1. 面试官：设计一种基于人工智能的数据采集工具，可以自动识别和提取结构化和非结构化数据。

2. 面试官：比较并分析不同类型的数据采集工具（如网络爬虫、API接口、数据库连接）的优缺点及适用场景。

3. 面试官：探讨数据采集工具在隐私保护和数据安全方面的挑战，并提出解决方案。

4. 面试官：使用Python编写一个高效的多线程网络爬虫，实现对特定网站的数据采集。

5. 面试官：设计一个数据采集工具的配置界面，提供灵活的参数设置和可视化的数据预览功能。

6. 面试官：描述数据采集工具在大数据环境下的性能优化策略，并说明如何应对高并发的数据采集需求。

7. 面试官：分析数据采集工具与数据清洗工具之间的关系，探讨二者的协同作用以及可能出现的问题和挑战。

8. 面试官：讨论数据采集工具在跨平台部署和集成时可能遇到的兼容性和稳定性问题，并提出解决方案。

9. 面试官：考虑数据采集工具的智能化发展趋势，探讨其在自动识别网页结构和动态页面数据采集方面的创新应用。

10. 面试官：结合实际案例，讲述一次数据采集工具在应对网站反爬虫策略时的应对策略和效果评估。