采集卡片
LinkedIn Profiles 采集器
任何一个公开主页地址背后的那个人:姓名、简介、城市、现任雇主、就读院校和粉丝数,每人一行,全部读自 LinkedIn 对未登录访客给出的那张页面。
它采什么
任何一个公开主页地址背后的那个人:姓名、简介、城市、现任雇主、就读院校和粉丝数,每人一行,全部读自 LinkedIn 对未登录访客给出的那张页面。 它是一张采集器卡片,也就是说全部约定只有一条:填好表单,回来一张表。不会打开浏览器窗口,不占用你套餐里的任何自动化名额,请求走的是普通 HTTP,带着真实浏览器的 TLS 指纹。
用你自己的地址跑就很好;运行时可以选代理,但这个目标并不需要。无论走的是哪条路,每一行都会记下来——见下面的溯源列。
你要提供什么——5 项
应用画出的那张表单,直接读自这张卡片本身。下面每一条提示,都是运行对话框里显示在该字段旁边的那一条,所以这里没有任何脱离产品另写一遍的说明。
它唯一需要的那个答案
- profiles
- Profiles · list · 必填
One member per line, in whatever form you have it — the profile URL, a country subdomain like de.linkedin.com/in/…, or the bare handle. Company and school pages are not members and are skipped. If every one of them fails with a 999, it is the address and not the handles: LinkedIn blocks an exit anyone has collected through, so this is the rare card that usually does better with no proxy than with a shared one.
其余的都可填可不填
- minFollowers
- Minimum followers · number
- companyWords
- Current employer contains · list
- keywords
- Summary contains · list
- countries
- Country · list
A profile whose page publishes no follower count fails this rather than counting as zero.
Matches part of the name. Only the CURRENT employer — LinkedIn masks the earlier ones for a signed-out reader, so there is nothing to match a job history against.
Keeps a member only when their About text contains one of these. Not their headline — LinkedIn serves that as asterisks.
Two-letter codes, as LinkedIn writes them.
会拿回什么——21 列
每次运行生成一个数据集——一张带类型的表,归你的工作区所有:可以排序、筛选、在网格里直接编辑、整张导出,也可以通过本地 API 读回来。下面就是它创建时带的列。
有 8 列标着可能为空。那是关于记录本身的事实,而不是关于采集器的——一条没有标地点的帖子、一个没有商业类目的账号——把它说出来,是为了让空单元格不被读成采集器坏了。至于返回里根本不带的列,在上游就被删掉了,不会空着交付,所以这里没有一列是装饰。
来自 LinkedIn Profiles 的 17 列
| 键名 | 列 | 类型 |
|---|---|---|
| name | Name | text |
| about | Summary可能为空 | longText |
| currentCompany | Company | text |
| currentCompanyUrl | Company page | url |
| companyCount | Positions | number |
| city | Location可能为空 | text |
| country | Country可能为空 | text |
| school | School可能为空 | text |
| schoolUrl | School page可能为空 | url |
| schoolStart | From可能为空 | number |
| schoolEnd | To可能为空 | number |
| schoolCount | Schools | number |
| followersCount | Followers | number |
| badge | Badge可能为空 | text |
| photoUrl | Photo | url |
| url | Profile | url |
| searchTerm | Found via | text |
每个采集器都会写的 4 列
每张卡片上都是同样这四列,好让一张表在几个月后仍能回答它的行是怎么来的:来自哪个服务、什么时候、请求带的是哪个环境的身份,以及那个身份当时是否已登录。
| 键名 | 列 | 类型 |
|---|---|---|
| platform | Platform | text |
| collected_at | Collected at | datetime |
| profile | Collected by | profile |
| logged_in | Signed in | select |
跑它的四种方式
「采集器」标签页。 挑中这张卡片,填好表单,按「开始」。从这里发起的每一次运行都会生成一张新表,以你搜索的内容和时间命名。想先试试也可以——它只采一页,什么都不写,并告诉你哪些列拿回了内容。
问助手。 它手里有整个目录,所以这张卡片是一句话,而不是一张表单。它会按你说的话把上面那些参数填好,并在开跑之前拿给你看。
通过 MCP 或本地 API。 同一张卡片,从编程 Agent 里调用——MCP 服务器上的 argus_run_scraper,或者本地 API 的 POST http://127.0.0.1:39219/v1/scrapers/run。旁边有一个什么都不写入的示例调用。
{
"kind": "linkedin_profiles",
"inputs": {
"profiles": [
"…"
]
}
}作为工作流里的一个步骤。 Run scraper 步骤把这个采集器放进一条自动化流程的中间——先采、再筛、再发信——整棵流程照样一个窗口都不开。它也是唯一能推翻「一次运行一张表」规则的调用方:指定一张你命名的表,它会在表不存在时按上面的列建好,之后每次运行都写进这张表,追加或者按你指定的匹配列就地更新。这个步骤会把表名、表 id 和行数交给下一步。
它到哪里为止
它不会去驱动页面。凡是需要真实浏览器的事——背后没有列表接口的网站,或者任何操作你自己账号的事——都该交给自动化流程。那是另一件工具,而不是这件工具的劣化版。
它不登录任何地方。未登录读取公开页面是已成定论的做法——Bright Data 未登录采集 Meta 并且胜诉,hiQ 登录后采集 LinkedIn 则败诉——所以这张卡片不要账号,也不持有账号。
LinkedIn 的其余卡片
一张卡片对应一件事,而不是对应一个服务——主页、帖子和它们周围的人,是三种集合、三套字段。