> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://www.octoparse.com/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Aufgaben aus einer URL erstellen > Prüfen Sie mit octoparse detect eine URL, wählen Sie einen Datenbereich aus und erstellen Sie lokal eine Aufgabendatei – automatisch, manuell oder per KI-Agent. `octoparse detect` öffnet den Octoparse-Erweiterungsbrowser, untersucht die Seite und erstellt eine lokale Aufgabendatei. Verwenden Sie den Befehl, um ohne die Octoparse-Desktop-App eine Aufgabe aus einer URL zu erstellen. Seit v0.1.32 lehnt detect CAPTCHA-, zugriffsbeschränkte, Sicherheitsprüfungs- und Dienstfehlerseiten vor der Aufgabenerstellung ab. Die Kandidatenbewertung weist schwache Bereiche und Navigationsgerüste ganzer Seiten ebenfalls konsequenter zurück. Komplexe Seiten und Anmeldeabläufe können weiterhin eine manuelle Prüfung erfordern. Drei Modi sind verfügbar: | Modus | Verwendungszweck | | -------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------- | | `--auto` | Die CLI soll automatisch den besten Datenbereich auswählen | | `--manual` | Sie müssen sich einloggen, eine Paywall schließen oder den Bereich selbst auswählen | | KI-Agent (`--agent`) | Ein LLM oder Automatisierungstool steuert den Workflow | Verwenden Sie für KI-Agenten `--agent` oder den Workflow „Vorbereiten/Vorschau/Anwenden“ statt `--auto`. Der automatische Modus ist für die direkte Auswahl durch die CLI vorgesehen. `detect` erfordert ein gültiges Octoparse-Konto und gültige Anmeldedaten. Außerdem ist lokales Chrome erforderlich. `detect` unterstützt Linux arm64 nicht. Plattformanforderungen finden Sie unter [Installation](../quick-start/installation#supported-platforms-for-local-extraction). ## Automatischer Modus Die CLI wählt den besten geeigneten Datenbereich aus und erstellt eine Aufgabendatei: ```bash theme={null} octoparse detect --auto --output task.json ``` Übergeben Sie in natürlicher Sprache, was Sie extrahieren möchten: ```bash theme={null} octoparse detect --auto --goal "Extract product titles and prices" --output task.json ``` Suchen Sie vor der Erkennung nach einem Stichwort. Dies ist für Suchergebnisseiten nützlich: ```bash theme={null} octoparse detect --auto --query "keyword" --goal "Extract search results" --output task.json ``` Verwenden Sie `--json` für eine strukturierte Antwort: ```bash theme={null} octoparse detect --auto --goal "..." --output task.json --json ``` Wenn `--output` fehlt, wird automatisch die Datei `detected_.json` erstellt. ## Browsermodus auswählen Verwenden Sie unabhängiges Chrome for Testing oder nutzen Sie ein angemeldetes Systembrowserprofil erneut: ```bash theme={null} octoparse detect --browser independent --auto octoparse detect --browser user --browser-id chrome --profile "Default" --manual ``` Der Browsermodus folgt der von `octoparse browser --help` dokumentierten gemeinsamen Priorität: Befehls-Flag, `OCTOPARSE_BROWSER`, gespeicherte Einstellung von `octoparse browser use`, dann `independent`. Der Benutzermodus ist unter Windows und macOS verfügbar. ## Manueller Modus Der manuelle Modus öffnet ein Browser-Overlay, in dem Sie die Anmeldung abschließen, Pop-ups schließen und den Datenbereich selbst auswählen können: ```bash theme={null} octoparse detect --manual octoparse detect --manual --goal "Get article titles and links" ``` Speichern Sie mit `--save-session` Cookies für Websites, die eine Anmeldung erfordern, damit künftige lokale Läufe die Sitzung wiederverwenden können: ```bash theme={null} octoparse detect --manual --save-session --session-name my-session --output task.json ``` Cookie-Sitzungen decken nicht jede Website ab. Das gilt insbesondere für Seiten, die localStorage, Gerätebindung oder eine erneute Verifizierung erfordern. ## Generierte Aufgabe validieren Validieren Sie die Aufgabendatei nach der Erstellung, bevor Sie sie ausführen: ```bash theme={null} octoparse task validate --task-file task.json ``` Führen Sie anschließend lokal einen Probelauf aus: ```bash theme={null} octoparse run --task-file task.json --max-rows 10 --headless ``` Exportieren Sie die Ergebnisse des Probelaufs: ```bash theme={null} octoparse data export --source local --format xlsx ``` ## Workflow für KI-Agenten Verwenden Sie für LLM-gesteuerte oder automatisierte Workflows den Agentenvertrag statt `--auto`. Lesen Sie zunächst den Funktionsumfang aus: ```bash theme={null} octoparse capabilities --json ``` Die Antwort enthält `machineContract.recipes.createTaskFromUrlWithAgent` – den empfohlenen Workflow für Agenten. ### In einem Durchgang (am schnellsten) Verwenden Sie `--agent` mit einem vertrauenswürdigen lokalen Runner, der eine Kontextdatei lesen und einen Plan schreiben kann: ```bash theme={null} octoparse detect \ --agent \ --agent-command "path/to/your/agent-runner" \ --goal "Extract search results" \ --output task.json \ --yes \ --run-sample 5 \ --json ``` Die Antwort ist ein einzelner JSON-Umschlag mit der generierten Aufgabe, dem Vorschauergebnis und der Ausgabe des Probelaufs. ### Überprüfbar und schrittweise Verwenden Sie für Prüf- oder Reparaturszenarien die Abfolge „Vorbereiten/Vorschau/Anwenden“, statt die Aufgabe in einem Schritt zu erstellen. Exportieren Sie den Webseitenkontext für die Planung durch den Agenten. ```bash theme={null} octoparse detect \ --prepare-agent \ --goal "Extract product titles and prices" \ --output context.json \ --json ``` Dadurch wird `context.json` mit geeigneten Datenbereichen, Feldbeispielen, visuellen Screenshots und einer `decisionSummary` erstellt. Erstellen Sie auf Grundlage von `context.json` eine Datei `plan.json`. Verwenden Sie das Schema `octopus.detect.agent-plan.v1`. Öffnen Sie den Pfad des annotierten Screenshots unter `context.visualArtifacts.annotatedScreenshotPath`, bevor Sie Felder auswählen, und nehmen Sie `visualReview`-Nachweise in den Plan auf. Validieren Sie den Plan, bevor Sie die endgültige Aufgabendatei erstellen. ```bash theme={null} octoparse detect \ --preview-agent-plan plan.json \ --agent-context context.json \ --json ``` Wenn `data.pass` den Wert false hat, überarbeiten Sie den Plan vor dem Anwenden. Erstellen Sie die endgültige lokale Aufgabendatei. ```bash theme={null} octoparse detect \ --apply-agent-plan plan.json \ --agent-context context.json \ --output task.json ``` Die generierte Datei `task.json` kann anschließend geprüft, validiert oder für einen lokalen CLI-Lauf verwendet werden. ## Fehlerbehebung für detect | Problem | Zu prüfen | | --------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Chrome startet nicht | Führen Sie `octoparse doctor` aus und prüfen Sie den Eintrag `chrome`. Versuchen Sie `--chrome-path /path/to/chrome` | | `LINUX_ARM64_UNSUPPORTED` | Wechseln Sie zu einer Linux-x64-Umgebung oder verwenden Sie die Cloud-Extraktion | | `LOGIN_SESSION_REQUIRED` | Melden Sie sich mit `--manual` an und speichern Sie die Sitzung mit `--save-session` | | Planvorschau gibt `pass: false` zurück | Überarbeiten Sie `candidateId` oder die Feldauswahl in `plan.json` und führen Sie die Vorschau erneut aus | | Aufgabe liefert leere oder falsche Ergebnisse | Prüfen Sie `context.resultValidationPolicy` im Agentenkontext; einzelne fehlende Felder in Anzeigen oder uneinheitlichen Zeilen sind häufig normal | ## Wie geht es weiter? Führen Sie eine generierte Aufgabe lokal aus, prüfen Sie den Status und exportieren Sie Ergebnisse. Vollständige Übersicht der Befehle für detect, run, cloud, data und auth.