spd-site-plan-dev
一个用于自动抓取和解析美国市政法规中分区与场地规划条款的智能爬虫工具。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：spd-site-plan-dev。 它的用途是：一个用于自动抓取和解析美国市政法规中分区与场地规划条款的智能爬虫工具。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/spd-site-plan-dev/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“我需要分析佛罗里达州几个城市关于商业用地开发的场地规划审查要求。”，它会引导你使用这个工具，通过命令 `node src/index.js FL 'Palm Bay'` 快速抓取并解析 Palm Bay 市的法规，提取出所有涉及商业开发的场地规划触发条件和审查流程章节，并以结构化 JSON 格式输出，方便你进行对比分析。
介绍
SPD Ordinance Scraper 旨在解决城市规划、房地产开发和法律合规领域人工查阅大量、分散且格式不一的市政法规（Zoning Ordinances）效率低下的痛点。它通过模拟浏览器行为，自动从 Municode Library 等官方平台抓取法规文本，并智能解析出关键的结构化信息，如分区代码、场地规划审查的触发条件、法规目录等，极大地提升了信息获取和整理的效率。
使用方式非常灵活。开发者可以通过简单的命令行指令，指定州和城市名称即可启动抓取，结果可以输出为 JSON 文件，也可以直接存储到配置好的 Supabase 数据库中。工具内置了对抗反爬虫机制，并支持批量处理多个城市，方便进行区域性的法规调研。
这个工具非常适合城市规划师、地产开发商、法律顾问、政府工作人员以及相关领域的研究者。他们需要频繁、准确地获取不同地区的土地开发法规，以进行项目可行性分析、合规性审查或政策研究。
在使用时，建议先在小范围（如单个城市）进行测试，确保目标网站的访问策略和页面结构与工具兼容。由于涉及网络请求和数据处理，运行环境需要稳定的网络连接和足够的计算资源。对于计划大规模批量抓取的用户，请注意遵守目标网站的服务条款，合理设置请求间隔，避免对公共服务造成过大压力。
核心特点
与通用网页爬虫不同，它专门针对 Municode 等市政法规库的结构和反爬机制进行了优化，并能将非结构化的法律文本精准提取为“分区代码”、“场地规划触发条件”等对开发项目至关重要的结构化数据字段。
注意事项
目前主要支持 Municode Library 平台，对于其他法规发布平台（如 American Legal Publishing）的支持尚在计划中，且抓取效果受目标网站页面结构变化影响较大。
常见问题
这个工具能抓取哪些网站的数据？
目前主要支持 Municode Library (library.municode.com)，这是美国许多城市发布法规的常用平台。
抓取的数据如何存储和使用？
数据可以输出为本地 JSON 文件，也可以直接存入 Supabase 数据库，便于后续集成到其他应用或进行分析。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/spd-site-plan-dev/raw/index.md 读取 spd-site-plan-dev 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/spd-site-plan-dev/raw/index.md（查看排版版本）