最近用Dify做了一个工作流应用，可以实现自动化采集亚马逊商品信息，包括名称、价格、折扣、评分、评论等关键字段，然后使用DeepSeek对商品竞争力、价格、用户口碑进行分析，为跨境卖家提供一份完整的分析报告。
整个工作流搭建用到了几个核心工具，Dify不必多说，是专门用来设计工作流的开源框架，里面集成各种工具、接口、插件、LLM，非常适合做产品原型设计。
其中用于数据采集的是亮数据网页抓取器，Dify上有相应的插件接口，它可以对亚马逊等跨境平台进行关键字段采集，并能自动处理平台的反爬限制，比如设置ip代理池、验证码解锁等技术，所以是比较省心的一个爬虫接口。
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这里大概介绍下亮数据，因为网页抓取器是这个工作流的核心节点。亮数据是专门做数据采集的平台，有抓取器、解锁器、远程浏览器、MCP等工具，可以简化网页请求的复杂度，因为它把反爬处理技术嵌入在接口里，用户只需要提交需求和url就能直接采集到数据。
还会用到DeepSeek R1模型，用来对亮数据网页抓取器返回的JSON数据进行解析，提取关键字段，并形成商品分析报告。
接下来讲下这个工作是如何具体实现的。
首先你需要配置Dify应用，可以根据Github教程使用Docker进行部署，对电脑硬件要求比较简单，大于2核CPU、4G运行内存就可以跑。
如果你只是想测试，建议在Dify云版本上部署工作流，但云上的功能配置会有点缩水。
部署好Dify后，下一步需要配置亮数据网页抓取器，你需要先到亮数据平台申请key，它会赠送额度，测试够用了。
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然后在Dify插件里搜索找到亮数据网页抓取器，下载并配置好key后，这个插件就可以用了。
接着再配置DeepSeek API，到DeepSeek平台去申请key，在Dify上配置好就可以用，这里不多赘诉。
做好配置准备后，下面进入工作流搭建。
首先创建“输入”节点，设置输入变量字段：product_url，提示用户输入亚马逊商品链接。
然后开始创建“亮数据网页抓取器”节点，选择“Structured Data Feeds”，并且设置输入变量描述、目标url，选择上一节点的输入变量“product_url”，由于亮数据key在之前已经配置好，这里可以直接用。
下一步创建“LLM”节点，选择配置好的DeepSeek R1模型，设置输入变量和系统prompt，这个很重要，决定LLM输出什么样的内容，可以按照我的模版去设置。
最后创建“输出”节点，展示LLM输出的内容，这里你可以选择直接输出文本，也可以设置导出PDF、Word、Markdown都可以。
整个工作创建好后，呈现以下的结构形式。
随便找个亚马逊商品链接测试下，比如以下的Razer耳机。
执行工作流任务，它就会先采集数据，然后LLM分析数据，最后输出结论。
亮数据抓取器采集到的商品Json数据如下：
DeepSeek提炼Json数据，形成的商品分析报告如下。
核心字段值：
商品特性：
用户评价：
指导建议：
整个流程，DeepSeek提取了亮数据网页抓取器采集到的数据，并进行分析汇总，看起来蛮专业的。
除此之外，亮数据网页抓取器还有搜索引擎模式，可以按照用户需求来查询谷歌搜索，返回数据，比如我让它查询Open AI创始人Sam Altman最近一年在推特上的帖子，并让LLM提取关键信息进行总结。
通过上面Dify工作流的例子，可以看到现在数据采集开发模式发生了很大变化，不再需要你精通编程，也可以通过Dify+亮数据网页抓取器做到。
 vs flatMap())
