linkup-extract について
Linkup の Extract エンドポイントで、既知のウェブページから構造化レコードを取得するスキルです。起点 URL と自然言語で求める行を指定すると、ページネーションを処理した NDJSON を返します。
主な機能
- 01起点 URL からレコードを抽出
- 02自然言語で対象の行を指定
- 03NDJSON 形式で結果を出力
- 04一覧ページのページネーション処理
活用シーン
- 01チームや登壇者の一覧を集める
- 02カタログ項目を抽出する
- 03求人一覧から職種を集める
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
npx skills add https:/ / github.com/ linkupplatform/ skills --skill linkup-extractインストール後、Claude Code で/linkup-extractを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルreferences/LINKUP_SPECIALIZED_ENDPOINTS.md
詳細
Linkup Bulk Extract
Extract エンドポイントは、既知のウェブページを構造化されたレコードのテーブルに変換します。シード URL と、必要な行を自然言語で説明した内容を指定すると、ページネーションを自動的に処理し、1 行につき 1 つの JSON オブジェクトを返します(NDJSON)。単一の一覧ページから 10〜1000 件のレコードを取得する用途に適しています。
これは REST API を使用するため、LINKUP_API_KEY が必要です。
test -n "$LINKUP_API_KEY" || echo "Missing LINKUP_API_KEY"
Extract を使う場面
次のような場合は linkup-extract を使用します | 代わりに使用するもの |
|---|---|
| 1 つの URL から、構造化された複数の行(チーム、カタログ、求人、登壇者)を取得したい | — |
| 1 ページのコンテンツを文章/Markdown で取得したい | linkup-fetch |
| ウェブ全体から情報を見つけたい | linkup-search |
| 多数のソースを横断して情報を統合したい | linkup-research |
呼び出し方法
本番環境では必ず schema を指定してください(出力の一貫性を保ち、必須フィールドを明確にできます)。抽出した URL を後続処理で使用する場合は、verifyUrls を有効にしてください(遅延が増加します)。
curl -sS -X POST "https://api.linkup.so/v1/extract" \
-H "Authorization: Bearer $LINKUP_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"q": "All pricing plans with plan name, monthly price, annual price, features, and usage limits",
"url": "https://competitor.com/pricing",
"schema": {"type":"object","properties":{"planName":{"type":"string"},"monthlyPrice":{"type":"string"},"annualPrice":{"type":"string"},"features":{"type":"array","items":{"type":"string"}}}}
}'
非同期処理の流れ
POST /v1/extract は {id, status: "pending"} を返します。約 30 秒ごとに GET /v1/extract/{id} をポーリングしてください(クロールは research より時間がかかります)。completed になると、出力に resultUrl(有効期限 24 時間)が含まれます。これをダウンロードし、1 行につき 1 つの JSON オブジェクトとして解析してください。
URL がまだわからない場合は、まず linkup-search("Find the careers page URL for {company}")で URL を見つけてから、その結果を使って Extract を実行してください。
パラメーターの詳細、パターン、料金に関する注意事項については、このスキルのディレクトリにある references/LINKUP_SPECIALIZED_ENDPOINTS.md の Extract セクションをお読みください。