Раньше хотели, чтобы один инструмент закрывал сразу всё. Сейчас чаще делают по‑другому: берут несколько штук, каждый под свою задачу — например, один для ИИ‑агента, другой для работы с браузером, третий для того, чтобы шаги между ними шли по порядку.
Если открыть GitHub, видно, что такие проекты сейчас в ходу: у них много звёзд, авторы часто выпускают новые версии, люди в комментариях делятся идеями. То есть эти инструменты уже стали привычными помощниками у разработчиков.
Ниже расскажем про 15 GitHub проектов — это как раз те самые полезные репозитории на Github, на которые стоит обратить внимание.
ИИ для сбора данных
1. Firecrawl
🔗 https://github.com/firecrawl/firecrawl
Firecrawl помогает быстро получать данные с сайтов для работы с ИИ. Достаточно указать ссылку, и программа соберёт содержимое сайта и преобразует его в удобный формат. Меню, нижняя часть страницы, всплывающие окна и другие ненужные элементы можно убрать автоматически.
- Подходит для: создания баз знаний и сбора данных для ИИ-агентов.
- Главная особенность: может собрать содержимое всего сайта и сохранить его в удобном структурированном виде за один запрос.
- Поддерживаемые языки: Python, Node.js.
- Примечание: хорошо подходит, если вам нужно получить именно содержимое страниц, а не весь исходный код сайта.
2. Crawl4AI
🔗 https://github.com/unclecode/crawl4ai
Crawl4AI подходит для тех, кому нужно постоянно собирать данные для языковых моделей. Программа работает самостоятельно и не требует ключей сторонних сервисов.
- Подходит для: разработчиков на Python, которым нужно быстро собирать и обрабатывать данные с сайтов.
- Главная особенность: поддерживает очереди задач, прокси и браузеры, поэтому может работать с большим количеством данных.
- Поддерживаемый язык: Python.
3. ScrapeGraphAI
🔗 https://github.com/ScrapeGraphAI/scrapegraph-ai
Когда структура сайта меняется, обычные правила поиска данных часто приходится настраивать заново. ScrapeGraphAI использует ИИ, чтобы понять структуру страницы и самостоятельно найти нужную информацию.
- Подходит для: сайтов, которые часто меняют внешний вид или структуру страниц.
- Главная особенность: можно просто описать, какие данные нужно найти, а программа сама определит, где они находятся, и соберёт их.
- Поддерживаемый язык: Python.
- Примечание: для работы нужны запросы к языковой модели, поэтому обработка может быть немного медленнее и стоить дороже.
4. Browser-Use
🔗 https://github.com/browser-use/browser-use
Обычные инструменты для сбора данных не всегда справляются со сложными формами, авторизацией и другими действиями на сайте. Browser-Use позволяет ИИ самому управлять браузером: нажимать кнопки, вводить текст, открывать страницы и выполнять другие действия.
- Подходит для: сайтов со сложными действиями, формами и авторизацией.
- Главная особенность: ИИ сам управляет браузером и выполняет действия, которые сложно настроить вручную.
- Поддерживаемый язык: Python.
- Примечание: работает медленнее обычных инструментов для сбора данных, поскольку ИИ должен принимать решения на каждом этапе.
Инструменты для больших объёмов данных
5. Scrapy
🔗 https://github.com/scrapy/scrapy
Scrapy уже много лет остаётся одним из самых популярных инструментов для сбора данных с сайтов на Python. Он хорошо подходит для больших проектов благодаря удобной системе расширений, поддержке одновременной работы и эффективному использованию памяти.
- Подходит для: сбора больших объёмов данных, например товаров из интернет-магазинов или материалов новостных сайтов.
- Главная особенность: большая экосистема расширений и гибкие настройки для работы с памятью.
- Поддерживаемый язык: Python.
- Примечание: для работы с динамическими страницами его можно использовать вместе с Playwright или Selenium.
6. Crawlee
🔗 https://github.com/apify/crawlee
Crawlee создан командой Apify и уже имеет готовые инструменты для работы с сайтами, которые активно защищаются от автоматического сбора данных. Программа поддерживает смену прокси, работу с данными браузера и автоматическую обработку задач.
- Подходит для: команд, которые собирают данные с интернет-магазинов и социальных платформ с защитой от автоматических запросов.
- Главная особенность: многие настройки уже готовы изначально, поэтому не нужно тратить много времени на настройку. Программа также автоматически повторяет неудачные запросы и управляет прокси.
- Поддерживаемые языки: Node.js, Python.
- Примечание: особенно удобен для команд, которые уже используют Node.js.
7. Colly
🔗 https://github.com/gocolly/colly
Если нужно быстро обработать тысячи страниц, но при этом важно экономить ресурсы сервера, Colly может стать хорошим выбором. Благодаря возможностям Go он может одновременно отправлять большое количество запросов и при этом использовать немного памяти и ресурсов процессора.
- Подходит для: сбора большого количества данных на недорогих серверах и в контейнерах.
- Главная особенность: позволяет одновременно отправлять тысячи запросов при небольшом расходе памяти и ресурсов процессора.
- Поддерживаемый язык: Go.
- Примечание: выбор готовых расширений и инструментов меньше, чем у Scrapy.
8. WebMagic
🔗 https://github.com/code4craft/webmagic
WebMagic хорошо подходит разработчикам на Java, которым нужен простой инструмент для сбора данных с сайтов. Он позволяет быстро настроить сбор и обработку страниц без большого количества дополнительного кода.
- Подходит для: команд, которые используют Java и хотят добавить сбор данных в уже существующие приложения.
- Главная особенность: простой синтаксис, многопоточная обработка и готовые инструменты для получения данных со страниц.
- Поддерживаемый язык: Java.
- Примечание: сообщество проекта менее активно, чем у Scrapy.
Автоматизация браузера и сбор данных с сайтов с обходом ограничений
9. Playwright
🔗 https://github.com/microsoft/playwright
Playwright от Microsoft — один из популярных инструментов для автоматизации браузера в 2026 году. Он поддерживает разные браузеры и умеет автоматически ждать загрузки нужных элементов, поэтому хорошо подходит для сбора данных с современных сайтов.
- Подходит для: сбора данных с сайтов на React, Vue и Angular.
- Главная особенность: работает с Chromium, Firefox и WebKit, а также позволяет отслеживать сетевые запросы и работать с элементами, которые загружаются динамически.
- Поддерживаемые языки: Python, TypeScript/JavaScript, Java, .NET.
- Примечание: для каждого запущенного процесса нужен полноценный браузер, поэтому он может использовать довольно много ресурсов.
10. Puppeteer
🔗 https://github.com/puppeteer/puppeteer
Puppeteer хорошо знаком разработчикам на TypeScript и JavaScript. Он позволяет управлять браузером Chrome без открытия обычного окна и даёт полный контроль над действиями на странице.
- Подходит для: разработчиков на Node.js, которым нужен точный контроль над запросами и содержимым страниц.
- Главная особенность: позволяет делать снимки страниц и PDF-файлы, отслеживать сетевые запросы и управлять браузером через инструменты разработчика Chrome.
- Поддерживаемые языки: TypeScript/JavaScript.
11. Scrapling
🔗 https://github.com/D4Vinci/Scrapling
Scrapling подходит для сайтов, где структура страниц часто меняется или есть дополнительные ограничения на автоматические запросы. Он использует Playwright и добавляет дополнительные настройки, которые помогают работать с такими сайтами. Также программа может подстраиваться под изменения названий и структуры элементов страницы.
- Подходит для: сайтов, которые часто меняют структуру страниц или используют более строгие ограничения доступа.
- Главная особенность: сочетает автоматическую работу с браузером и гибкий поиск данных, который может продолжать работать после изменений на сайте.
- Поддерживаемый язык: Python.
- Примечание: проект относительно новый, поэтому готовых решений и расширений пока меньше, чем у Playwright или Scrapy.
12. Katana
🔗 https://github.com/projectdiscovery/katana
Katana — быстрый инструмент для поиска ссылок, поддоменов и скрытых путей на сайте. В отличие от обычных инструментов для сбора данных, он в первую очередь помогает найти страницы и адреса сайта, а не получить содержимое этих страниц.
- Подходит для: специалистов по безопасности, которым нужно изучать структуру сайтов и находить доступные адреса.
- Главная особенность: поддерживает два режима поиска — пассивный и активный — и может очень быстро находить большое количество адресов благодаря возможностям Go.
- Поддерживаемый язык: Go.
- Примечание: основная задача Katana — поиск ссылок и адресов, а не сбор содержимого страниц.
Дополнительные материалы: проекты AdsPower с открытым исходным кодом
Первые 12 инструментов подходят для большинства задач по сбору данных на уровне программ и автоматизации браузера. Но когда речь идёт о нескольких аккаунтах, долгих задачах или десятках браузерных сессий, становится важно разделять браузерные среды. В таких случаях одной смены инструмента для сбора данных уже недостаточно — здесь может помочь AdsPower.
AdsPower создаёт отдельные браузерные среды с уникальными параметрами устройства. В них можно запускать задачи на Playwright, Puppeteer или Selenium и работать с несколькими аккаунтами отдельно друг от друга. Это помогает снизить риск срабатывания систем защиты от автоматических действий и поддерживать стабильный сбор данных в течение длительного времени.
Помимо коммерческого продукта, AdsPower также развивает три проекта с открытым исходным кодом. Они связаны с управлением браузерными средами, доступом к Local API и интеграцией с ИИ-агентами.
13. AdsPower/localAPI
🔗 https://github.com/AdsPower/localAPI
Это официальный репозиторий AdsPower — в нём лежат готовые примеры работы с Local API. Там есть код на Python и JavaScript, который сразу работает с привычными инструментами для автоматизации — например, с Selenium, Puppeteer и похожими.
С этим API можно делать простые и понятные вещи в AdsPower: запускать и закрывать браузерные профили прямо из скрипта, менять их настройки, собирать профили в группы под разные проекты.
По сути, это самый простой способ разобраться, как управлять профилями AdsPower через API. Хороший старт, если хотите начать автоматизировать работу с браузером.
- Подходит для: разработчиков, которым нужен программный контроль над созданием браузерных профилей, настройкой прокси и запуском задач.
- Главная особенность: позволяет подключить управление профилями AdsPower к уже существующим сценариям автоматизации на Playwright, Puppeteer или Selenium.
- Поддерживаемые языки: Python, Node.js (через REST API).
- Примечание: приложение AdsPower должно быть запущено на компьютере или на отдельном сервере.
2. AdsPower Skill & MCP & CLI
🔗 https://github.com/AdsPower/adspower-browser
Это официальный MCP‑сервер от AdsPower — он построен на базе Local API. Его главная фишка в том, что он даёт ИИ‑программам (например, Claude Desktop, Cursor и другим с поддержкой MCP) напрямую «общаться» с AdsPower. То есть ИИ может сам открыть браузер, выбрать нужный профиль и сделать всё, что требуется, — прямо как живой пользователь.
Раньше ИИ только подсказывал: «зайди туда, нажми сюда», а вы всё делали руками. Теперь он сам проходит весь путь в браузере — не просто советует, а реально действует. Этот репозиторий работает как удобный мостик: соединяет ИИ‑агента и браузерную автоматизацию.
Если вы собираете ИИ‑агентов или работаете с MCP и хотите, чтобы они могли что‑то делать в браузере, — обязательно сохраните этот проект, он сильно упростит жизнь.
- Подходит для: разработчиков ИИ, которые создают автономных агентов и которым нужно работать с сайтами в отдельных браузерных средах.
- Главная особенность: позволяет моделям ИИ запускать отдельные браузерные сессии и безопасно выполнять действия на сложных сайтах.
- Поддерживаемый протокол: MCP (совместим с любым клиентом MCP).
3. AdsPower/local-api-mcp-python
🔗 https://github.com/AdsPower/local-api-mcp-python
Это официальный MCP-сервер AdsPower для разработчиков, которые работают с Python. С его помощью можно быстро подключить Local API AdsPower к своему ИИ-агенту или проекту автоматизации без сложных настроек.
Этот вариант особенно удобен для Python-проектов. Он также может работать с популярными ИИ-агентами, например LangGraph, AutoGen и CrewAI.
Если вы создаёте своего ИИ-агента и хотите, чтобы он мог работать с браузером, этот репозиторий поможет быстро начать.
- Подходит для: разработчиков ИИ, которые используют LangGraph, CrewAI, AutoGen и другие похожие инструменты для разработки на Python.
- Главная особенность: позволяет быстро подключить управление браузерными средами AdsPower к рабочим процессам на Python с минимальными настройками.
- Поддерживаемый язык: Python.
Возможности ИИ-агента AdsPower также можно расширить с помощью MCP и Skills. Они позволяют подключать дополнительные инструменты и автоматизировать больше действий, чтобы агент мог выполнять несколько задач в рамках одного процесса.
Перед подключением MCP нужно создать API-ключ в разделе «API и MCP». Инструкции по настройке можно найти в клиенте AdsPower.
Заключение
Независимо от того, создаёте ли вы простой инструмент для сбора данных или большую систему для обработки данных, правильно выбранный проект на GitHub поможет сэкономить время, уменьшить объём ручной работы и сделать процесс стабильнее. Инструменты с открытым исходным кодом также дают разработчикам больше возможностей для настройки по сравнению с платными сервисами, особенно если нужно работать с разными сайтами и форматами данных.
Если вы только начинаете, для задач с ИИ и RAG можно выбрать Firecrawl или Crawl4AI, для сайтов с динамическим содержимым — Playwright или Puppeteer, а для больших объёмов данных — Scrapy или Crawlee. Если в работе нужно использовать несколько аккаунтов или отдельные браузерные среды, AdsPower поможет разделить их и упростить управление.
Большое количество проектов с открытым исходным кодом на GitHub позволяет легко пробовать разные инструменты, сравнивать их и собирать подходящий набор решений под свои задачи. Если вы ещё выбираете подходящий вариант, изучите проекты из этого списка и сохраните те, которые лучше всего подходят для вашей работы.
*Эта подборка составлена на основе открытой информации о проектах, активности сообщества и того, насколько регулярно их обновляют. Это не реклама и не официальное одобрение.
Не уверены, что AdsPower — это то, что вам нужно?
Спросите лучшие ИИ‑сервисы — и получите быстрый персональный ответ именно для ваших нужд
Часто задаваемые вопросы
Что такое проекты для сбора данных с сайтов на GitHub?
Это проекты с открытым исходным кодом, которые помогают собирать данные с сайтов. Среди них есть простые инструменты для сбора данных, решения для автоматизации браузера и инструменты на основе ИИ.
Чем проекты для сбора данных на GitHub отличаются от платных сервисов?
Проекты с открытым исходным кодом обычно дают больше возможностей для настройки и контроля. Платные сервисы проще и быстрее начать использовать, а также они позволяют не тратить время на настройку и поддержку собственной системы. При этом при большом объёме работы стоимость таких сервисов может значительно вырасти.
Как выбрать подходящий инструмент для своей задачи?
Сначала определите, что именно вам нужно. Для задач с ИИ и RAG подойдут Firecrawl или Crawl4AI. Для сайтов с динамическим содержимым на JavaScript можно использовать Playwright или Puppeteer. Для сбора больших объёмов данных подойдут Scrapy или Crawlee. Если вам нужно работать с несколькими аккаунтами или браузерными сессиями, можно использовать AdsPower для разделения браузерных сред.
Как избежать связи между аккаунтами при работе с несколькими задачами по сбору данных?
Используйте отдельные браузерные профили, разные файлы cookie, управление прокси и отдельные браузерные среды. Это помогает не использовать одну и ту же сессию и настройки для разных задач.