diff --git a/.gitignore b/.gitignore
index 4931c6f..f15ec3d 100644
--- a/.gitignore
+++ b/.gitignore
@@ -32,6 +32,7 @@ wheels/
 
 # 输出文件
 output/
+output_post/
 
 # 临时文件
 *.tmp
diff --git a/1_零差云控官网爬虫方案.md b/1_零差云控官网爬虫方案.md
index ecf0e9a..66172d0 100644
--- a/1_零差云控官网爬虫方案.md
+++ b/1_零差云控官网爬虫方案.md
@@ -7,14 +7,15 @@
 
 ## 代码结构
 ```
-crawl/
+crawl_0131(1)/
 ├── main.py                 # 主入口
 ├── requirements.txt        # 依赖
 ├── zeroerr_crawler/        # 爬虫模块
 │   ├── __init__.py
 │   ├── config.py           # 配置文件（所有任务配置）
 │   ├── base_crawler.py     # 基础爬虫类
-│   ├── product_crawler.py  # 产品页专用爬虫
+│   ├── product_crawler.py  # 产品页专用爬虫（处理 eRob、eCoder、配件）
+│   ├── extract_abstract.py # 摘要提取模块（使用大模型生成文档摘要）
 │   └── utils.py            # 工具函数
 └── output/                 # 输出目录
 ```
@@ -62,6 +63,17 @@ python main.py
 - 每个分类生成一个汇总文档（`xxx_汇总.md` 和 `xxx_汇总.docx`）
 - 图片保存到对应分类的 `images/` 目录
 - Word 文档中嵌入本地图片
+- 支持表格、列表、标题等格式转换
+
+## 技术说明
+- 使用 `StandardCrawler` 处理标准页面（新闻、案例、问题等）
+- 使用 `ProductCrawler` 处理产品页面（机器人关节、编码器、配件）
+- 支持多种页面布局和内容选择器
+- 自动去重标题，优化 Word 文档格式
+- **摘要提取**：`extract_abstract.py` 模块使用大模型（OpenAI API）为每个分类的文档集合生成摘要
+  - 面向客户售前咨询场景，生成100-200字的简洁摘要
+  - 自动生成相关链接列表
+  - 摘要失败时自动降级为仅生成链接列表
 
 ## 待处理项目
 - [ ] 报价与交期页面：https://www.zeroerr.cn/inquiry/  
diff --git a/zeroerr_crawler/base_crawler.py b/zeroerr_crawler/base_crawler.py
index b844c12..7952e03 100644
--- a/zeroerr_crawler/base_crawler.py
+++ b/zeroerr_crawler/base_crawler.py
@@ -18,6 +18,7 @@ from abc import ABC, abstractmethod
 
 from .config import BASE_URL, HEADERS, REQUEST_DELAY, OUTPUT_DIR
 from .utils import ensure_dir, download_image, safe_filename, make_absolute_url
+from .extract_abstract import generate_abstract
 
 
 class BaseCrawler(ABC):
@@ -128,14 +129,28 @@ class BaseCrawler(ABC):
         selector = self.config.get("title_selector", "h1")
         index = self.config.get("title_index", 0)
         
+        # 支持多个选择器，用逗号分隔（类似 extract_content 的处理方式）
+        selectors = [s.strip() for s in selector.split(',')]
+        
+        # 收集所有匹配的标签
+        all_tags = []
+        for sel in selectors:
+            # 对于简单的标签名（如 "h1", "h2"），直接查找
+            if sel in ['h1', 'h2', 'h3', 'h4', 'h5', 'h6', 'title']:
+                found_tags = soup.find_all(sel)
+                all_tags.extend(found_tags)
+            else:
+                # 对于其他选择器，尝试查找
+                found_tags = soup.find_all(sel)
+                all_tags.extend(found_tags)
+        
         # 优先从配置的选择器提取
-        tags = soup.find_all(selector)
-        if tags and len(tags) > index:
-            title = tags[index].get_text(strip=True)
+        if all_tags and len(all_tags) > index:
+            title = all_tags[index].get_text(strip=True)
             if title:
                 return title
-        elif tags:
-            title = tags[0].get_text(strip=True)
+        elif all_tags:
+            title = all_tags[0].get_text(strip=True)
             if title:
                 return title
         
@@ -328,19 +343,52 @@ class BaseCrawler(ABC):
         
         return images_info
     
-    def content_to_markdown(self, content: BeautifulSoup) -> str:
+    def content_to_markdown(self, content: BeautifulSoup, page_title: str = None) -> str:
         """
         将内容转换为 Markdown
         
         Args:
             content: 内容区域
+            page_title: 页面标题（如果提供，会移除内容中与标题重复的第一个h1/h2标签）
         
         Returns:
             Markdown 文本
         """
+        # 如果提供了页面标题，检查并移除内容中与标题重复的标签
+        if page_title:
+            # 创建内容的副本，避免修改原始内容
+            content_copy = BeautifulSoup(str(content), 'html.parser')
+            
+            # 移除与标题完全相同的第一个h1
+            first_h1 = content_copy.find('h1')
+            if first_h1:
+                h1_text = first_h1.get_text(strip=True)
+                if h1_text == page_title:
+                    first_h1.decompose()
+            
+            # 移除与标题完全相同的第一个h2
+            first_h2 = content_copy.find('h2')
+            if first_h2:
+                h2_text = first_h2.get_text(strip=True)
+                if h2_text == page_title:
+                    first_h2.decompose()
+            
+            # 检查标题是否包含"型号："前缀，如果是，也移除内容中只包含产品名称的h2
+            # 例如：标题是"型号：eCoder11"，内容中有"eCoder11"的h2
+            if '型号：' in page_title or '型号:' in page_title:
+                product_name = page_title.replace('型号：', '').replace('型号:', '').strip()
+                if product_name:
+                    # 查找第一个只包含产品名称的h2
+                    for h2 in content_copy.find_all('h2'):
+                        h2_text = h2.get_text(strip=True)
+                        if h2_text == product_name:
+                            h2.decompose()
+                            break  # 只移除第一个匹配的
+            
+            return markdownify.markdownify(str(content_copy), heading_style="ATX")
         return markdownify.markdownify(str(content), heading_style="ATX")
     
-    def add_content_to_docx(self, doc: Document, content: BeautifulSoup, output_dir: str):
+    def add_content_to_docx(self, doc: Document, content: BeautifulSoup, output_dir: str, page_title: str = None):
         """
         将内容添加到 Word 文档
         
@@ -348,7 +396,17 @@ class BaseCrawler(ABC):
             doc: Document 对象
             content: 内容区域
             output_dir: 输出目录（用于解析图片路径）
+            page_title: 页面标题（如果提供，会跳过内容中与标题重复的第一个h1标签）
         """
+        # 如果提供了页面标题，创建内容副本并移除重复的h1
+        if page_title:
+            content = BeautifulSoup(str(content), 'html.parser')
+            first_h1 = content.find('h1')
+            if first_h1:
+                h1_text = first_h1.get_text(strip=True)
+                if h1_text == page_title:
+                    first_h1.decompose()  # 移除该标签
+        
         # 按文档顺序处理元素，保持列表的连续性
         for element in content.find_all(['p', 'h1', 'h2', 'h3', 'h4', 'h5', 'h6', 'img', 'li', 'ul', 'ol', 'table']):
             if element.name == 'img':
@@ -444,8 +502,8 @@ class BaseCrawler(ABC):
         # 处理图片
         images = self.process_images(content, url)
         
-        # 转换为 Markdown
-        markdown = self.content_to_markdown(content)
+        # 转换为 Markdown（传入标题，用于去除重复的h1标签）
+        markdown = self.content_to_markdown(content, title)
         
         return {
             "url": url,
@@ -481,7 +539,7 @@ class BaseCrawler(ABC):
         p = doc.add_paragraph()
         p.add_run(f"原文链接: {page_data['url']}").italic = True
         
-        self.add_content_to_docx(doc, page_data["content"], self.output_dir)
+        self.add_content_to_docx(doc, page_data["content"], self.output_dir, title)
         doc.save(docx_path)
     
     def save_combined_documents(self, all_pages: list[dict]):
@@ -505,14 +563,37 @@ class BaseCrawler(ABC):
         # === 处理 Markdown ===
         existing_urls = set()
         existing_content = ""
+        existing_pages = []  # 存储已存在的页面信息（用于重新生成摘要）
         
-        # 如果文件已存在，读取现有内容并提取已存在的URL
+        # 如果文件已存在，读取现有内容并提取已存在的URL和页面信息
         if os.path.exists(md_path):
             with open(md_path, "r", encoding="utf-8") as f:
                 existing_content = f.read()
                 # 提取已存在的URL（用于去重）
                 url_pattern = r'\*\*原文链接\*\*: (https?://[^\s\n]+)'
                 existing_urls = set(re.findall(url_pattern, existing_content))
+                
+                # 提取已存在的页面信息（标题、URL和部分内容），用于重新生成摘要
+                # 匹配格式：## 标题\n\n**原文链接**: URL\n\n内容...
+                # 使用更复杂的正则来匹配每个页面的完整内容块
+                page_blocks = re.split(r'\n\n---\n\n', existing_content)
+                for block in page_blocks:
+                    # 匹配页面标题和URL
+                    title_match = re.search(r'^##\s+([^\n]+)', block, re.MULTILINE)
+                    url_match = re.search(r'\*\*原文链接\*\*:\s+(https?://[^\s\n]+)', block)
+                    if title_match and url_match:
+                        title = title_match.group(1).strip()
+                        url = url_match.group(1).strip()
+                        # 提取内容部分（跳过标题和URL行）
+                        content_start = url_match.end()
+                        markdown_content = block[content_start:].strip()
+                        # 只取前500字符作为预览
+                        markdown_preview = markdown_content[:500] if len(markdown_content) > 500 else markdown_content
+                        existing_pages.append({
+                            'title': title,
+                            'url': url,
+                            'markdown': markdown_preview
+                        })
         
         # 过滤掉已存在的页面（基于URL去重）
         new_pages = [page for page in all_pages if page['url'] not in existing_urls]
@@ -529,14 +610,63 @@ class BaseCrawler(ABC):
             new_md_content += page["markdown"]
             new_md_content += "\n\n---\n\n"
         
+        # 合并所有页面（已存在的 + 新添加的），用于生成摘要
+        all_pages_for_abstract = existing_pages + all_pages
+        
+        # 生成摘要（新建文档时生成，追加新内容时也重新生成，确保包含所有URL）
+        abstract = None
+        if not existing_content:
+            # 新建文档：使用当前爬取的页面生成摘要
+            print(f"  正在生成文档摘要...")
+            abstract = generate_abstract(all_pages, output_dir_name)
+        else:
+            # 追加模式：重新生成摘要，包含所有页面（已存在的 + 新添加的）
+            print(f"  正在重新生成文档摘要（包含所有 {len(all_pages_for_abstract)} 篇）...")
+            abstract = generate_abstract(all_pages_for_abstract, output_dir_name)
+        
         # 追加或创建文件
         if existing_content:
-            # 追加模式：在现有内容后追加新内容
-            combined_md = existing_content.rstrip() + "\n\n" + new_md_content
-            print(f"  追加 {len(new_pages)} 篇新内容到现有文档")
+            # 追加模式：更新摘要部分，然后在现有内容后追加新内容
+            # 使用正则表达式替换摘要部分（从标题后到第一个"---"分隔符之间的内容）
+            # 匹配模式：标题行 + 摘要内容 + 分隔符
+            title_pattern = r'^#\s+.*?全集\s*\n\n'
+            separator_pattern = r'\n\n---\n\n'
+            
+            # 查找标题后的第一个分隔符位置
+            title_match = re.search(title_pattern, existing_content, re.MULTILINE)
+            if title_match:
+                title_end = title_match.end()
+                # 查找第一个分隔符
+                separator_match = re.search(separator_pattern, existing_content[title_end:])
+                if separator_match:
+                    # 替换摘要部分
+                    separator_start = title_end + separator_match.start()
+                    separator_end = title_end + separator_match.end()
+                    # 保留标题和分隔符，替换中间的内容
+                    combined_md = existing_content[:title_end]
+                    if abstract:
+                        combined_md += abstract
+                    combined_md += existing_content[separator_end:]
+                    # 追加新内容
+                    combined_md = combined_md.rstrip() + "\n\n" + new_md_content
+                else:
+                    # 如果没有找到分隔符，说明可能没有摘要，直接添加摘要和新内容
+                    combined_md = existing_content[:title_end]
+                    if abstract:
+                        combined_md += abstract + "\n\n---\n\n"
+                    combined_md += existing_content[title_end:].lstrip()
+                    combined_md = combined_md.rstrip() + "\n\n" + new_md_content
+            else:
+                # 如果没有找到标题，说明格式异常，直接追加
+                combined_md = existing_content.rstrip() + "\n\n" + new_md_content
+            print(f"  追加 {len(new_pages)} 篇新内容到现有文档，并更新摘要")
         else:
             # 新建模式：创建新文档
-            combined_md = f"# {output_dir_name}全集\n\n" + new_md_content
+            # 构建文档内容：标题 + 摘要 + 正文
+            combined_md = f"# {output_dir_name}全集\n\n"
+            if abstract:
+                combined_md += f"{abstract}\n\n---\n\n"
+            combined_md += new_md_content
         
         with open(md_path, "w", encoding="utf-8") as f:
             f.write(combined_md)
@@ -563,7 +693,7 @@ class BaseCrawler(ABC):
                     doc.add_heading(page["title"], level=1)
                     p = doc.add_paragraph()
                     p.add_run(f"原文链接: {page['url']}").italic = True
-                    self.add_content_to_docx(doc, page["content"], self.output_dir)
+                    self.add_content_to_docx(doc, page["content"], self.output_dir, page["title"])
                     doc.add_page_break()
                 doc.save(docx_path)
                 print(f"  追加 {len(new_pages_for_doc)} 篇新内容到 Word 文档")
@@ -574,11 +704,28 @@ class BaseCrawler(ABC):
             doc = Document()
             doc.add_heading(f'{output_dir_name}全集', level=1)
             
+            # 添加摘要（只在新建时生成，复用Markdown部分生成的摘要）
+            if not existing_content and abstract:
+                    # 将Markdown格式的摘要转换为Word格式
+                    # 处理Markdown链接：将 [文本](URL) 转换为 "文本 (URL)" 格式
+                    abstract_text = re.sub(r'\[([^\]]+)\]\(([^\)]+)\)', r'\1 (\2)', abstract)
+                    # 移除Markdown加粗标记
+                    abstract_text = abstract_text.replace('**', '')
+                    # 添加摘要段落
+                    for line in abstract_text.split('\n'):
+                        if line.strip():
+                            doc.add_paragraph(line.strip())
+                        else:
+                            doc.add_paragraph()  # 空行
+                    doc.add_paragraph()  # 空行
+                    doc.add_paragraph("─" * 50)  # 分隔线
+                    doc.add_paragraph()  # 空行
+            
             for page in all_pages:
                 doc.add_heading(page["title"], level=1)
                 p = doc.add_paragraph()
                 p.add_run(f"原文链接: {page['url']}").italic = True
-                self.add_content_to_docx(doc, page["content"], self.output_dir)
+                self.add_content_to_docx(doc, page["content"], self.output_dir, page["title"])
                 doc.add_page_break()
             
             doc.save(docx_path)
diff --git a/zeroerr_crawler/extract_abstract.py b/zeroerr_crawler/extract_abstract.py
new file mode 100644
index 0000000..be3be0d
--- /dev/null
+++ b/zeroerr_crawler/extract_abstract.py
@@ -0,0 +1,91 @@
+"""
+摘要提取模块
+使用大模型生成文档摘要
+"""
+
+from openai import OpenAI
+
+# API 配置
+API_BASE_URL = "https://yiming.zeroerr.team/v1"
+API_KEY = "sk-LX1g8KkG61S6eUaVD567C0C187D4452c90F9E6985cDf3586"
+MODEL = "Yiming"
+
+
+def generate_abstract(all_pages: list[dict], category_name: str) -> str:
+    """
+    使用大模型生成文档摘要
+    
+    Args:
+        all_pages: 所有页面数据列表，每个元素包含 'title', 'url', 'markdown' 等字段
+        category_name: 文档类别名称（如"应用案例"）
+    
+    Returns:
+        摘要文本（Markdown格式），包含摘要内容和链接列表
+    """
+    if not all_pages:
+        return ""
+    
+    try:
+        # 构建文档内容（用于生成摘要）
+        # 只使用标题和部分内容，避免内容过长
+        content_parts = []
+        for page in all_pages:
+            title = page.get('title', '')
+            markdown = page.get('markdown', '')
+            # 只取前500字符的内容，避免输入过长
+            content_preview = markdown[:500] if len(markdown) > 500 else markdown
+            content_parts.append(f"标题：{title}\n内容预览：{content_preview}")
+        
+        document_content = "\n\n".join(content_parts)
+        
+        # 构建提示词
+        prompt = f"""面向客户售前咨询，请为以下"{category_name}"类别的文档集合生成一个简洁的摘要。
+
+文档内容：
+{document_content}
+
+要求：
+1. 摘要应概括该页面的主题和主要内容
+2. 摘要长度控制在100-200字之间
+3. 使用简洁、专业的语言
+4. 突出该页面主题的价值和特点
+
+请直接输出摘要内容，不要包含其他说明文字。"""
+
+        # 调用大模型API
+        client = OpenAI(
+            base_url=API_BASE_URL,
+            api_key=API_KEY
+        )
+        
+        response = client.chat.completions.create(
+            model=MODEL,
+            temperature=0.3,  # 使用较低的温度值，保证摘要的准确性
+            messages=[
+                {"role": "user", "content": prompt}
+            ]
+        )
+        
+        abstract_text = response.choices[0].message.content.strip()
+        
+        # 构建链接列表
+        links_section = "\n\n**相关链接：**\n\n"
+        for i, page in enumerate(all_pages, 1):
+            title = page.get('title', '未命名')
+            url = page.get('url', '')
+            links_section += f"{i}. [{title}]({url})\n"
+        
+        # 组合摘要和链接
+        result = f"{abstract_text}{links_section}"
+        
+        return result
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"  警告: 生成摘要失败: {e}")
+        # 如果生成摘要失败，至少返回链接列表
+        links_section = "\n\n**相关链接：**\n\n"
+        for i, page in enumerate(all_pages, 1):
+            title = page.get('title', '未命名')
+            url = page.get('url', '')
+            links_section += f"{i}. [{title}]({url})\n"
+        return links_section
\ No newline at end of file
diff --git a/zeroerr_crawler/product_crawler.py b/zeroerr_crawler/product_crawler.py
index 3518b65..79d7405 100644
--- a/zeroerr_crawler/product_crawler.py
+++ b/zeroerr_crawler/product_crawler.py
@@ -45,24 +45,97 @@ class ProductCrawler(BaseCrawler):
         提取产品页面标题
         产品页面标题可能在不同位置
         """
-        # 尝试从面包屑导航后的第一个 h1
-        h1_tags = soup.find_all('h1')
-        for h1 in h1_tags:
-            text = h1.get_text(strip=True)
-            # 跳过网站名称
-            if '零差云控' in text or '零误差' in text:
-                continue
-            if text:
-                return text
+        # 优先使用配置中的选择器（支持 h1, h2 等）
+        selector = self.config.get("title_selector", "h1")
+        index = self.config.get("title_index", 0)
         
-        # 从 URL 提取
-        return url.split('/')[-1].replace('.html', '')
+        # 支持多个选择器，用逗号分隔
+        selectors = [s.strip() for s in selector.split(',')]
+        
+        # 收集所有匹配的标签
+        all_tags = []
+        for sel in selectors:
+            # 对于简单的标签名（如 "h1", "h2"），直接查找
+            if sel in ['h1', 'h2', 'h3', 'h4', 'h5', 'h6', 'title']:
+                found_tags = soup.find_all(sel)
+                all_tags.extend(found_tags)
+            else:
+                # 对于其他选择器，尝试查找
+                found_tags = soup.find_all(sel)
+                all_tags.extend(found_tags)
+        
+        # 优先从配置的选择器提取
+        if all_tags and len(all_tags) > index:
+            title = all_tags[index].get_text(strip=True)
+            # 跳过网站名称
+            if title and '零差云控' not in title and '零误差' not in title:
+                return title
+        elif all_tags:
+            # 如果指定索引的标签被跳过，尝试其他标签
+            for tag in all_tags:
+                title = tag.get_text(strip=True)
+                # 跳过网站名称
+                if title and '零差云控' not in title and '零误差' not in title:
+                    return title
+        
+        # 尝试从页面 title 标签提取
+        title_tag = soup.find('title')
+        if title_tag:
+            title = title_tag.get_text(strip=True)
+            # 移除网站名称后缀（如 " - 零差云控"）
+            if ' - ' in title:
+                title = title.split(' - ')[0].strip()
+            if title and title.lower() not in ['about-us', 'contact-us', 'join-us']:
+                return title
+        
+        # 最后从 URL 提取
+        url_part = url.split('/')[-1].replace('.html', '')
+        # 将连字符替换为空格，并首字母大写
+        if '-' in url_part:
+            url_part = ' '.join(word.capitalize() for word in url_part.split('-'))
+        return url_part
     
-    def add_content_to_docx(self, doc: Document, content: BeautifulSoup, output_dir: str):
+    def add_content_to_docx(self, doc: Document, content: BeautifulSoup, output_dir: str, page_title: str = None):
         """
         将产品内容添加到 Word 文档
         针对产品页面的表格等进行优化处理
+        
+        Args:
+            doc: Document 对象
+            content: 内容区域
+            output_dir: 输出目录（用于解析图片路径）
+            page_title: 页面标题（如果提供，会跳过内容中与标题重复的h1/h2标签或包含标题的段落）
         """
+        # 如果提供了页面标题，创建内容副本并移除重复的标题元素
+        if page_title:
+            content = BeautifulSoup(str(content), 'html.parser')
+            
+            # 移除与标题完全相同的第一个h1
+            first_h1 = content.find('h1')
+            if first_h1:
+                h1_text = first_h1.get_text(strip=True)
+                if h1_text == page_title:
+                    first_h1.decompose()
+            
+            # 移除与标题完全相同的第一个h2
+            first_h2 = content.find('h2')
+            if first_h2:
+                h2_text = first_h2.get_text(strip=True)
+                if h2_text == page_title:
+                    first_h2.decompose()
+            
+            # 检查标题是否包含"型号："前缀，如果是，也移除内容中只包含产品名称的h2
+            # 例如：标题是"型号：eCoder11"，内容中有"eCoder11"的h2
+            if '型号：' in page_title or '型号:' in page_title:
+                product_name = page_title.replace('型号：', '').replace('型号:', '').strip()
+                if product_name:
+                    # 查找第一个只包含产品名称的h2
+                    for h2 in content.find_all('h2'):
+                        h2_text = h2.get_text(strip=True)
+                        if h2_text == product_name:
+                            h2.decompose()
+                            break  # 只移除第一个匹配的
+        
         for element in content.find_all(['p', 'h1', 'h2', 'h3', 'h4', 'h5', 'h6', 'img', 'li', 'table', 'div']):
             # 跳过嵌套元素
             if element.find_parent(['table', 'li']):