Telethon	—
RSS	feedparser	—
小宇宙播客	见上方「小宇宙」行	Groq Whisper 自动转录
Apple Podcasts	—	通过 Claude Code 技能
HackerNews	Hacker News Firebase API v0（0 Cookie / 0 反爬，单条 item + 一层评论 + hn top/new/best/ask/show/jobs 列表批量）	—
Medium	Jina Reader → JSON-LD articleBody → Stealth Browser；用户/出版物批量走 RSS feed (medium-user @<handle> / medium-pub <slug>)	—
Reddit	old.reddit.com .json + 自报 UA → CDP 复用 Chrome → Stealth Playwright + saved session → Jina（单帖含 Top 50 评论 + reddit-sub 子版块批量，hot/new/top/best/rising 五种排序）	—
Weibo	m.weibo.cn 移动端 API（show + container/getIndex）+ SSR $render_data 兜底（单条 + weibo-user 用户主页批量；SUB Cookie 可选）	—
Douyin	CDP 复用 Chrome → Stealth Playwright + saved session → SSR RENDER_DATA 解析 → Jina（不破解签名，依赖浏览器内执行；短链自动 302 解析 aweme_id）	—
付费新闻网站（NYT/WSJ/FT/Economist/Bloomberg/SCMP 等 300+ 站）	7 级 Tier 付费墙绕过（JSON-LD 探测 + Googlebot/Bingbot UA + AMP 页面 + archive.today + Google Cache）	—
任意网页	JSON-LD 前置 → Jina 兜底	—

*小红书支持 API 抓取（xhshow，无需登录）和 浏览器抓取（需一次性登录：feedgrab login xhs）。单篇抓取优先走 API（完整元数据 + 评论），API 不可用时自动降级到 Pinia Store 注入（浏览器原生请求，无需第三方签名库）→ Jina → Playwright。关键词搜索（feedgrab xhs-so）和作者主页批量、搜索结果批量同样支持 Pinia 兜底层。XHS_PINIA_ENABLED=true（默认开启）。

YouTube Whisper 转录需要 GROQ_API_KEY — 从 Groq 免费获取

X/Twitter 六级兜底策略

feedgrab 对 X/Twitter 内容采用先进的六级兜底策略：

层级	方式	是否需要认证	能力
0	GraphQL API	需要 Cookie（auth_token + ct0）	完整线程、图片、视频、引用推文、长文章
0.3	FxTwitter API	不需要	文本、图片、视频、完整互动数据（含 views/bookmarks）、Article Draft.js、作者画像
0.5	Syndication API	不需要	文本、图片、视频、互动数据（likes/replies）、article 检测
1	oEmbed API	不需要	单条推文文本（仅公开推文）
2	Jina Reader	不需要	个人主页、非推文页面
3	Playwright	可选 session	需要登录的内容，最后兜底

FxTwitter API 的价值：第三方公共 API，无需认证即可获取接近 GraphQL 的数据完整度（含 views、bookmarks、Article 全文）。缺少 blue_verified、listed_count 和线程展开。批量模式下连续 3 次失败自动触发 circuit breaker 跳过。

Syndication API 的价值：有 Cookie 时 GraphQL 自动切换，正常使用基本不会降级到 Syndication。Syndication 的价值在于：当 Cookie 全部过期/失效时，用户不需要立刻重新登录，仍能拿到 80% 的数据（缺 retweets/bookmarks/views 三项），而不是降级到只有纯文本的 oEmbed。

Tier 0（GraphQL）移植自 baoyu-danger-x-to-markdown 技能，特性包括：

• 动态 queryId 解析（从 X 前端 JS bundle 中提取）
• 完整线程重建（作者自回复链）
• 多阶段分页（向上 + 向下 + 续页）
• 完整媒体提取（图片、视频、引用推文）
• 互动数据（likes / retweets / replies / bookmarks / views）
• 作者回帖 + 评论区采集（可选开关）
• 书签批量抓取（全部书签 / 指定文件夹）
• 用户推文批量抓取（全部 / 按日期过滤，自动跳过 RT + 会话去重）
• 列表推文批量抓取（按天数过滤 1/2/3/7 天，会话去重，线程自动深度抓取）
• 浏览器搜索补充（突破 UserTweets ~800 条限制，自动按月分片搜索补充历史推文）
• 全局去重索引（跨模式统一去重）

X/Twitter Cookie 配置

Tier 0（GraphQL）需要 Twitter Cookie 才能获取完整数据。未配置 Cookie 时会自动降级，但将导致：

• 无法获取 likes / views / bookmarks 等互动指标
• 无法获取作者回帖和评论
• 无法使用书签批量抓取和账号批量抓取
• 仅能获取基础正文内容（oEmbed + Jina 兜底）

配置方法（任选其一）：

方式 1：浏览器登录（推荐）

feedgrab login twitter

自动打开浏览器，登录 X 账号后 Cookie 会保存到 sessions/twitter.json，后续自动读取。

方式 2：.env 环境变量

从浏览器 DevTools 手动复制 Cookie 值：

1. 打开 https://x.com 并登录
2. 按 F12 打开开发者工具 → Application → Cookies → https://x.com
3. 找到 auth_token 和 ct0 两个值
4. 写入 .env 文件：

X_AUTH_TOKEN=你的auth_token值
X_CT0=你的ct0值

环境变量优先级最高，设置后会覆盖其他来源的 Cookie。

方式 3：手动创建 Cookie 文件

创建 sessions/x.json（路径受 FEEDGRAB_DATA_DIR 控制，默认 sessions/）：

{
  "auth_token": "你的auth_token值",
  "ct0": "你的ct0值"
}

还支持方式 4：Chrome CDP 自动提取 — 在 Chrome 中开启 chrome://inspect/#remote-debugging，然后 CHROME_CDP_LOGIN=true feedgrab login twitter 即可从已登录的 Chrome 秒提取 Cookie。

Cookie 优先级：环境变量 > Playwright session (twitter.json) > Cookie 文件 (x.json) > Chrome CDP

多账号 Cookie 轮换（防 429 限流）

批量抓取时 GraphQL 容易触发 429 限流。配置多个 X 账号的 Cookie 可自动轮换：

sessions/
├── twitter.json    ← 主账号（feedgrab login twitter 自动生成）
├── x_2.json        ← 第二个账号（手动创建）
├── x_3.json        ← 第三个账号...

额外账号的 Cookie 文件格式同方式 3。获取方法：

1. 用 Chrome/Edge 打开 https://x.com 并登录目标账号
2. 按 F12 → Application 标签 → 左侧展开 Cookies → 点击 https://x.com
3. 找到 auth_token 和 ct0 两行，复制值填入 sessions/x_2.json

Cookie 不绑定 IP/设备，可跨电脑使用。只要不在浏览器上退出登录，Cookie 就一直有效。

429 时自动切换到下一个未限流账号，15 分钟冷却后自动恢复。

TwitterAPI.io 付费 API（可选）

替代浏览器搜索补充的服务器友好方案，无推文数量限制，$0.15/千条。

使用场景：

• 推文超过 800 条时自动替代 Playwright 浏览器搜索（配置 API Key 即可）
• 服务器部署：X_API_PROVIDER=api 全量走付费 API，无需 Cookie 和浏览器

# .env 配置
TWITTERAPI_IO_KEY=your_api_key       # 从 https://twitterapi.io 获取
# X_API_PROVIDER=graphql             # graphql(默认) | api(全量付费API)
# X_API_SAVE_DIRECTLY=false          # true=直接保存(快,无图片) | false=GraphQL补全(推荐)
# X_API_MIN_LIKES=                   # 最低点赞数（留空=不过滤，三项为 OR 关系）
# X_API_MIN_RETWEETS=                # 最低转发数
# X_API_MIN_VIEWS=                   # 最低阅读量

智能直保模式 (X_API_SAVE_DIRECTLY=true)：普通推文用 API 数据直接保存（快速），长文(article)和线程(thread)仍走 GraphQL 获取完整媒体。

断点续传：发现阶段实时写入缓存文件，中断后重新运行从断点继续，不重复消耗 API 额度。

输出格式

每条内容保存为独立的 Markdown 文件，按平台分目录存放：

output/
├── X/                    # Twitter/X
│   ├── index/            #   去重索引 + 批量抓取记录
│   ├── status/           #   单篇推文
│   ├── status_xxx/       #   用户推文（按 display_name）
│   ├── bookmarks/        #   全部书签
│   ├── bookmarks_xxx/    #   书签文件夹（按名称）
│   └── search/           #   关键词搜索结果（x-so 命令，.md + .csv）
│       └── 1day_new/     #     按天数+排序分目录
├── XHS/                  # 小红书
│   ├── index/            #   去重索引 + 批量抓取记录
│   ├── notes_xxx/        #   作者笔记（按作者名分目录）
│   ├── search_xxx/       #   搜索笔记（按关键词分目录）
│   └── search/           #   关键词搜索结果（xhs-so 命令，.md + .csv）
├── mpweixin/             # 微信公众号
├── YouTube/              # YouTube
│   └── search_xxx/       #   搜索结果（按关键词分目录）
├── GitHub/               # GitHub 仓库
│   └── index/            #   去重索引
├── Bilibili/             # B 站
├── Telegram/             # Telegram
└── RSS/                  # RSS

文件命名格式（Twitter）：作者名_YYYY-MM-DD：标题.md（如 强子手记_2026-02-24：最近看到好多新蓝V都成功✅认证了创作者身份。.md）

文件命名格式（YouTube）：作者名_YYYY-MM-DD：标题.{md,mp4,mp3,srt}（如 影视飓风_2026-02-12：能卖上亿美金？国产短剧如何征服世界？.md）

文件命名格式（小红书）：作者名_YYYY-MM-DD：标题.md（如 墨客老师资料库_2026-02-18：开学第一课还没思路的班主任看过来👀.md）

文件命名格式（GitHub）：owner_repo：README摘要.md（如 nicepkg_aide：在 VSCode 中征服任何代码：一键注释、转换、UI 图生成代码、AI 批量处理文件！.md）

文件使用 Obsidian 兼容的 YAML front matter：

Twitter 示例：

---
title: "OpenClaw新手完整学习路径"
source: "https://x.com/AI_Jasonyu/status/123"
author:
  - "@AI_Jasonyu"
author_name: "鱼总聊AI"
published: 2026-02-25
created: 2026-02-26
cover_image: "https://pbs.twimg.com/media/xxx.jpg"
likes: 1075
retweets: 315
replies: 41
bookmarks: 2180
views: 426321
tags:
  - "clippings"
  - "twitter"
---

小红书示例：

---
title: "开学第一课还没思路的班主任看过来👀"
source: "https://www.xiaohongshu.com/explore/69948f62..."
author:
  - "墨客老师资料库"
author_url: "https://www.xiaohongshu.com/user/profile/5eb416f..."
published: 2026-02-18
created: 2026-02-27
cover_image: "https://sns-webpic-qc.xhscdn.com/..."
likes: 179
collects: 242
comments: 28
location: "福建"
tags:
  - "开学第一课ppt"
  - "开学第一课"
  - "教师开学第一课"
item_id: db22cbe3d9c0
---

GitHub 示例：

---
title: "在 VSCode 中征服任何代码：一键注释、转换、UI 图生成代码、AI 批量处理文件！💪"
source: "https://github.com/nicepkg/aide"
author:
  - "nicepkg"
published: 2024-07-03
created: 2026-03-07
description: "Conquer Any Code in VSCode..."
stars: 2684
forks: 207
language: "TypeScript"
license: "MIT"
default_branch: "master"
repo_created: "2024-07-02"
repo_updated: "2026-03-06"
last_push: "2025-05-06"
readme_file: "README_CN.md"
tags:
  - "agent"
  - "ai"
item_id: 8f3a1b2c4d5e
---

设置 OBSIDIAN_VAULT 后，内容会直接写入 Obsidian 笔记库对应的平台子目录。

安装

# 从 GitHub 安装（推荐）
pip install git+https://github.com/iBigQiang/feedgrab.git

# 带隐身浏览器 + TLS 指纹（patchright + browserforge + curl_cffi — 推荐，反检测能力最强）
pip install "feedgrab[stealth] @ git+https://github.com/iBigQiang/feedgrab.git"
patchright install chromium

# Twitter 搜索增强（x-client-transaction-id 反检测签名，x-so 命令必需）
pip install "feedgrab[twitter] @ git+https://github.com/iBigQiang/feedgrab.git"

# 小红书 API 增强（xhshow API 抓取，xhs-so 命令必需）
pip install "feedgrab[xhs] @ git+https://github.com/iBigQiang/feedgrab.git"

# 或使用 Playwright 兜底
pip install "feedgrab[browser] @ git+https://github.com/iBigQiang/feedgrab.git"

# 安装所有可选依赖
pip install "feedgrab[all] @ git+https://github.com/iBigQiang/feedgrab.git"

快速开始

安装完成后，运行一键部署引导：

feedgrab setup

按提示完成 5 个步骤：环境检查 → 配置文件 → UA 检测 → 平台登录 → 功能启用，即可开始使用。每步可跳过，重复运行自动跳过已完成项。

或克隆后本地安装：
```bash
git clone https://github.com/iBigQiang/feedgrab.git
cd feedgrab
pip install -e ".[all]"
patchright install chromium   # 推荐（反检测更强）
# 或: playwright install chromium

视频/音频依赖（可选）

# macOS
brew install yt-dlp ffmpeg

# Linux
pip install yt-dlp
apt install ffmpeg

Whisper 转录需要从 Groq 免费获取 API 密钥并设置：

export GROQ_API_KEY=your_key_here

作为库使用

import asyncio
from feedgrab.reader import UniversalReader

async def main():
    reader = UniversalReader()
    content = await reader.read("https://mp.weixin.qq.com/s/abc123")
    print(content.title)
    print(content.content[:200])

asyncio.run(main())

配置

复制 .env.example 为 .env：

cp .env.example .env

变量	必需	说明
FEEDGRAB_LOG_LEVEL	否	日志级别：INFO（默认）/ DEBUG / WARNING
X_AUTH_TOKEN	仅 X GraphQL	Twitter/X 认证 Cookie
X_CT0	仅 X GraphQL	Twitter/X CSRF 令牌 Cookie
X_GRAPHQL_ENABLED	否	启用/禁用 GraphQL 层（默认：true）
X_THREAD_MAX_PAGES	否	线程最大分页数（默认：20）
X_REQUEST_DELAY	否	GraphQL 请求间隔秒数（默认：1.5）
X_FETCH_AUTHOR_REPLIES	否	采集作者回帖（默认：false）
X_FETCH_ALL_COMMENTS	否	采集全部评论（默认：false）
X_MAX_COMMENTS	否	最大评论采集数（默认：50）
X_BOOKMARKS_ENABLED	否	启用书签批量抓取（默认：false）
X_BOOKMARK_MAX_PAGES	否	书签最大分页数（默认：50）
X_BOOKMARK_DELAY	否	书签处理间隔秒数（默认：2.0）
X_USER_TWEETS_ENABLED	否	启用用户推文批量抓取（默认：false）
X_USER_TWEET_MAX_PAGES	否	用户推文最大分页数（默认：50）
X_USER_TWEET_DELAY	否	用户推文处理间隔秒数（默认：2.0）
X_USER_TWEETS_SINCE	否	仅抓取该日期之后的推文（如 2025-10-01，留空=全部）
X_LIST_TWEETS_ENABLED	否	启用 Twitter List 列表批量抓取（默认：false）
X_LIST_TWEETS_DAYS	否	抓取最近 N 天的推文（默认：1，支持 1/2/3/7）
X_LIST_TWEET_MAX_PAGES	否	列表推文最大分页数（默认：50）
X_LIST_TWEET_DELAY	否	列表推文处理间隔秒数（默认：2）
X_LIST_TWEETS_SUMMARY	否	列表抓取后生成汇总表格 MD + CSV（默认：false）
X_SEARCH_SUPPLEMENTARY	否	搜索补充开关，UserTweets 不够时自动按月搜索补充（默认：true）
X_SEARCH_MAX_PAGES_PER_CHUNK	否	每个月度搜索分片最大分页数（默认：50）
TWITTERAPI_IO_KEY	否	TwitterAPI.io 付费 API Key，从 https://twitterapi.io 获取
X_API_PROVIDER	否	graphql（默认）或 api（全量走付费 API）
X_API_SAVE_DIRECTLY	否	true=直接保存 API 数据 / false=GraphQL 补全（默认）
X_API_MIN_LIKES	否	最低点赞数过滤（留空=不过滤，三项 OR 关系）
X_API_MIN_RETWEETS	否	最低转发数过滤（留空=不过滤）
X_API_MIN_VIEWS	否	最低阅读量过滤（留空=不过滤）
FORCE_REFETCH	否	强制重新抓取，跳过去重并覆盖已有文件（默认：false）
X_SEARCH_ENABLED	否	启用 Twitter 关键词搜索（默认：true）
X_SEARCH_LANG	否	搜索默认语言（默认：zh，留空=不限语言）
X_SEARCH_DAYS	否	搜索默认天数（默认：1，最近24小时）
X_SEARCH_MIN_FAVES	否	搜索默认最低点赞数（默认：0=不过滤）
X_SEARCH_SORT	否	搜索排序模式：live=最新 / top=热门（默认：live）
X_SEARCH_MAX_RESULTS	否	每次搜索最大推文数（默认：100）
X_SEARCH_SAVE_TWEETS	否	是否同时保存单篇推文 .md（默认：false，仅汇总表格）
X_SEARCH_MERGE_KEYWORDS	否	多关键词搜索时合并结果到一个文件（默认：false，也可用 --merge 开启）
XHS_USER_NOTES_ENABLED	否	启用小红书作者批量抓取（默认：false）
XHS_USER_NOTE_MAX_SCROLLS	否	作者主页最大滚动次数（默认：50）
XHS_USER_NOTE_DELAY	否	笔记处理间隔秒数（默认：3.0）
XHS_USER_NOTES_SINCE	否	仅抓取该日期之后的笔记（如 2026-02-01，留空=全部）
XHS_SEARCH_ENABLED	否	启用小红书搜索批量抓取（默认：false）
XHS_SEARCH_MAX_SCROLLS	否	搜索页最大滚动次数（默认：30）
XHS_SEARCH_DELAY	否	搜索笔记处理间隔秒数（默认：3.0）
XHS_API_ENABLED	否	启用 xhshow API 抓取（默认：true，已安装 xhshow 时自动生效）
XHS_PINIA_ENABLED	否	xhshow 签名失败时自动通过 Pinia Store 注入兜底（默认：true）
XHS_API_DELAY	否	API 请求间隔秒数（默认：1.5）
XHS_FETCH_COMMENTS	否	抓取笔记评论（默认：false）
XHS_MAX_COMMENTS	否	最大评论采集数（默认：50）
XHS_SEARCH_SORT	否	xhs-so 搜索排序：general=综合 / popular=最热 / latest=最新（默认：general）
XHS_SEARCH_NOTE_TYPE	否	xhs-so 搜索类型：0=全部 / 1=视频 / 2=图文（默认：0）
XHS_SEARCH_MAX_PAGES	否	xhs-so 搜索最大分页数（默认：5）
XHS_SEARCH_MERGE_KEYWORDS	否	多关键词搜索时合并结果到一个文件（默认：false，也可用 --merge 开启）
MPWEIXIN_SOGOU_ENABLED	否	启用搜狗微信文章搜索（默认：false）
MPWEIXIN_SOGOU_MAX_RESULTS	否	每次搜索最大文章数（默认：10，最多 100）
MPWEIXIN_SOGOU_DELAY	否	文章处理间隔秒数（默认：3.0）
MPWEIXIN_ID_SINCE	否	按账号批量：仅抓取该日期之后的文章（YYYY-MM-DD，留空=全部）
MPWEIXIN_ID_DELAY	否	按账号批量：文章处理间隔秒数（默认：3.0）
MPWEIXIN_ZHUANJI_SINCE	否	按专辑批量：仅抓取该日期之后的文章（YYYY-MM-DD，留空=全部）
MPWEIXIN_ZHUANJI_DELAY	否	按专辑批量：文章处理间隔秒数（默认：3.0）
MPWEIXIN_FETCH_COMMENTS	否	抓取文章评论（实验性，默认：false，需微信客户端 session）
MPWEIXIN_MAX_COMMENTS	否	最大评论采集数（默认：100）
GITHUB_TOKEN	否	GitHub personal access token（无 token 60 次/小时，有 token 5000 次/小时）
FEISHU_APP_ID	仅飞书 API	飞书开放平台 App ID（申请地址）
FEISHU_APP_SECRET	仅飞书 API	飞书开放平台 App Secret
FEISHU_DOWNLOAD_IMAGES	否	下载图片到本地 attachments/{item_id}/ 子目录，每篇文档独立存放（默认：false）
FEISHU_WIKI_DELAY	否	知识库批量抓取间隔秒数（默认：1.0）
FEISHU_WIKI_SINCE	否	仅抓取此日期后修改的文档（YYYY-MM-DD，留空=全部）
FEISHU_CUSTOM_DOMAINS	否	私有化部署域名（逗号分隔，如 feishu.mycompany.cn）
FEISHU_PAGE_LOAD_TIMEOUT	否	Playwright 页面元素等待超时毫秒（默认：5000）
FEISHU_CDP_ENABLED	否	CDP 直连已打开的 Chrome 抓取飞书（需 --remote-debugging-port=9222，默认：false）
LINUXDO_CDP_ENABLED	否	LinuxDo 优先复用已运行 Chrome 的 Cookie / Cloudflare 会话抓取 JSON（默认：true）
LINUXDO_PAGE_LOAD_TIMEOUT	否	LinuxDo 浏览器页面等待超时毫秒（默认：15000）
LINUXDO_REPLY_MODE	否	LinuxDo 回复抓取模式：author（默认，仅主贴 + 楼主自回）/ all（完整楼层）/ none（仅主贴）
IDCFLARE_CDP_ENABLED	否	IDCFlare 优先复用已运行 Chrome 的 Cookie / Cloudflare 会话抓取 JSON（默认：true）
IDCFLARE_PAGE_LOAD_TIMEOUT	否	IDCFlare 浏览器页面等待超时毫秒（默认：15000）
IDCFLARE_REPLY_MODE	否	IDCFlare 回复抓取模式：author（默认，仅主贴 + 楼主自回）/ all（完整楼层）/ none（仅主贴）
CHROME_CDP_LOGIN	否	启用 CDP Cookie 提取，feedgrab login 优先从运行中的 Chrome 提取（默认：false）
CHROME_CDP_PORT	否	Chrome CDP 端口（默认：9222）
X_DOWNLOAD_MEDIA	否	Twitter 图片/视频下载到本地 attachments/ 子目录（默认：false）
XHS_DOWNLOAD_MEDIA	否	小红书图片下载到本地 attachments/ 子目录（默认：false）
MPWEIXIN_DOWNLOAD_MEDIA	否	微信公众号视频下载到本地 attachments/ 子目录（默认：false）
BROWSER_USER_AGENT	否	全局浏览器 UA（推荐 feedgrab detect-ua 自动检测）
TG_API_ID	仅 Telegram	从 https://my.telegram.org 获取
TG_API_HASH	仅 Telegram	从 https://my.telegram.org 获取
GROQ_API_KEY	仅 Whisper	从 https://console.groq.com/keys 免费获取
GEMINI_API_KEY	仅 AI 分析	从 Google AI Studio 获取
FEEDGRAB_DATA_DIR	否	Cookie/Session 存储目录（默认：sessions）
OUTPUT_DIR	否	Markdown 输出目录（默认：./output）
OBSIDIAN_VAULT	否	Obsidian 笔记库路径（内容写入对应平台子目录）

架构

feedgrab/
├── feedgrab/                  # Python 包
│   ├── cli.py                 # CLI 入口
│   ├── config.py              # 集中配置（路径、开关、stealth headers）
│   ├── reader.py              # URL 调度器（UniversalReader）
│   ├── schema.py              # 统一数据模型（UnifiedContent + Inbox）
│   ├── login.py               # 浏览器登录管理器（+ CDP Cookie 提取）
│   ├── fetchers/
│   │   ├── jina.py            # Jina Reader（万能兜底）
│   │   ├── browser.py         # 隐身浏览器引擎（patchright Tier 1 → playwright Tier 3 + 52 stealth flags）
│   │   ├── bilibili.py        # B 站 API
│   │   ├── youtube.py         # yt-dlp 字幕提取
│   │   ├── github.py          # GitHub REST API（仓库元数据 + 中文 README 优先 + 子目录搜索 + 图片链接补全）
│   │   ├── linuxdo.py         # LinuxDo / Discourse 论坛抓取（JSON API → CDP → 浏览器 → Jina）
│   │   ├── idcflare.py        # IDCFlare / Discourse 论坛抓取（JSON API → CDP → 浏览器 → Jina）
│   │   ├── rss.py             # RSS 解析（feedparser）
│   │   ├── telegram.py        # Telegram 频道（Telethon）
│   │   ├── twitter.py         # X/Twitter 六级兜底调度器
│   │   ├── twitter_cookies.py # Cookie 多源管理（环境变量/文件/Playwright/CDP）
│   │   ├── twitter_fxtwitter.py # FxTwitter API 客户端（Tier 0.3 兜底 + circuit breaker）
│   │   ├── twitter_graphql.py # X GraphQL API 客户端（TweetDetail, UserTweets, Bookmarks, SearchTimeline, 动态 queryId + x-client-transaction-id）
│   │   ├── twitter_thread.py  # 线程重建 + 评论分类（分页 + 去重 + 根推文追溯）
│   │   ├── twitter_bookmarks.py# 书签批量抓取（全部/文件夹，分页+去重+分类）
│   │   ├── twitter_user_tweets.py# 用户推文批量抓取（分页+日期过滤+会话去重+RT跳过）
│   │   ├── twitter_list_tweets.py# List 列表批量抓取（按天数过滤+会话去重+线程深度抓取）
│   │   ├── twitter_search_tweets.py# 浏览器搜索补充（突破 UserTweets 800 条限制，按月分片+响应拦截）
│   │   ├── twitter_keyword_search.py# 关键词搜索（x-so 命令，纯 GraphQL + 互动排序汇总表格）
│   │   ├── twitter_api.py       # TwitterAPI.io 付费 API 客户端（搜索+用户推文）
│   │   ├── twitter_api_user_tweets.py# 付费 API 补充/全量抓取（替代浏览器搜索）
│   │   ├── twitter_markdown.py# 线程 Markdown 渲染器（YAML front matter + 媒体）
│   │   ├── wechat.py          # Jina → Playwright WeChat JS 提取
│   │   ├── wechat_search.py   # 搜狗微信搜索（markdownify 富文本转换）
│   │   ├── mpweixin_account.py # 公众号按账号批量（MP 后台 API + 断点续传）
│   │   ├── mpweixin_album.py  # 公众号专辑批量（mpweixin-zhuanji + 断点续传）
│   │   ├── xhs.py             # API (xhshow) → Pinia Store 注入 → Jina → Playwright 四级兜底
│   │   ├── xhs_api.py         # 小红书 API 客户端（xhshow 签名 + 评论 + xsec_token 缓存）
│   │   ├── xhs_pinia.py       # 小红书 Pinia Store 注入（浏览器原生请求兜底，CDP 优先）
│   │   ├── xhs_user_notes.py  # 小红书作者批量抓取（API → Pinia → 浏览器三层策略）
│   │   ├── xhs_search_notes.py# 小红书搜索批量抓取（xhs-so API/Pinia 搜索 + 搜索结果页滚动）
│   │   ├── feishu.py          # 飞书单篇（Open API → CDP 直连 → Playwright PageMain → Jina + Block→MD + 图片下载）
│   │   ├── feishu_wiki.py     # 飞书知识库批量（Open API 递归 + 虚拟目录树/CDP/Playwright 兜底 + 断点续传）
│   │   └── kdocs.py           # 金山文档单篇（Playwright ProseMirror DOM + 虚拟滚动 + CDP 直连）
│   └── utils/
│       ├── storage.py         # 按平台分目录 Markdown + JSON 双重输出
│       ├── dedup.py           # 全局去重索引（跨模式统一 item_id 追踪）
│       ├── http_client.py     # 统一 HTTP 客户端（curl_cffi TLS 指纹 → requests fallback）
│       └── media.py           # 媒体文件下载（Twitter/XHS 图片视频本地化）
├── sessions/                  # Cookie/Session 存储（自动创建，git 忽略）
├── skills/                    # Claude Code 技能（npx skills add iBigQiang/feedgrab）
│   ├── feedgrab/              # 核心抓取 — /feedgrab <URL>
│   ├── feedgrab-batch/        # 批量抓取 — /feedgrab-batch
│   ├── feedgrab-setup/        # 安装引导 — /feedgrab-setup
│   ├── video/                 # 视频/播客 → 转录 + 摘要
│   └── analyzer/              # 内容 → 结构化分析
├── mcp_server.py              # MCP 服务器入口
└── pyproject.toml

各层级协作方式

用户发送 URL
    │
    ├─ 文本内容（文章、推文、微信）
    │   └─ Python 抓取器 → UnifiedContent → Markdown
    │
    ├─ X/Twitter 推文或线程
    │   └─ GraphQL（完整线程 + 媒体）→ FxTwitter → Syndication → oEmbed → Jina → Playwright
    │
    ├─ GitHub 仓库
    │   └─ REST API → 仓库元数据 + 中文 README 优先（根目录 + 子目录语言链接）→ 相对图片补全 → Markdown
    │
    ├─ 视频（YouTube、B站、X 视频）
    │   ├─ Python 抓取器 → 元数据（标题、描述）
    │   └─ Video 技能 → 通过字幕/Whisper 生成完整转录
    │
    ├─ 播客（小宇宙、Apple Podcasts）
    │   └─ Video 技能 → 通过 Whisper 生成完整转录
    │
    └─ 需要分析
        └─ Analyzer 技能 → 结构化报告 + 行动建议

致谢

feedgrab 基于以下项目融合升级而来：

• x-reader — 由 @runes_leo 开发的多平台万能内容阅读器，提供了核心架构、CLI、MCP 服务器和 7+ 平台的抓取器。
• baoyu-danger-x-to-markdown — 由 @dotey（宝玉）开发的 X/Twitter 深度抓取技能，提供了逆向工程的 GraphQL API 访问、线程重建和 Markdown 渲染能力。

作者

由 @iBigQiang 维护

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许可证

MIT

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