
### —— 一次实验后的冷静复盘与技术路线图谱
AI 现在能自动生成采集代码，这件事乍一听挺让人兴奋。只要丢给它一句“帮我写个采集程序”，马上就能得到一段看似专业的代码。但当我真正拿这些代码去跑实验时，心情就从“哇塞真智能”变成了“嗯……还是得冷静一下”。

为了弄清楚“AI 写采集到底靠谱吗”，我把这件事拆成两条路线来看：

一条是让程序像真人一样打开浏览器、点击按钮、滚动页面，这属于模拟行为路线；  
另一条则是直接调接口，也就是我们常说的接口调用或 API 逆向路线。

这两条路线基本覆盖了所有自动生成采集的逻辑分叉，而 AI 在它们身上的表现差异非常大。下面就用一种更偏“结构图谱”风格的方式，把整个技术框架与经验总结梳理出来。

## 一、核心主题：AI 写采集的真正分界线在哪里？
所有自动生成采集的思路，最后都会指向一个关键选择：

到底是  
“像人类一样操作浏览器？”  
还是  
“直接跟接口说话？”

这个选择看似简单，背后却决定了成功率、复杂度、维护成本，以及 AI 能帮你做多少事情。

两条路线可以这样理解：

**路线 A（模拟行为）**：Playwright、Selenium 这一类浏览器自动化方案  
**路线 B（接口调用）**：通过抓包和分析 API，直接向接口发请求

雷区、优势点、AI 擅长程度完全不同。

## 二、多分支技术路线：AI 在两条路线上的真实表现
### 路线 A：模拟行为（Browser Automation）
如果你让 AI 用 Playwright 或 Selenium 来跑一个页面，它往往表现得非常“自信”：  
打开页面、等待元素、提取文本，这些步骤它几乎都能准确写出来。因为浏览器自动化的 API 较为固定，流程本身也比较标准。

不过，一旦细节稍微复杂一点，它的问题就暴露了：

+ 给出错误或不存在的 CSS 选择器
+ 误判页面加载顺序，导致死等
+ 在需要规避检测时显得“天真无邪”
+ 对动态结构变化毫无预案
+ 一些等待策略看起来合理，但实际运行会卡死

简单说，在“90% 标准场景”里 AI 表现很好，但那 10% 的细节往往决定成败。

适合 AI 发挥的场景通常包括：

+ 无登录、无强防爬
+ 页面结构相对稳定
+ 想快速验证采集流程是否可行
+ Demo、Proof of Concept、临时需求

不太适合 AI 的场景则是：

+ 用户需要多步交互
+ 滚动、动态加载变化频繁
+ 网站使用自动化检测
+ 页面结构二三天就改一次

换句话说，越“接近真实用户行为”的网站，越容易让 AI 给你挖坑。

### 路线 B：接口调用（API Reverse）
这一条路线是 AI 最不擅长的，因为接口往往牵涉参数加密、时间戳验证、动态 Cookie、Token 续期等等，不是靠“猜”就能写出来的。

AI 在这些场景中的典型失误包括：

+ 想当然地生成不存在的参数
+ 根本没理解加密逻辑，但凑了一个看似合理的伪代码
+ 忽略必须的 Cookie
+ 对 JS 加密函数的逆向理解不完整
+ 无法推断签名算法中的细节

简单讲，如果你让 AI 猜一个有加密的接口参数，它给你的答案通常都是“错得充满自信”。

AI 比较靠谱的情况：

+ 接口公开但网页包装了一层
+ 请求参数基本明文
+ 网站本身就是 REST API 架构

AI 不靠谱甚至完全靠不住的情况：

+ 签名算法需要计算
+ 参数使用 AES、RSA、MD5 混合加密
+ Cookie 中包含多个动态字段
+ 接口必须模拟设备指纹或时序行为

这类情况通常必须靠人类分析抓包，再让 AI 帮你补全代码，而不是“全自动”。

## 三、技术图谱：AI 写采集的思维框架
把经验抽象成一个结构图谱，大致是这样的：

AI 自动生成代码  
→ 先判断网站类型  
→ 如果是普通页面 → 推荐浏览器自动化  
→ 如果是 API 驱动网站 → 可能需要接口调用  
→ 如果接口有加密 → 必须人工介入  
→ 如果页面强防爬 → 仍以浏览器自动化为兜底  
→ 如果量大、接口明文 → API 最高效

这套路径实际上能解释 80% 的“为什么 AI 给我的代码能跑 / 不能跑”。

## 四、路线建议：AI 可以取代什么？不能取代什么？
### 场景 1：快速验证
优先 Playwright 自动化 + 让 AI 写代码  
这一步 AI 的成功率最高。

### 场景 2：需要稳定、快速、可规模化的采集
手工抓包 + AI 帮你生成 requests 代码  
效率非常高。

### 场景 3：遇到加密、强反爬
人工逆向 + AI 辅助整理逻辑  
AI 不能独立完成。

### 场景 4：企业级长期项目
两种路线混合使用：  
接口为主，浏览器为兜底补充。

## 五、示例代码（含代理，已加入中文注释）
示例基于 Playwright，这类代码 AI 最容易生成，也最稳定。

```python
from playwright.sync_api import sync_playwright

# ======== 配置16YUN爬虫代理========
proxy_host = "proxy.16yun.com"  # 代理域名
proxy_port = "port"               # 代理端口
proxy_user = "username"           # 代理用户名
proxy_pass = "password"           # 代理密码

proxy_url = f"http://{proxy_user}:{proxy_pass}@{proxy_host}:{proxy_port}"

# ========================================================

def run():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(
            headless=True,
            proxy={"server": proxy_url}  # 设置代理
        )
        page = browser.new_page()

        # 设置UA，防止简单的反爬策略
        page.set_extra_http_headers({
            "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64)"
        })

        # 打开一个测试页面（可替换为目标站点）
        page.goto("https://quotes.toscrape.com")

        # 等待页面加载完成
        page.wait_for_selector("h1")

        # 提取标题文本
        title = page.text_content("h1")
        print("页面标题：", title)

        browser.close()

if __name__ == "__main__":
    run()
```

这个示例也展示了 AI 最擅长的部分：

+ 浏览器初始化
+ 页面跳转
+ 选择器操作
+ 基础代理设置

但要让它自动处理复杂网站？目前仍然很难。

## 六、最终总结：AI 写采集到底靠不靠谱？
如果概括一句，那就是：

AI 写采集很有帮助，但不能盲信。  
简单场景，它就像个非常能干的助手；  
复杂场景，它又像个会写作文但不会做题的小学生。

AI 能稳定完成：

+ 框架搭建
+ 基础流程
+ 自动化脚本
+ 标准 requests 模板

但以下内容仍然需要工程师操刀：

+ 接口逆向
+ 加密参数
+ 防检测绕过
+ 大规模任务调度

最终能跑起来的采集，往往是“AI 写 60%，工程师补 40%”。



AI 现在能自动生成采集代码，这件事乍一听挺让人兴奋。只要丢给它一句“帮我写个采集程序”，马上就能得到一段看似专业的代码。但当我真正拿这些代码去跑实验时，心情就从“哇塞真智能”变成了“嗯……还是得冷静一下”。

实验报告：让AI自动生成采集代码，会踩哪些坑？

本文探讨了AI自动生成采集代码的可靠性，分析了模拟行为和接口调用两条技术路线，并指出AI在简单场景下表现良好，但在复杂场景下需人工介入。总结了AI写采集的思维框架和路线建议，强调AI能完成基础流程和脚本，但复杂任务还需工程师参与。

人工智能

前端

后端

AI自动生成采集代码在简单场景表现优异，但复杂网站仍需人工干预。浏览器自动化路线适合标准页面采集，AI能高效生成Playwright/Selenium代码；接口调用路线涉及加密参数时，AI易出错需人工分析。建议将AI作为辅助工具，结合工程师经验处理加密、反爬等复杂情况，实现高效稳定的数据采集方案。

Agent

域名特惠新用户低至1元！


domain

文章

问答

视频

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

实验报告：让AI自动生成采集代码，会踩哪些坑？-腾讯云开发者社区-腾讯云

实验报告：让AI自动生成采集代码，会踩哪些坑？

实验报告：让AI自动生成采集代码，会踩哪些坑？

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐