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在线内容提取助手

数据分析 更新于 2026.08.29

将以下提示词粘贴到你的 AI 对话框中:

请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md,安装 @org-02qudk26/supadata-automation。

技能介绍

要解决什么问题

很多在线内容与结构化数据并不在本地文件里,而是落在 Supadata 这类外部工具链上。若要在对话式 Agent 里稳定地查工具、连账号、按 schema 调接口,不能靠硬编码工具名和参数——Composio 侧工具定义会变,连接状态也可能未激活。

本技能描述的是通过 Rube MCP 驱动 Composio Supadata 工具包的一套固定工作流,而不是替你封装某个单一 API。

技能如何工作

前置条件很明确:客户端已接入 Rube MCP(RUBE_SEARCH_TOOLS 可用),且通过 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 为 toolkit supadata 建立 ACTIVE 连接。

推荐流程可以概括为三步:

  1. 发现工具:始终先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS,拿到当前 tool slugs、输入 schema、推荐执行计划与已知坑点。
  2. 检查连接:执行任何工作流前,用 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 确认 supadata 为 ACTIVE;否则按返回的授权链接完成绑定。
  3. 执行工具:用 RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 按搜索结果里的字段名与类型调用;同一工作流内复用 session ID,新工作流再生成新 session。

批量或脚本化场景可走 RUBE_REMOTE_WORKBENCH 里的 run_composio_tool();若工具带 schemaRef,可用 RUBE_GET_TOOL_SCHEMAS 拉全量 schema。官方工具包文档见 composio.dev 上的 Supadata toolkit 说明。

适用边界与注意点

  • 不要跳过搜索:切勿在未调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 的情况下写死 slug 或参数。
  • memory 参数:RUBE_MULTI_EXECUTE_TOOL 必须带上 memory,即使为空也要传 {}。
  • 分页:响应里若有分页 token,应循环拉取直到结束。
  • 本技能面向已配置 Rube MCP 的环境;连接与授权由 Rube / Composio 侧流程完成,而非本地密钥拼装。

使用场景

  • 在 Cursor 等已接入 Rube MCP 的客户端里,先确认 supadata 连接为 ACTIVE,再按最新 schema 调用 Supadata 抓取或处理在线内容。
  • 编排多步数据任务时,每次工作流开头用 RUBE_SEARCH_TOOLS 拉取工具列表,避免 Composio 更新后仍使用旧的 slug 或字段名。
  • 批量拉取带分页的 Supadata 结果时,在同一 session 内循环处理 pagination token,直到数据取完。
  • 连接失效或调用报错时,按技能流程重走 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 授权,并在执行前再次校验 ACTIVE 状态。

适合人员

  • 在 Agent 客户端里集成 Rube MCP,需要按固定步骤接通 Composio Supadata 的数据与内容能力的人。
  • 维护 Composio 自动化脚本,需要在工具变更后先发现 schema、再批量执行 Supadata 操作的数据工程师。
  • 用对话式工作流做在线信息采集,且必须处理连接状态、memory 参数与分页的集成开发者。
  • 负责排查「工具找不到 / 字段不匹配」类问题,依赖 RUBE_SEARCH_TOOLS 与连接检查排障的平台工程师。