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Spider-Flow

JavaとSpring Bootで作る可視化クローラ基盤。フローチャートで収集・解析・保存を編成し、複数の抽出文法とプラグイン拡張に対応。
10.6kJavaMIT License
#可視化-スクレイピング#フロー-ベース#spring-boot#jsoup#xpath
#jsonpath
#プラグイン-拡張
#ジョブ-監視
#alternative-to-scrapy
#alternative-to-apify
#node-red-like

概要

spider-flow は「クローラ開発」をコードの山からフロー設計へ変換する。リクエスト、解析、クレンジング、分岐、ループ、保存をフローチャートで接続し、プラットフォームが各ノードを実行可能なジョブチェーンへ落とし込んで実行状態を可視化する。基盤は Spring Boot でWebコンソールとスケジューリング入口を提供し、解析は jsoup を核にXPath/JsonPath/CSS/正規表現を混在させて抽出を再利用可能なノードへ分解する。動的レンダリングや対策が必要な場面では、Selenium などのプラグインでブラウザ実行を実行器として差し替え可能にし、コアを肥大化させずに能力を追加できる。Redis、MongoDB、OSS、プロキシプール、OCR、メール等の拡張により、収集の前後工程まで設定でまとめて組み上げられる。

課題 vs イノベーション

✕従来の課題✓革新的ソリューション
スクリプト型クローラは要求追加で複雑性が爆発する。リトライ、ページング、分岐、整形、複数出力が入るとコードが破綻しやすい。spider-flow はフローチャートでロジックを可視化し、ノードを能力単位として再利用できる。分岐・ループ・例外処理も構造として共有可能になる。
観測性が弱いと、失敗点や抽出精度、処理時間、データ品質がログに埋もれ、原因特定と再発防止が重くなる。抽出文法と実行器プラグイン(例:Selenium)を分離し、コアを軽量に保ったまま必要な能力だけを装着できる。監視とログで実行状態を監査可能な資産に変える。

アーキテクチャ深掘り

フローチャートを実行可能DSLとして扱う
Spider-Flow はクローラを「ノードとエッジの有向グラフ」として表現する。ノードは要求・抽出・変換・保存などの能力で、エッジはデータと制御の流れを担う。重要なのは制御構造を可視化できる点で、ページング、分岐、ループ、例外処理が if/while に埋もれず図としてレビュー可能になる。実行時はグラフがスケジュール可能なジョブチェーンへ変換され、各ノードは入出力契約に集中するため、規模が増えても保守性が落ちにくい。ノード単位のログとデバッグにより、失敗を「どのノード・どのルール・どの入力」に落とし込める。
プラグイン実行器と抽出文法の分離
スクレイピングの難所は状況の変化で、静的ページだけでなくレンダリング、プロキシ、OCR、コールバックなどが要求される。Spider-Flow はプラグインで能力を外出しし、コアを編成と実行基盤に絞ることで複雑性の爆発を抑える。抽出はXPath/JsonPath/CSS/正規表現の混在を許し、HTML/JSON/XML/バイナリまで入力形態に適応できるように“抽出”を合成可能な関数として扱う。結果として、最小構成で素早く開始し、必要に応じてRedis/MongoDB/プロキシ/OCRを追加できる。

デプロイガイド

1. リポジトリをクローンし、JDK と Maven を用意(JDK 8+ 推奨)

bash
1git clone https://github.com/ssssssss-team/spider-flow.git

2. application.properties にDB設定(例:MySQLのJDBC URL、ユーザー、パスワード)を入力

bash
1sed -n '1,120p' src/main/resources/application.properties

3. Maven 経由で Spring Boot を起動(ローカル検証に最適)

bash
1mvn -q spring-boot:run

4. ブラウザでコンソールを開き、フローを作成してデバッグを開始

bash
1open http://localhost:8080

導入事例

コアシーン対象読者ソリューション成果
EC競合の収集とDB投入データ分析担当と運用一覧・詳細を可視化フローで収集して業務DBへ保存価格・在庫の追跡可能な資産を構築し意思決定を加速
炎上・コンテンツ監視ボット広報とコンテンツチーム定期クロールしてタイトル/本文/キーワードを抽出手動巡回を自動アラートに置き換え遅延と漏れを削減
テストデータ生成パイプラインQAとバックエンドエンジニアサンプルを大量収集し標準JSON/CSVへ整形高品質なテストセットを安定供給し工数とミスを削減

制限事項と注意点

制限事項と注意点
  • 可視化は万能ではない。安定したフローを作るには、セレクタ、ページング、対策、データ整形の基礎理解が必要。
  • 動的レンダリングのサイトではSelenium等の実行器プラグインが必要になり、リソース消費とブラウザ互換性の制約が増える。
  • 収集には法令・規約・倫理の境界がある。robotsや利用規約、地域の法律を守り、頻度と並列を節度ある設定にする必要がある。

よくある質問

spider-flow と Scrapy はどう使い分けるべき?▾
spider-flow は収集ロジックを可視化し、運用まで含めて回したい用途に強い。フローはグラフとして保存され、分岐・ループ・例外が構造として管理されるうえ、XPath/JsonPath/CSS/正規表現の混在抽出と、Selenium等の実行器プラグインで動的レンダリングにも対応できる。一方 Scrapy はコード優先のPythonフレームワークで、深いカスタムや制御性は高いが、スケジューリング・監視・可視化は別途の運用構築が必要になりやすい。
フローをスパゲッティ化させない設計のコツは?▾
ノードを関数として扱い、入力(ページ/フィールド/コンテキスト)と出力(構造化結果/次パラメータ)を契約化する。副作用(DB書き込みやファイル保存)は末端へ集約し、ページングや分岐は最小主幹を先に完成させてから再利用可能なサブフローで拡張する。セレクタや定数は変数化して重複を排除し、ログの回放で失敗率の高いノードから改善していく。
GitHubで見る

プロジェクト指標

Star数10.6 k
言語Java
ライセンスMIT License
デプロイ難易度普通

Table of Contents

  1. 01概要
  2. 02課題 vs イノベーション
  3. 03アーキテクチャ深掘り
  4. 04デプロイガイド
  5. 05導入事例
  6. 06制限事項と注意点
  7. 07よくある質問

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