Sind Sie es leid, an der "No-Code-Obergrenze" zu scheitern? Traditionelle Automatisierungstools wie Make oder n8n zwingen Sie dazu, endlose Felder zuzuordnen und fragile Knoten zu verwalten. In diesem Leitfaden zeigen wir Ihnen den Codewords.ai-Weg.
Sehen Sie zu, wie wir um 0:14 Uhr einfach Cody, unserem KI-nativen Assistenten, sagen, was wir scrapen möchten. Cody "verbindet" nicht nur Apps; er schreibt den produktionsbereiten Python-Code, der erforderlich ist, um die schwere Arbeit des Web-Scrapings und der Datenextraktion zu bewältigen.
Wir glauben, dass Menschen, indem sie die technische "Routinearbeit" automatisieren, sich darauf konzentrieren können, die besten Entscheidungen mit den Daten zu treffen, die sie erhalten.
In diesem Video:
Intent-Driven Building: Vom Ziehen von Kästchen zum Beschreiben von Zielen in einfachem Englisch.
Automatische Python-Generierung: Sehen Sie den tatsächlichen Code, den Cody schreibt, um dynamische Inhalte zu scrapen.
Intelligente Zusammenfassung: Verwenden Sie LLMs, um rohes HTML in strukturierte, umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.
Null Infrastruktur: Setzen Sie Ihren Agenten sofort in einer Live-Produktionsumgebung ein.
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0:00 – Einführung in das Tool
0:14 – Definition des Ziels: Eingabe des anfänglichen Scraper-Prompts an Cody
0:45 – Intent-to-Code: Cody beginnt mit der Generierung des benutzerdefinierten Python-Scrapers
1:42 – Überprüfung des generierten Codes und der Backend-Logik
2:10 – Ausführung: Ausführen des Agenten zur Extraktion von Live-Webdaten
3:05 – Umgang mit komplexen Seiten: Warum KI-natives Scraping statischen Knoten überlegen ist
4:30 – Strukturierte Ausgabe: Umwandlung von rohem HTML in saubere Daten
5:15 – Hinzufügen von Intelligenz: Zusammenfassen der Ergebnisse mit einem LLM
6:25 – Verfeinerung des Agenten: Verwendung von Chat, um Datenfelder zu iterieren
7:40 – Endergebnisse und Verifizierung
8:15 – Bereitstellung: Vom Chat zu einem produktionsbereiten Workflow