mirror of
https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
synced 2026-07-01 21:28:10 +00:00
* feat: adopt directory-based docs versioning with Edge channel Switch docs.crewai.com from navigation-only versioning (every version selector entry rendered the same docs/<lang>/* source files) to Mintlify's directory-based versioning so each version selector entry renders its own snapshot. Add an "Edge" channel under docs/edge/<lang>/* that always reflects main HEAD for unreleased work, eliminating pre-release leakage onto frozen release labels. External links to canonical /<lang>/* URLs are preserved via wildcard redirects that always land on the current default version. Layout: - docs/edge/<lang>/* rolling source (you edit here) - docs/edge/enterprise-api.*.yaml - docs/v<X.Y.Z>/<lang>/* frozen, immutable snapshots - docs/v<X.Y.Z>/enterprise-api.*.yaml - docs/images/ shared, append-only - docs/docs.json nav + redirects URLs follow the Mintlify-idiomatic shape: /edge/<lang>/<page> for Edge, /v<X.Y.Z>/<lang>/<page> for every frozen snapshot. The wildcard redirects /<lang>/:slug* -> /<default>/<lang>/:slug* keep stale links working, and every freeze rewrites them (plus all per-section/per-page redirects) so destinations always resolve to the current default without depending on a second redirect hop. Release flow integration (devtools release): - New module crewai_devtools.docs_versioning.freeze() materialises docs/v<X.Y.Z>/ from docs/edge/, rewrites openapi: refs inside the snapshot, inserts the version into every language block in docs.json, and refreshes all redirect destinations. - _update_docs_and_create_pr() in cli.py now calls that freeze during Phase 2 of devtools release. Edge changelogs are updated first (so the snapshot freeze picks them up), then the snapshot is staged alongside docs.json, branched as docs/freeze-v<X.Y.Z>, and the PR is titled [docs-freeze] docs: snapshot and changelog for v<X.Y.Z> — the title prefix the new CI guard reads. - The PR still gates tag, GitHub release, PyPI publish, and the enterprise release as before; no new PRs are added. - Pre-releases (1.X.YaN, 1.X.YbN, ...) skip the snapshot — they ride Edge — and the docs PR title omits the [docs-freeze] prefix. - docs_check (AI-generated docs scaffolding) writes to docs/edge/<lang>/* so newly-generated unreleased docs land in Edge and never accidentally touch a frozen snapshot. Migration scripts (one-shot): - scripts/docs/freeze_historical_versions.py reconstructs all 16 historical snapshots (v1.10.0 .. v1.14.7) from git tags via git archive | tar, rewriting openapi: MDX refs so each snapshot reads its own enterprise-api YAML rather than the live one. - scripts/docs/prefix_version_paths.py one-shot-migrates docs.json: rewrites every page path in 16 versioned blocks to point under docs/v<X.Y.Z>/, inserts a new Edge entry per language, tags v1.14.7 as Latest (default), prunes pages whose target file doesn't exist in the snapshot (e.g. docs/ar/ didn't exist before v1.12.0), and writes the wildcard + per-section redirects. - scripts/docs/freeze_current_edge.py is now a thin CLI wrapper around docs_versioning.freeze for manual one-off freezes (e.g. retroactively snapshotting a forgotten release). CI guards (.github/workflows/docs-snapshots.yml): - Frozen snapshots under docs/v[0-9]*/ are immutable; only PRs whose title contains [docs-freeze] (i.e. release-cut PRs generated by devtools release or the manual wrapper) may modify them. - Images under docs/images/ are append-only since snapshots share a single image directory. Deleting or renaming an image breaks every historical snapshot that still references it. Restored docs/images/crewai-otel-export.png from PR #3673; it was deleted in PR #4908 but v1.10.0 / v1.10.1 snapshots still reference it. Restoring instead of editing the snapshots preserves historical rendering fidelity and validates the new append-only rule retroactively. Tests: - lib/devtools/tests/test_docs_versioning.py covers the freeze: file copy, openapi rewrite, version insertion, default demotion, redirect upserts, per-section redirect rewriting, idempotency, and invalid inputs. Verified locally with mintlify broken-links: 0 broken links across the full site (Edge + 16 frozen versions, 4 locales). AGENTS.md (repo root) is the contributor guide for the new model; RELEASING.md is the release-cut runbook; README's Contribution section links to both. Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com> * style: resolve linter issues --------- Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
197 lines
8.6 KiB
Plaintext
197 lines
8.6 KiB
Plaintext
---
|
|
title: أداة استخراج Scrapegraph
|
|
description: أداة `ScrapegraphScrapeTool` تستفيد من SmartScraper API من Scrapegraph AI لاستخراج المحتوى من المواقع بذكاء.
|
|
icon: chart-area
|
|
mode: "wide"
|
|
---
|
|
|
|
# `ScrapegraphScrapeTool`
|
|
|
|
## الوصف
|
|
|
|
أداة `ScrapegraphScrapeTool` مصممة للاستفادة من SmartScraper API من Scrapegraph AI لاستخراج المحتوى من المواقع بذكاء. توفر هذه الأداة قدرات متقدمة لاستخراج البيانات من الويب مع استخراج محتوى مدعوم بالذكاء الاصطناعي، مما يجعلها مثالية لمهام جمع البيانات المستهدفة وتحليل المحتوى. على عكس أدوات الاستخراج التقليدية، يمكنها فهم سياق وبنية صفحات الويب لاستخراج المعلومات الأكثر صلة بناءً على موجّهات اللغة الطبيعية.
|
|
|
|
## التثبيت
|
|
|
|
لاستخدام هذه الأداة، تحتاج إلى تثبيت عميل Scrapegraph لـ Python:
|
|
|
|
```shell
|
|
uv add scrapegraph-py
|
|
```
|
|
|
|
ستحتاج أيضاً إلى إعداد مفتاح Scrapegraph API كمتغير بيئة:
|
|
|
|
```shell
|
|
export SCRAPEGRAPH_API_KEY="your_api_key"
|
|
```
|
|
|
|
يمكنك الحصول على مفتاح API من [Scrapegraph AI](https://scrapegraphai.com).
|
|
|
|
## خطوات البدء
|
|
|
|
لاستخدام `ScrapegraphScrapeTool` بفعالية، اتبع هذه الخطوات:
|
|
|
|
1. **تثبيت التبعيات**: ثبّت الحزمة المطلوبة باستخدام الأمر أعلاه.
|
|
2. **إعداد مفتاح API**: عيّن مفتاح Scrapegraph API كمتغير بيئة أو قدمه أثناء التهيئة.
|
|
3. **تهيئة الأداة**: أنشئ نسخة من الأداة بالمعاملات اللازمة.
|
|
4. **تحديد موجّهات الاستخراج**: أنشئ موجّهات بلغة طبيعية لتوجيه استخراج محتوى محدد.
|
|
|
|
## مثال
|
|
|
|
يوضح المثال التالي كيفية استخدام `ScrapegraphScrapeTool` لاستخراج المحتوى من موقع:
|
|
|
|
```python Code
|
|
from crewai import Agent, Task, Crew
|
|
from crewai_tools import ScrapegraphScrapeTool
|
|
|
|
# Initialize the tool
|
|
scrape_tool = ScrapegraphScrapeTool(api_key="your_api_key")
|
|
|
|
# Define an agent that uses the tool
|
|
web_scraper_agent = Agent(
|
|
role="Web Scraper",
|
|
goal="Extract specific information from websites",
|
|
backstory="An expert in web scraping who can extract targeted content from web pages.",
|
|
tools=[scrape_tool],
|
|
verbose=True,
|
|
)
|
|
|
|
# Example task to extract product information from an e-commerce site
|
|
scrape_task = Task(
|
|
description="Extract product names, prices, and descriptions from the featured products section of example.com.",
|
|
expected_output="A structured list of product information including names, prices, and descriptions.",
|
|
agent=web_scraper_agent,
|
|
)
|
|
|
|
# Create and run the crew
|
|
crew = Crew(agents=[web_scraper_agent], tasks=[scrape_task])
|
|
result = crew.kickoff()
|
|
```
|
|
|
|
يمكنك أيضاً تهيئة الأداة بمعاملات محددة مسبقاً:
|
|
|
|
```python Code
|
|
# Initialize the tool with predefined parameters
|
|
scrape_tool = ScrapegraphScrapeTool(
|
|
website_url="https://www.example.com",
|
|
user_prompt="Extract all product prices and descriptions",
|
|
api_key="your_api_key"
|
|
)
|
|
```
|
|
|
|
## المعاملات
|
|
|
|
تقبل أداة `ScrapegraphScrapeTool` المعاملات التالية أثناء التهيئة:
|
|
|
|
- **api_key**: اختياري. مفتاح Scrapegraph API الخاص بك. إذا لم يتم تقديمه، سيبحث عن متغير البيئة `SCRAPEGRAPH_API_KEY`.
|
|
- **website_url**: اختياري. عنوان URL للموقع المراد استخراجه. إذا تم تقديمه أثناء التهيئة، لن يحتاج الوكيل إلى تحديده عند استخدام الأداة.
|
|
- **user_prompt**: اختياري. تعليمات مخصصة لاستخراج المحتوى. إذا تم تقديمه أثناء التهيئة، لن يحتاج الوكيل إلى تحديده عند استخدام الأداة.
|
|
- **enable_logging**: اختياري. ما إذا كان يجب تفعيل التسجيل لعميل Scrapegraph. الافتراضي هو `False`.
|
|
|
|
## الاستخدام
|
|
|
|
عند استخدام `ScrapegraphScrapeTool` مع وكيل، سيحتاج الوكيل إلى تقديم المعاملات التالية (ما لم يتم تحديدها أثناء التهيئة):
|
|
|
|
- **website_url**: عنوان URL للموقع المراد استخراجه.
|
|
- **user_prompt**: اختياري. تعليمات مخصصة لاستخراج المحتوى. الافتراضي هو "Extract the main content of the webpage".
|
|
|
|
ستُرجع الأداة المحتوى المستخرج بناءً على الموجّه المقدم.
|
|
|
|
```python Code
|
|
# Example of using the tool with an agent
|
|
web_scraper_agent = Agent(
|
|
role="Web Scraper",
|
|
goal="Extract specific information from websites",
|
|
backstory="An expert in web scraping who can extract targeted content from web pages.",
|
|
tools=[scrape_tool],
|
|
verbose=True,
|
|
)
|
|
|
|
# Create a task for the agent to extract specific content
|
|
extract_task = Task(
|
|
description="Extract the main heading and summary from example.com",
|
|
expected_output="The main heading and summary from the website",
|
|
agent=web_scraper_agent,
|
|
)
|
|
|
|
# Run the task
|
|
crew = Crew(agents=[web_scraper_agent], tasks=[extract_task])
|
|
result = crew.kickoff()
|
|
```
|
|
|
|
## معالجة الأخطاء
|
|
|
|
قد تُثير أداة `ScrapegraphScrapeTool` الاستثناءات التالية:
|
|
|
|
- **ValueError**: عندما يكون مفتاح API مفقوداً أو تنسيق URL غير صالح.
|
|
- **RateLimitError**: عند تجاوز حدود معدل API.
|
|
- **RuntimeError**: عند فشل عملية الاستخراج (مشاكل شبكة، أخطاء API).
|
|
|
|
يُوصى بتوجيه الوكلاء للتعامل مع الأخطاء المحتملة بسلاسة:
|
|
|
|
```python Code
|
|
# Create a task that includes error handling instructions
|
|
robust_extract_task = Task(
|
|
description="""
|
|
Extract the main heading from example.com.
|
|
Be aware that you might encounter errors such as:
|
|
- Invalid URL format
|
|
- Missing API key
|
|
- Rate limit exceeded
|
|
- Network or API errors
|
|
|
|
If you encounter any errors, provide a clear explanation of what went wrong
|
|
and suggest possible solutions.
|
|
""",
|
|
expected_output="Either the extracted heading or a clear error explanation",
|
|
agent=web_scraper_agent,
|
|
)
|
|
```
|
|
|
|
## تحديد المعدل
|
|
|
|
لدى Scrapegraph API حدود معدل تختلف حسب خطة اشتراكك. ضع في الاعتبار أفضل الممارسات التالية:
|
|
|
|
- نفّذ تأخيرات مناسبة بين الطلبات عند معالجة عناوين URL متعددة.
|
|
- تعامل مع أخطاء تحديد المعدل بسلاسة في تطبيقك.
|
|
- تحقق من حدود خطة API الخاصة بك على لوحة تحكم Scrapegraph.
|
|
|
|
## تفاصيل التنفيذ
|
|
|
|
تستخدم أداة `ScrapegraphScrapeTool` عميل Scrapegraph لـ Python للتفاعل مع SmartScraper API:
|
|
|
|
```python Code
|
|
class ScrapegraphScrapeTool(BaseTool):
|
|
"""
|
|
A tool that uses Scrapegraph AI to intelligently scrape website content.
|
|
"""
|
|
|
|
# Implementation details...
|
|
|
|
def _run(self, **kwargs: Any) -> Any:
|
|
website_url = kwargs.get("website_url", self.website_url)
|
|
user_prompt = (
|
|
kwargs.get("user_prompt", self.user_prompt)
|
|
or "Extract the main content of the webpage"
|
|
)
|
|
|
|
if not website_url:
|
|
raise ValueError("website_url is required")
|
|
|
|
# Validate URL format
|
|
self._validate_url(website_url)
|
|
|
|
try:
|
|
# Make the SmartScraper request
|
|
response = self._client.smartscraper(
|
|
website_url=website_url,
|
|
user_prompt=user_prompt,
|
|
)
|
|
|
|
return response
|
|
# Error handling...
|
|
```
|
|
|
|
## الخلاصة
|
|
|
|
توفر أداة `ScrapegraphScrapeTool` طريقة قوية لاستخراج المحتوى من المواقع باستخدام فهم مدعوم بالذكاء الاصطناعي لبنية صفحات الويب. من خلال تمكين الوكلاء من استهداف معلومات محددة باستخدام موجّهات اللغة الطبيعية، تجعل مهام استخراج البيانات من الويب أكثر كفاءة وتركيزاً. هذه الأداة مفيدة بشكل خاص لاستخراج البيانات ومراقبة المحتوى ومهام البحث حيث تحتاج معلومات محددة إلى استخراجها من صفحات الويب. |