ChatGPT Scraper API

安装指南

1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
   npx clawhub@latest install chatgpt-scraper-api
2. 手动安装 将技能文件夹复制到以下位置之一
   全局模式
   ~/.openclaw/skills/
   工作区
   /skills/
   优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
   请帮我使用 Clawhub 安装 chatgpt-scraper-api。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
   更倾向于下载？
   获取包含原生技能文件的ZIP压缩包。
   下载技能 (.zip)

什么是

ChatGPT Scraper API 连接到 Scavio 的 ChatGPT 提示端点，以 Markdown 返回完整回答，同时提供引用页面、搜索查询和推荐产品。它帮助团队了解 ChatGPT 如何回答买家问题，以及品牌、产品或网站是否出现在这些回答中。
对于 Openclaw Skills 用户，结构化响应支持引用分析、AI 可见性跟踪和声量份额研究。不同运行之间的回答可能有所不同，并且不会缓存，因此应重复运行提示来衡量提及率，而不要将单次回答视为 ChatGPT 的固定立场。

应用场景

检查 ChatGPT 是否提及或推荐特定品牌、产品或网站。
分析 ChatGPT 针对某个主题引用了哪些发布商和页面。
检查 ChatGPT 在回答买家式问题时执行了哪些搜索查询。
通过多次运行每个提示，跟踪一组提示中的 AI 可见性和声量份额。
使用独立的
gemini-scraper-api
skill，将 ChatGPT 的回答与 Gemini 进行比较。
使用两位国家代码，为目标市场本地化研究。

工作原理

将买家式问题作为必填的 prompt 参数提供，长度保持在 1–1024 个字符以内。
可选地设置 country 以本地化回答，并设置 model 选择模型；auto 使用 ChatGPT 默认选择的模型。
使用 SCAVIO_API_KEY bearer token，向 https://api.scavio.dev/api/v1/chatgpt/prompt 发送经过身份验证的 POST 请求；为请求预留至少 90 秒，回答通常需要 10–40 秒。
读取 data.answer.markdown 获取 ChatGPT 的完整回答，读取 data.sources[] 获取引用页面，读取 data.search_queries[] 获取搜索内容，读取 data.shopping[] 获取产品推荐。
如需进行可见性跟踪，请重复运行提示并计算提及率。每个已回答的提示消耗 2 个 credits；失败的提示免费。

配置指南

在 Scavio 创建账户。注册可自行完成，无需银行卡，并从 50 个 credits 开始——足够完成 25 个已回答的提示。
从控制面板的 API Keys 部分复制 API key，并将其设置到环境中。不要将 key 放入源代码管理。
export SCAVIO_API_KEY=sk_live_your_key
使用 Bearer 身份验证向下方端点发送请求。HTTP 超时时间至少设置为 90 秒。
curl --request POST \ --url https://api.scavio.dev/api/v1/chatgpt/prompt \ --header "Authorization: Bearer $SCAVIO_API_KEY" \ --header "Content-Type: application/json" \ --data '{"prompt":"What are the best running shoes for beginners?"}' 每个已回答的提示消耗 2 个 credits。如果余额用尽，API 会返回带有 billing_url 的 402；添加 credits 无需更换 key。提交大量提示列表前请先确认。

数据架构

该 skill 将 API 数据以 JSON 返回；它不指定本地文件或文件生成工作流。
Field Contents
data.platform 平台标识符，例如 chatgpt。
data.prompt 提交的问题。
data.model 为该回答返回的模型标识符。
data.answer.markdown Markdown 格式的完整回答。
data.answer.html 启用 include_html 时的 HTML 回答。
data.sources[] 引用页面，包括 URL、标题、摘要、发布商/来源，以及可用时的发布日期。
data.search_queries[] ChatGPT 为回答提示而执行的搜索查询。
data.shopping[] 推荐产品；通常会提供标题，但 URL、价格、图片 URL 和商家可能缺失。
response_time 请求持续时间，单位为毫秒。
credits_used / credits_remaining credits 使用量和剩余余额。
请求参数包括必填的 prompt、可选的 model（默认值为 auto）、country（默认值为 us，两位代码）以及 include_html（默认值为 false）。

高级特性

country
参数本地化回答，并可选择请求特定模型而不是
auto
。
include_html
，除 Markdown 外同时接收回答的 HTML 版本。
使用来源元数据、搜索查询扩展和购物推荐，构建更丰富的 AI 可见性与引用分析。
重复运行提示并报告品牌或产品提及率，以考虑回答差异；回答不会缓存。
明确处理 API 错误：
表示输入无效，
表示 key 缺失或无效，
表示速率或使用限制，
表示 ChatGPT 请求未得到回答，
表示容量繁忙。对
重试一次；对于
，遵循
Retry-After
标头。失败的
请求不会收费。

name: chatgpt-scraper-api description: Send a prompt to ChatGPT and get the answer it gives as structured JSON - the full Markdown answer, every page it cites with title, publisher and date, the web searches it ran, and the products it recommended. For AI visibility, GEO and brand monitoring. 2 credits per answered prompt. version: 1.0.0
tags: chatgpt, chatgpt-scraper, chatgpt-api, ai-visibility, geo, generative-engine-optimization, brand-monitoring, llm-citations, answer-engine, share-of-voice, agents, langchain, crewai, autogen, structured-data, json, ai-agents