Erfahren Sie, wie Sie Python-Automatisierung für effizientes Data Scraping nutzen können, um sicherzustellen, dass Ihre Webentwicklungsprojekte robust bleiben.
Testen Sie TinyFish hier:
Wenn Sie KI-Agenten erstellen, Web-Workflows automatisieren oder mit Browserautomatisierung arbeiten… wissen Sie bereits, wie schmerzhaft traditionelles Scraping sein kann.
Ein Playwright-Skript funktioniert…
dann ändert sich ein CSS-Selektor.
Cloudflare blockiert Sie.
Sitzungen brechen ab.
Und plötzlich funktioniert Ihr gesamter Workflow nicht mehr.
In diesem Video teste ich TinyFish, eine neue agentische Webinfrastrukturplattform, die kombiniert:
Suche
Abruf
Browser
Agent
…alles unter einer API.
Anstatt Werkzeuge für:
Suche
Rendering
Extraktion
Browserautomatisierung
Anti-Bot-Handling
zusammenzufügen, verwaltet TinyFish den gesamten Workflow an einem Ort.
In dieser Demo erstellen wir eine vollständige KI-Wettbewerber-Tracking-Pipeline, die:
✅ ein SaaS-Preispotal findet
✅ sich über eine authentifizierte Browsersitzung anmeldet
✅ ein JavaScript-lastiges Dashboard navigiert
✅ Preisdaten extrahiert
✅ strukturiertes JSON zurückgibt
✅ auf 50 gleichzeitige Sitzungen skalierbar ist
Der beeindruckendste Teil ist, wie schnell es mit KI-Coding-Agenten wie Cursor oder Claude Code funktioniert.
TinyFish CLI integriert sich auch direkt in Ihren Workflow mit SKILL.md, das Ihrem lokalen KI-Coding-Agenten Zugriff auf die gesamte TinyFish API-Oberfläche ohne zusätzliche SDK-Einrichtung ermöglicht.
Wenn Sie Folgendes erstellen:
KI-Agenten
Browserautomatisierungs-Workflows
Web-Scraping-Pipelines
Wettbewerber-Tracking-Systeme
autonome KI-Infrastruktur
ist das auf jeden Fall einen Blick wert.
TinyFish
TinyFish-Dokumentation + Kochbuch:
TinyFish-Dokumentation
💬 Kommentieren Sie unten:
Würden Sie TinyFish anstelle von Playwright + Firecrawl + BrowserBase verwenden?
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KAPITEL / ZEITSTEMPEL (7:28)
00:00 Einführung
00:18 Warum traditionelles Web-Scraping scheitert
00:48 Das Problem mit KI-Webautomatisierung heute
01:18 Was ist TinyFish?
01:52 Aufbau einer KI-Wettbewerber-Tracking-Pipeline
02:35 Installation von TinyFish CLI
03:05 Verwendung von TinyFish mit Cursor & Claude Code
03:42 Ausführen des Browserautomatisierungs-Workflows
04:25 Demo der strukturierten JSON-Ausgabe
05:05 Skalierung auf 50 gleichzeitige Sitzungen
05:48 Nemo-Kodifizierung erklärt
06:28 Warum TinyFish für KI-Agenten wichtig ist
07:02 Abschließende Gedanken
07:20 Outro
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