¿Estás cansado del "Techo No-Code"? Herramientas de automatización tradicionales como Make o n8n te obligan a mapear campos interminables y gestionar nodos frágiles. En esta guía, te mostramos la forma de Codewords.ai.
Mira cómo comenzamos a las 0:14 simplemente diciéndole a Cody, nuestro asistente nativo de IA, lo que queremos raspar. Cody no solo "conecta" aplicaciones; escribe el código Python listo para producción necesario para manejar el trabajo pesado de la extracción de datos y web scraping.
Creemos que al automatizar el "trabajo técnico" tedioso, los humanos pueden centrarse en tomar las mejores decisiones con los datos que reciben.
En este video:
Construcción Basada en Intenciones: Pasa de arrastrar cuadros a describir objetivos en inglés sencillo.
Generación Automática de Python: Ve el código real que Cody escribe para raspar contenido dinámico.
Resumen Inteligente: Usa LLMs para convertir HTML crudo en información estructurada y procesable.
Cero Infraestructura: Despliega tu agente en un entorno de producción en vivo al instante.
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0:00 – Introducción a la herramienta
0:14 – Definiendo la Intención: Escribiendo el primer aviso del scraper a Cody
0:45 – De Intención a Código: Cody comienza a generar el scraper personalizado en Python
1:42 – Revisando el código generado y la lógica del backend
2:10 – Ejecución: Ejecutando el agente para extraer datos web en vivo
3:05 – Manejo de Sitios Complejos: Por qué el scraping nativo de IA supera a los nodos estáticos
4:30 – Salida Estructurada: Transformando HTML crudo en datos limpios
5:15 – Añadiendo Inteligencia: Resumiendo los resultados con un LLM
6:25 – Refinando el Agente: Usando chat para iterar sobre los campos de datos
7:40 – Resultados Finales y Verificación
8:15 – Despliegue: Pasando de chat a un flujo de trabajo listo para producción