docsforai 0.4.3

Specialized documentation website crawler optimized for AI consumption

DocsForAI

专为文档网站设计的轻量爬虫，让 AI 可以高质量地阅读任何文档。

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为什么不用通用爬虫？

通用爬虫把所有网站一视同仁。而 VitePress、Docsify 等文档站有明确的结构约定：

特性	通用爬虫	DocsForAI
导航层级	❌ 需要猜	✅ 直接读侧边栏 / llms.txt
Docsify 原始 Markdown	❌ 解析渲染后的 HTML	✅ 直接拉取 .md 文件
Mintlify 一次请求获全量内容	❌ 逐页爬取	✅ 解析 llms-full.txt 即完成
代码块语言标注	❌ 常丢失	✅ 保留 language-* 类名
输出格式	❌ 单一	✅ 多 MD / 单 MD / JSONL
依赖	通常很重	✅ 仅 5 个运行时依赖

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安装

pip install docsforai

或从源码安装：

git clone https://github.com/dx2331lxz/DocsForAI.git
cd DocsForAI
pip install -e .

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快速开始

# 爬取 VitePress 文档，输出为多个 MD 文件（默认）
docsforai crawl https://vitepress.dev/guide -o ./output

# 输出为单一大文件（直接投喂给 LLM）
docsforai crawl https://vitepress.dev/guide -f single-md -o ./output

# 输出为 JSONL（适合向量数据库 / 微调数据集）
docsforai crawl https://docsify.js.org -f jsonl -o ./output

# 同时导出多种格式
docsforai crawl https://vitepress.dev/guide -f multi-md -f jsonl -o ./output

# 强制指定站点类型（跳过自动检测）
docsforai crawl https://example.com/docs --type vitepress

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支持的站点类型

VitePress

• 自动识别 .VPSidebar 结构，完整还原章节层级
• 提取 .vp-doc 内容区，剔除导航栏、页脚等噪音
• 保留代码块的语言标注

Docsify

• 直接解析 _sidebar.md 获取目录树
• 跳过 HTML 渲染，直接拉取原始 .md 文件，速度最快、内容最准
• 正确处理哈希路由（/#/guide → /guide.md）

Mintlify

• 通过响应头 x-llms-txt 自动识别
• 优先读取 llms-full.txt：一次 HTTP 请求即获取所有页面的完整内容，无需遍历
• 回退到 llms.txt 索引 + 并发拉取各页 .md 原始文件
• 零 HTML 解析，内容干净准确

Docusaurus

• Docusaurus 是一个常见的文档框架；DocsForAI 当前通过 docusaurus 爬虫兼容 Docusaurus 网站。
• 测试：已对 https://docusaurus.io/docs 运行爬虫（docsforai crawl https://docusaurus.io/docs -o ./output_docusaurus），采集到 92 页并写入 output_docusaurus/multi-md/。

mdBook

• 通过静态 toc.html（noscript fallback）解析完整有序章节树，无需依赖 JavaScript 渲染。
• 提取 #mdbook-content main 内容区，自动清除上下翻页按钮等导航噪音。
• 测试：已对 https://rust-lang.github.io/mdBook/ 运行爬虫，采集到 31 页。

Starlight（Astro）

• 通过 #starlight__sidebar、#starlight__search、.sl-markdown-content 自动识别
• 解析 nav.sidebar 中 <details>/<summary> 分组结构，完整还原侧边栏章节层级
• 提取 [data-pagefind-body] 内容区，自动剔除右侧目录、编辑链接、上下翻页等噪音
• 测试：https://starlight.astro.build/ 采集 35 页

MkDocs（含 Material 主题与内置默认主题）

• 自动识别 MkDocs 所有主题变体：
  • Material 主题：通过 generator meta 标签（zensical/mkdocs）或 .md-nav--primary CSS 类识别
  • 内置默认/ReadTheDocs 主题：通过页面唯一 ID（#mkdocs-search-results、#toc-collapse）识别
• Material 主题：解析服务端渲染的 nav.md-nav--primary 侧边栏；提取 article.md-content__inner 内容区
• 默认主题：解析顶部 div.navbar-nav 下拉菜单获取完整页面列表；提取 div[role=main] 内容区
• 同时支持 .html 扩展名（ReadTheDocs）和目录风格 URL（concepts/models/）
• 内置 Cloudflare 反爬绕过：httpx 被拦截时自动回退到系统 curl
• 测试：https://scrapling.readthedocs.io/en/latest/（Cloudflare + Material 主题）采集 33 页；https://docs.pydantic.dev/latest/（Material）采集 88 页；https://www.mkdocs.org/（内置默认主题）采集 19 页

Feishu (飞书开放平台)

• 专用爬虫：通过飞书开放平台暴露的内部 API 拉取完整的目录树和原始 Markdown（/document/<fullpath>.md）。
• 优点：一次性读取目录树并并发下载所有 .md，内容干净且保留原始 Markdown 结构。

Generic（通用兜底）

• BFS 广度优先遍历同域链接
• 启发式识别主内容区（main、article、.content 等）
• 可通过 --max-pages 限制爬取深度

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导出格式

格式	CLI 参数	适用场景
多 MD 文件	-f multi-md	RAG 检索、按章节管理
单 MD 文件	-f single-md	直接粘贴到 LLM 上下文
JSONL	-f jsonl	向量数据库、微调数据集

multi-md 输出示例：

output/multi-md/
├── guide/
│   ├── getting-started.md
│   └── configuration.md
└── reference/
    └── api.md

JSONL 记录示例：

{"source": "https://...", "title": "Getting Started", "breadcrumb": ["Guide", "Getting Started"], "content": "# Getting Started\n...", "site": "VitePress", "site_type": "vitepress"}

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完整 CLI 参数

docsforai crawl [OPTIONS] URL

Arguments:
  URL  文档站点 URL

Options:
  -o, --output   PATH    输出目录 [default: ./output]
  -f, --format   FORMAT  导出格式，可重复使用 (multi-md|single-md|jsonl)
  -t, --type     TYPE    强制站点类型 (vitepress|docsify|mintlify|generic)
  --concurrency  INT     最大并发请求数 [default: 5]
  --delay        FLOAT   请求间隔秒数 [default: 0.1]
  --timeout      FLOAT   HTTP 超时秒数 [default: 30.0]
  --max-pages    INT     最大爬取页数，仅 generic 模式 [default: 200]
  -V, --version          显示版本

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项目结构

src/docsforai/
├── cli.py              # Typer CLI 入口
├── detector.py         # 自动识别站点类型
├── converter.py        # HTML → Markdown（保留代码块语言标注）
├── models.py           # 数据模型：DocSite / DocPage / NavItem
├── crawlers/
│   ├── base.py         # 抽象基类（限速、并发控制）
│   ├── vitepress.py    # VitePress 专用爬虫
│   ├── docsify.py      # Docsify 专用爬虫（直取 .md 源文件）
│   ├── mintlify.py     # Mintlify 专用爬虫（llms-full.txt / llms.txt）
│   └── generic.py      # 通用 BFS 兜底爬虫
└── exporters/
    ├── multi_md.py     # 多 MD 文件导出
    ├── single_md.py    # 单 MD 文件导出
    └── llm.py          # JSONL 导出

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运行时依赖

包	用途
httpx	异步 HTTP 客户端
beautifulsoup4 + lxml	HTML 解析
markdownify	HTML → Markdown 转换
typer + rich	CLI 界面

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开发安装

git clone https://github.com/dx2331lxz/DocsForAI.git
cd DocsForAI
pip install -e ".[dev]"
pytest