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学习如何将任何网站转换为干净、适合大模型处理的 Markdown 格式，涵盖使用 Python 抓取静态与动态页面，并介绍 Bright Data 的 Web Unlocker 等高级方案。

本指南将带你构建一款 AI 新闻研究助手，能够抓取全球新闻、绕过付费墙、检测报道偏见，并使用 Bright Data 和 Vercel AI SDK 进行智能分析。

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了解如何使用 Bright Data 的 Web MCP 为 AutoGen AI 代理接入实时网页数据。内容包含 AgentChat 与 AutoGen Studio 的分步指南。

掌握数据验证与数据核验的核心区别，包括实操 Python 教程，以及在何种场景使用各自方法以实现一流数据质量。

探讨导致网页抓取数据不可靠的主要原因，并提供可操作的策略，确保项目中的数据准确性、新鲜度与可靠性。

通过 Python 脚本、DDGS 库、Bright Data 的 SERP API，或通过 MCP 提供给 AI 代理，探索如何抓取 DuckDuckGo 搜索结果。

了解如何用 AI 与 Bright Data 自动化你的获客流程。本指南涵盖从抓取到打分再到外联的全部环节。

按照本分步指南，将 Bright Data 的 Web MCP 连接到 VS Code 的 Kilo Code，让你的 AI 编码助手能够访问并使用实时网页数据。