Nesta sessão ao vivo, abordamos uma abordagem prática e realista para planejar e construir projetos de web scraping com o RTILA V8. Começando pela página de detalhes final, identificamos o modelo de dados correto, usamos o Assistente de IA para detectar campos que podem ser extraídos e deixamos que ele gere um primeiro projeto funcional. Ao longo do caminho, discutimos como validar resultados, limpar campos como estoque e avaliações, e decidir o que transformar durante o scraping versus em etapas posteriores de ETL/IA—para que suas automações permaneçam robustas, manuteníveis e prontas para escalar.
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🔑 Principais pontos de aprendizado:
🎯 Comece pelo final do funil
Sempre comece um projeto de web scraping pela página de detalhes final (onde os dados completos estão), e idealmente escolha a listagem mais completa / rica para projetar seu modelo de dados e campos antes de investir tempo em paginação e escalabilidade.
🤖 Aproveite o Assistente de IA do RTILA V8 como um “checklist pré-voo”
Use o Assistente de IA (com Gemini Flash 2.5) para:
1) Analisar uma URL diretamente e detectar todos os campos potenciais
2) Ou, quando bloqueado, fornecer HTML + captura de tela para que ele ainda possa entender a página via código + visão computacional.
Isso valida o que é realisticamente extraível antes de construir o projeto completo.
🧩 Deixe a IA construir o projeto, mas você fica com a QA
A IA pode:
1) Gerar a estrutura do projeto e comandos
2) Escolher seletores CSS robustos ou XPath (por exemplo, XPath para a linha UPC)
3) Executar o projeto, inspecionar logs e resumir resultados
Mas você ainda deve verificar manualmente o conjunto de dados em Execuções de Projeto, Dados Extraídos e exportação CSV.
🧪 Refinamento iterativo: transforme dados passo a passo
A sessão mostrou como limpar iterativamente campos como:
1) Avaliação em estrelas (removendo “star-rating” e mantendo apenas a pontuação)
2) Disponibilidade/estoque (passando de Em estoque (22 disponíveis) para apenas 22)
Lição chave: faça transformações simples e robustas durante o scraping e deixe transformações complexas ou frágeis para processamento posterior de ETL/IA.
🧮 Compreendendo transformações: regex, cast e limites do JavaScript
Você explorou:
1) Transformações baseadas em regex com replace + cast integer
2) JavaScript via run script e como interage com o objeto de variáveis
3) Uma limitação atual: falta da opção tipo: variável na interface do conjunto de dados, que bloqueia a ideal ponte “JS → variável → propriedade do conjunto de dados”.
Isso destacou a importância de backups, versionamento e cuidado com longas cadeias de edição de IA.
🔌 Visão para os próximos passos: empurrar e integrar
As próximas sessões se concentrarão em:
1) Usar o RTILA V8 para enviar/receber dados para/de Directus
2) Orquestrar fluxos entre RTILA e n8n (e outras ferramentas) usando a nova camada de API para uma pilha de automação totalmente auto-hospedada.
capítulos e timestamps
0:00 – 👋 Introdução e objetivo da sessão
1:00 – 🎯 Abordagem “Comece pelo final” para web scraping
2:30 – 📚 Escolhendo uma página de detalhes de livro completa como referência
3:30 – 🤖 Primeiro uso do Assistente de IA do RTILA V8 na URL do livro
5:00 – ⚙️ Configurações de contexto: histórico do projeto, HTML e visão computacional
7:00 – 🧠 Como a IA lê HTML + capturas de tela como um humano
8:30 – 🛠️ IA constrói o primeiro projeto de scraping (CSS vs XPath)
14:30 – ✅ Verificando logs, Execuções de Projeto, Dados Extraídos e exportação CSV
18:30 – 🧹 Limpando texto de “avaliação em estrelas” com regex e transformações
23:30 – 🔍 Escolhas de design: regex vs JavaScript vs pós-processamento
33:00 – 🧪 Depurando JS + variáveis e entendendo limites do motor
47:30 – 🚧 Descobrindo a falta do tipo: variável e necessidades de rollback
55:00 – 🔁 Reiniciando com um contexto limpo e focando no que é viável
1:08:30 – 🔢 Usando regex para limpar “Em estoque (22 disponíveis)”
1:14:30 – 📚 Inspecionando as transformações finais para aprender com elas
1:16:30 – 🚀 Conclusão, ideias de recursos e próximos tópicos (Directus, n8n, camada de API)