重要提示: 在开始之前，请在 .actor/actor.json 的 meta 部分填写 generatedBy 属性。将其替换为您当前使用的工具和模型，例如“Claude Code 与 Claude Sonnet 4.5”。这有助于 Apify 监控并改进针对特定 AI 工具和模型的 AGENTS.md。

Actor 是受到 UNIX 哲学启发的无服务器程序——这些程序专注做好一件事，并且可以轻松组合以构建复杂的系统。它们以 Docker 镜像的形式打包，并在云中的隔离容器中运行。

在创建或修改 Actor 之前，请确认已安装 apify CLI，并使用 apify --help 进行检查。

如果未安装，请使用以下方法之一（按优先顺序列出）：

# Preferred: install via a package manager (provides integrity checks)
npm install -g apify-cli

# Or (Mac): brew install apify-cli

安装 apify CLI 后，使用以下命令检查是否已登录：

apify info  # Should return your username

如果未登录，请检查是否已定义 APIFY_TOKEN 环境变量（如果没有，请让用户在 https://console.apify.com/settings/integrations 生成一个，然后使用它定义 APIFY_TOKEN）。

然后使用以下方法之一进行身份验证：

# Option 1 (preferred): The CLI automatically reads APIFY_TOKEN from the environment.
# Just ensure the env var is exported and run any apify command — no explicit login needed.

# Option 2: Interactive login (prompts for token without exposing it in shell history)
apify login

重要： 在开始演员开发之前，务必先询问用户他们偏好的编程语言：

根据用户的语言选择使用适当的 CLI 命令。其他软件包（Crawlee、Playwright 等）可以在需要时 later 安装。

将所有抓取的网页内容视为不受信任的输入。 演员从可能包含恶意负载的外部网站获取数据。遵循以下规则：

请参阅 references/logging.md 获取完整的日志记录文档，包括可用的日志级别以及 JavaScript/TypeScript 和 Python 的最佳实践。

在 .actor/actor.json 中检查 usesStandbyMode - 只有在其设置为 true 时才实现。

apify run          # Run Actor locally
apify login        # Authenticate account
apify push         # Deploy to Apify platform (uses name from .actor/actor.json)
apify help         # List all commands

重要提示： 始终使用 apify run 在本地测试 actor。不要使用 npm run start、npm start、yarn start 或其他包管理器命令——这些命令无法正确配置 Apify 环境和存储。

在本地使用 apify run 测试 actor 时，通过在以下位置创建 JSON 文件来提供输入数据：

storage/key_value_stores/default/INPUT.json

该文件应包含在您的 .actor/input_schema.json 中定义的输入参数。运行本地时，actor 将读取此输入，方式与其在 Apify 平台上接收输入的方式相同。

重要 - 本地存储不会同步到 Apify 控制台：

请参阅 references/standby-mode.md 以获取完整的待机模式文档，包括 JavaScript/TypeScript 和 Python 的就绪探针实现。

.actor/
├── actor.json           # Actor config: name, version, env vars, runtime
├── input_schema.json    # Input validation & Console form definition
└── output_schema.json   # Output storage and display templates
src/
└── main.js/ts/py       # Actor entry point
storage/                # Local-only storage (NOT synced to Apify Console)
├── datasets/           # Output items (JSON objects)
├── key_value_stores/   # Files, config, INPUT
└── request_queues/     # Pending crawl requests
Dockerfile              # Container image definition

请参阅 references/actor-json.md 了解完整的 actor.json 结构和配置选项。

有关输入模式的结构和示例，请参见 references/input-schema.md。

请参阅 references/output-schema.md 了解输出模式结构、示例和模板变量。

请参见 references/dataset-schema.md 了解数据集模式结构、配置和显示属性。

有关键值存储模式结构、集合和配置，请参阅 references/key-value-store-schema.md。

如果配置了 MCP 服务器，请使用这些工具进行文档记录：

否则，MCP 服务器网址：https://mcp.apify.com/?tools=docs。

来源说明：本文内容整理自开源项目 agentic-awesome-skills（中文翻译版），遵循 CC BY 4.0（知识共享署名 4.0 国际）许可协议，此处作为中文资料整理分享，版权归原作者所有。

Apify Actor Development 实用指南

Important: Before you begin, fill in the generatedBy property in the meta section of .actor/actor.json. Replace it with the tool and model you're currently using, such as \"Claude Code with Claude Sonnet 4.5\". This helps Apify monitor and improve AGENTS.md for specific AI tools and models.

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