Êtes-vous fatigué du "Plafond No-Code" ? Les outils d'automatisation traditionnels comme Make ou n8n vous obligent à mapper d'innombrables champs et à gérer des nœuds fragiles. Dans ce guide, nous vous montrons la méthode Codewords.ai.
Regardez-nous commencer à 0:14 en disant simplement à Cody, notre assistant natif IA, ce que nous voulons extraire. Cody ne se contente pas de "connecter" des applications ; il écrit le code Python prêt pour la production nécessaire pour gérer le travail lourd de l'extraction de données et du web scraping.
Nous croyons qu'en automatisant le "travail technique" fastidieux, les humains peuvent se concentrer sur la prise des meilleures décisions avec les données qu'ils reçoivent.
Dans cette vidéo :
Construction Axée sur l'Intention : Passez de faire glisser des boîtes à décrire des objectifs en anglais simple.
Génération Automatique de Python : Découvrez le code réel que Cody écrit pour extraire du contenu dynamique.
Résumé Intelligent : Utilisez des LLM pour transformer du HTML brut en insights structurés et exploitables.
Aucune Infrastructure : Déployez votre agent dans un environnement de production en direct instantanément.
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0:00 – Introduction à l'outil
0:14 – Définir l'Intention : Taper le prompt initial du scraper à Cody
0:45 – De l'Intention au Code : Cody commence à générer le scraper Python personnalisé
1:42 – Révision du code généré et de la logique backend
2:10 – Exécution : Exécution de l'agent pour extraire des données web en direct
3:05 – Gestion des Sites Complexes : Pourquoi le scraping natif IA surpasse les nœuds statiques
4:30 – Sortie Structurée : Transformer du HTML brut en données propres
5:15 – Ajout d'Intelligence : Résumer les résultats avec un LLM
6:25 – Affiner l'Agent : Utiliser le chat pour itérer sur les champs de données
7:40 – Résultats Finaux et Vérification
8:15 – Déploiement : Passer du chat à un flux de travail prêt pour la production