Descubre cómo aprovechar la automatización en Python para un scraping de datos eficiente, asegurando que tus proyectos de desarrollo web se mantengan robustos.
Prueba TinyFish aquí:
Si construyes agentes de IA, automatizas flujos de trabajo web o trabajas con automatización de navegadores… ya sabes lo doloroso que puede ser el scraping tradicional.
Un script de Playwright funciona…
luego un selector CSS cambia.
Cloudflare te bloquea.
Las sesiones se rompen.
Y de repente, todo tu flujo de trabajo deja de funcionar.
En este video pruebo TinyFish, una nueva plataforma de infraestructura web agentic que combina:
Búsqueda
Obtención
Navegador
Agente
…todo bajo una API.
En lugar de unir herramientas para:
búsqueda
renderizado
extracción
automatización de navegadores
manejo de anti-bots
TinyFish maneja todo el flujo de trabajo en un solo lugar.
En esta demostración construimos un pipeline completo de seguimiento de competidores con IA que:
✅ encuentra un portal de precios de SaaS
✅ inicia sesión a través de una sesión de navegador autenticada
✅ navega por un panel de control cargado de JavaScript
✅ extrae datos de precios
✅ devuelve JSON estructurado
✅ escala a 50 sesiones concurrentes
La parte más impresionante es lo rápido que funciona con agentes de codificación de IA como Cursor o Claude Code.
TinyFish CLI también se integra directamente en tu flujo de trabajo usando SKILL.md, lo que le da a tu agente de codificación local acceso a toda la superficie de la API de TinyFish sin configuración adicional de SDK.
Si estás construyendo:
Agentes de IA
flujos de trabajo de automatización de navegadores
pipelines de scraping web
sistemas de seguimiento de competidores
infraestructura de IA autónoma
esto definitivamente vale la pena revisar.
TinyFish
Documentación + Recetario de TinyFish:
Documentación de TinyFish
💬 Comenta abajo:
¿Usarías TinyFish en lugar de Playwright + Firecrawl + BrowserBase?
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CAPÍTULOS / MARCAS DE TIEMPO (7:28)
00:00 Introducción
00:18 Por qué el scraping web tradicional falla
00:48 El problema con la automatización web con IA hoy
01:18 ¿Qué es TinyFish?
01:52 Construyendo un pipeline de seguimiento de competidores con IA
02:35 Instalando TinyFish CLI
03:05 Usando TinyFish con Cursor y Claude Code
03:42 Ejecutando el flujo de trabajo de automatización de navegadores
04:25 Demostración de salida JSON estructurado
05:05 Escalando a 50 sesiones concurrentes
05:48 Explicación de la codificación de Nemo
06:28 Por qué TinyFish es importante para los agentes de IA
07:02 Reflexiones finales
07:20 Despedida
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