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ai爬虫

Answer

以下是关于 AI 爬虫的相关信息：

Firecrawl Extract 是一款只需文字提示就能爬取任意网络数据的工具。它具有以下特点：

  1. 通过自然语言提示，能轻松将网页内容转换为结构化数据，无需手动写脚本。
  2. 支持复杂数据提取，例如联系人信息、任务描述、动态价格等。
  3. 兼容多语言与国际网站，能够抓取 JavaScript 渲染的动态页面内容。
  4. 提供 API 集成，支持大规模数据处理，可提取数千个结果，解决上下文限制问题。 相关链接：

另外，对于不会代码的人，也可以尝试使用 Python 和 AI 来完成爬虫应用。例如，可以让 ChatGPT 帮忙写抓取特定文章（如地址为 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ ）正文内容的程序，然后在 Colab 里运行。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「1月21日」✨✨✨✨✨✨✨✨🔥Firecrawl Extract：只需文字提示，即可爬取任意网络数据通过自然语言提示，轻松将网页内容转换为结构化数据，无需手动写脚本。支持复杂数据提取，如联系人信息、任务描述、动态价格等。兼容多语言与国际网站，抓取JavaScript渲染的动态页面内容。提供API集成，支持大规模数据处理，可提取数千个结果，解决上下文限制问题。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1881535354249048349](https://x.com/imxiaohu/status/1881535354249048349)🔗[https://firecrawl.dev/extract](https://firecrawl.dev/extract)

XiaoHu.AI日报

🔔Xiaohu.AI日报「1月21日」✨✨✨✨✨✨✨✨🔥Firecrawl Extract：只需文字提示，即可爬取任意网络数据通过自然语言提示，轻松将网页内容转换为结构化数据，无需手动写脚本。支持复杂数据提取，如联系人信息、任务描述、动态价格等。兼容多语言与国际网站，抓取JavaScript渲染的动态页面内容。提供API集成，支持大规模数据处理，可提取数千个结果，解决上下文限制问题。🔗[https://x.com/imxiaohu/status/1881535354249048349](https://x.com/imxiaohu/status/1881535354249048349)🔗[https://firecrawl.dev/extract](https://firecrawl.dev/extract)

写给不会代码的你：20分钟上手 Python + AI

他山之石，可以攻玉[heading3]完成一个爬虫应用[content]很多人对Python的最大印象，是写爬虫：帮你自动的从网页上摘取所需的信息。现在，让我们去写一个爬虫，抓我之前的文章：[🔗中学生能看懂：Sora原理解读🔗](http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkzNDQxOTU2MQ==&mid=2247486888&idx=1&sn=40c743017340b172fcb39b18cb42ca44&chksm=c2bcc0aef5cb49b826b30475932d947f7f73c8991aa7f5e6cda39f32a61c1a6d958ad26d3e00&scene=21#wechat_redirect)已知1：这篇文章的地址是https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ已知2：ChatGPT很会写程序已知3：我们用Colab得出结论：让ChatGPT帮我们写这个程序，然后在Colab里运行[heading3]问问ChatGPT[heading1]大聪明[content]我使用colab，请给我写一段代码，用于抓取https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlg-Rs_6D5RFpQbnQ的正文内容

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想转型AI产品经理，推荐学习的资料有？
以下是为您推荐的学习资料，有助于您从产品经理转型为 AI 产品经理： 1. 林粒粒呀的相关视频，如“小白如何理解技术原理与建立框架”，其中介绍了思维链、RAG、PAL、ReAct 等概念，并且提到 Transformer 是仿生算法的阶段性实现。 思维链：谷歌在 2022 年一篇论文提到思维链可以显著提升大语言模型在复杂推理的能力，即使不用小样本提示，也可以在问题后面加一句【请你分步骤思考】。 RAG：检索增强生成（RetrievalAugmented Generation），外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一块传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 PAL：程序辅助语言模型（ProgramAided Language Model），2022 年一篇论文中提出，对于语言模型的计算问题，核心在于不让 AI 直接生成计算结果，而是借助其他工具比如 Python 解释器作为计算工具。 ReAct：2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架，即 reason 与 action 结合，核心在于让模型动态推理并采取行动与外界环境互动。比如用搜索引擎对关键字进行搜索，观察行动得到的结果。可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 余一的相关内容，如《AI 时代个人生存/摸鱼探索指南.Beta》《从 2023 年报，看中国上市公司怎么使用生成式 AI》。 3. 相关网页链接： 创新公司观察： 2022 2024 年融资 2000w 美金以上的公司列表和详细公司分析：https://ameliadev.notion.site/202220242000w08f50fafd81b420fa7f26ecd6c0b3243?pvs=4 AI Grant 公司列表和详细公司分析（三期）：https://ameliadev.notion.site/AIGranta52f291e81f34b418c9919497961e831?pvs=4 AIGC 行业与商业观察（2024.1）：https://gamma.app/docs/AIGCDev9q1bax2pspnlxqu 【AI 产品/功能构建】： 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【总览】：https://gamma.app/docs/AIzawqmb2ff3cv958 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【产品分析】：https://gamma.app/docs/AItebxqet8ubz3rje 顶级科技公司产品团队正在构建哪些 AI 功能【思考借鉴】
2025-03-18
有什么使用AI驱动的游戏项目吗？其中有哪些比较热门
以下是一些使用 AI 驱动的游戏项目及热门情况： 1. 《Among Us》：由只有 5 名员工的工作室 Innersloth 制作。 2. 《微软模拟飞行》：有新的游戏类型和与新内容实时生成结合的特点。 3. 《AI Dungeon》和《Hidden Door》：基于文本的早期游戏例子。 4. 《Suck Up!》：2023 年 12 月由 Proxima 工作室开发的“喜剧欺骗游戏”，玩家扮演吸血鬼与 LLM 驱动的 NPC 对话，上线仅两周全网播放火速突破千万。 此外，还有以下趋势和特点： 1. 由人工智能辅助的“微型游戏工作室”逐步崛起，小型工作室能创造的游戏规模将增长。 2. 每年发布的游戏数量会增加。 3. 新的游戏类型将会被创造出来，例如以人工智能创造的角色为特色的 Spellbrush 的 RPG 游戏 Arrowmancer。 4. 有的游戏开发商使用人工智能让玩家在游戏中创建自己的头像。 生成式 AI 将使生产高质量游戏变得更加简单、更快和更便宜，同时使玩家能够真正定制他们的游戏体验。我们已经看到像 Scenario、Iliad 这样可以创建游戏资源的 AI 工具，以及像 Promethean 这样可以构建整个虚拟世界的平台。甚至可以用像 Inworld、Charisma 和 Convai 这样的产品生成非玩家角色（NPC）。
2025-03-18
有没有适合记录会议纪要的AI
以下是一些适合记录会议纪要的 AI 工具和方法： 1. 案例一：【普通人秒变效率王】AI 工作流秒记会议纪要 视频讲解：https://m.okjike.com/originalPosts/65fa9d1112ed2fda68e6215e?s=eyJ1IjoiNTlhZDcyZDUwYjAyYTEwMDEyMjc3YmZmIiwiZCI6MX0%3D 工作流概述： 文本导出：使用飞书妙记将会议对话导出为 txt 文件 纪要生成：启动 Kimichat 输入会议纪要 prompt 提示词并上传 txt 文件 内容完善：与 Kimichat 对话并补充会议中未记录或需强调的信息 纪要微调：审阅 Kimichat 生成的会议纪要草稿进行必要微调 成品输出：确认会议纪要内容无误后，输出最终版文档 和 Kimichat 的完整对话（点击可直接复用并接着聊）：https://kimi.moonshot.cn/share/cnsk08phmfr6s04umlrg 2. 总结类 AI 工具： 3. 免费的会议语音转文字工具： 飞书妙记：https://www.feishu.cn/product/minutes ，飞书的办公套件之一 通义听悟：https://tingwu.aliyun.com/home ，阿里推出的 AI 会议转录工具 讯飞听见：https://www.iflyrec.com/ ，讯飞旗下智慧办公服务平台 Otter AI：https://otter.ai/ ，转录采访和会议纪要 更多会议记录工具请访问网站：https://waytoagi.com/sites/category/29 。请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-03-18
我自己想做一个英语背单词的游戏，让AI写出Markdown代码运行后，发现问题很大，但是我有不知如何修改这些代码。所以我觉得自己应该懂Markdown 代码语言。但是我不知道Markdown是最适合的编程语言吗？
Markdown 语言不太适合用于编写复杂的英语背单词游戏。虽然 Markdown 简单易用，常用于文档格式化，但在实现游戏逻辑和功能方面存在较大局限性。 如果您想开发英语背单词游戏，更适合使用编程语言，如 Python 等。在处理代码问题时，您可以参考以下方法： 1. 对于编程小白，向 AI 提供代码范例，尤其是新进入代码节点的 IDE 中的范例，减少对 AI 所写代码的改动。 2. 向 AI 说清楚输入变量与输出变量的类型。 3. 说明与工作流中匹配或想要的变量名称，以减少二次修改。 4. 列出输入变量的具体书写形式，对于复杂形式可使用特定方法获取。 5. 说清楚代码要实现的功能，复杂功能尽量将运行逻辑描述清楚，多用变量名称指代涉及的变量。 如果代码运行效果不尽人意，可把当前的代码、输入变量、预期结果提供给 AI，并告知错误的结果或者报错信息，让 AI 帮忙寻找问题并提供修改方案。提问时可参考以下方式： 以上是我目前的 python 代码，我的输入变量。 但是代码运行后的实际结果却是。 另外，在游戏开发与修改过程中，还需注意文件的存放要求、功能优化、平台上传等方面的问题。例如，三个重要文件需在一个文件夹，本地内置图像、音乐等也需在同一文件夹。游戏功能可增加关卡、调整金币获取和技能点花费、解决 Bug 等。研究将游戏发布到 4399 开放平台时，需注册、实名制，审核较严格。获取游戏素材可从官网免费下载或淘宝购买抠好的素材。
2025-03-18
什么ai可以帮我修改简历美化简历
以下是一些可以帮助您修改和美化简历的 AI 工具： 1. 超级简历优化助手：分析简历内容并提供优化建议，帮助用户优化简历提高求职成功率。 2. ResumeMatcher：AI 驱动的开源简历优化工具，提供智能关键词匹配、深入分析见解，提升简历通过 ATS 筛选的几率。 3. KickResume：提供 AI 简历重写服务，使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型，能在几秒钟内修复简历错误、使其更专业，并使用行业术语和关键词优化简历，帮助用户通过 ATS 筛选，生成与求职职位匹配的求职信。
2025-03-18
AIGC 检测
以下是一些常见的 AIGC 检测相关的信息： AIGC 论文检测网站和工具： 1. Turnitin：是广泛使用的学术剽窃检测工具，增加了检测 AI 生成内容的功能。使用方法是上传论文，系统自动分析并提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要用于检测网络上的剽窃行为，虽不是专门的 AIGC 检测工具，但可发现可能被 AI 生成的重复内容。输入文本或上传文档，系统扫描网络查找相似或重复内容。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，剽窃检测部分可帮助识别可能由 AI 生成的非原创内容。将文本粘贴到编辑器中，选择剽窃检测功能，系统提供分析报告。 4. Unicheck：基于云的剽窃检测工具，适用于教育机构和学术研究，可检测 AI 生成内容的迹象。上传文档或输入文本，系统分析并生成报告，显示潜在的剽窃和 AI 生成内容。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容的工具，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。上传文档或输入文本，系统提供详细报告。 6. ：提供免费的 AI 内容检测工具，可识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线工具中，点击检测按钮，系统提供分析结果。 7. GPTZero：专门设计用于检测由 GPT3 生成内容的工具，适用于教育和出版行业。上传文档或输入文本，系统分析并提供报告，显示文本是否由 GPT3 生成。 8. Content at Scale：提供 AI 内容检测功能，帮助用户识别文本是否由 AI 生成。将文本粘贴到在线检测工具中，系统分析并提供结果。 判断一张图片是否 AI 生成： 可以使用一些网站，例如 ILLUMINARTY（https://app.illuminarty.ai/）。但在测试过程中可能存在误判，比如将结构严谨的真实摄影作品识别为 AI 作图，这是因为鉴定 AI 自身的逻辑算法不能像人类一样综合考虑各种不符合逻辑的表现。
2025-03-18
小红书爬虫智能体
以下是关于小红书爬虫智能体的相关内容： 创建智能体： 1. 输入人设等信息，放上创建的工作流。 2. 配置完成后进行测试。 工作流配置及注意事项： 1. 工作流 2 中【所有视频片段拼接】节点使用的插件 api_token 填的是您的 token，为避免他人调用消耗您的费用，可将 api_token 作为工作流 2 最开始的输入，用户购买后输入 token 再发布。 2. 对于 Coze 智能体，使用单 Agent 对话流模式，编排对话流时注意配置 cookie 等，使用代码节点进行数据处理，注意代码节点输出的配置格式。测试时找到一篇小红书笔记，试运行对话流，确保成功。发布时选择多维表格，注意输出和输入类型等配置。 智能体示例： 小众打卡地智能体，输入旅游目的地城市可推荐 3 个小众打卡地的小红书类文案及精美配图。其核心价值包括发掘特色景点、提供个性化建议、帮助获取高质量旅行参考信息及提供小红书文案。搭建思路重点包括录入小红书相关文案参考知识库、通过文本模型组成搜索词搜索并提取相关 url、滤除需安全认证网站等、提取小众地点输出及进行图片搜索等。
2025-03-15
使用llm的爬虫工具推荐下，开源免费
以下是为您推荐的开源免费的使用 LLM 的爬虫工具： 1. Jina 开源的网页内容爬取工具：Reader API 能从网址提取出核心内容，并将其转化为干净、易于大语言模型处理的文本，确保为您的 AI 智能体及 RAG 系统提供高品质的数据输入。 2. Scrapy 库（Python 语言）：在 crawlab 可以做到分布式爬取，非常高效。 3. GPT Crawler：主要运用 typescript 进行数据爬取。 4. 在开源的项目中，为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，不使用 Python 自己的 request 库，而是使用 playwright 之类的浏览器，并将网页内容按照一定规则转化成 markdown 格式，方便 LLM 后续的理解和抓取。 同时，对于爬虫工具的选择，还需根据您的具体需求和技术熟悉程度来决定。
2025-03-06
免费的网页爬虫相关Ai工具
以下是一些免费的网页爬虫相关 AI 工具： Hexomatic：https://hexomatic.com/ WebscrapeAI：https://webscrapeai.com/ Kadoa：https://www.kadoa.com/ GPT Crawler：https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫，自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息，并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT，便可快速定制您的专属 GPT，打造个人知识库或者智能助理。 此外，在开源项目方面： 在里有用 Cursor 做的网页浏览工具的参考实现。其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，使用 playwright 之类的浏览器而非 Python 自己的 request 库，同时为方便 LLM 理解和抓取，将网页内容按规则转化成 markdown 格式保留细节基础信息。 对于搜索工具，duckduckgo 的免费 API 被用于参考实现，因其搜索质量优于 Bing 和 Google 的 API。
2025-01-25
有与网页爬虫相关的AI工具吗
以下是一些与网页爬虫相关的 AI 工具： Hexomatic：https://hexomatic.com/ WebscrapeAI：https://webscrapeai.com/ Kadoa：https://www.kadoa.com/ GPT Crawler：https://github.com/BuilderIO/gptcrawler 能够利用爬虫，自动抓取与整合指定 URL 地址中的各种信息，并生成一个 output.json 的数据文件。将其喂给 ChatGPT，便可快速定制专属 GPT，打造个人知识库或者智能助理。 此外，在开源项目中也有相关工具，如： 在里有用 Cursor 实现的网页浏览工具参考，其中为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，使用了 playwright 之类的浏览器，将网页内容转化成 markdown 格式以支持 LLM 后续的爬虫。 对于搜索工具，duckduckgo 的免费 API 可避免一些质量问题。
2025-01-25
python实现网页爬虫
以下是使用 Python 实现网页爬虫的详细步骤： 首先，在 Colab 中抓取网页的正文内容，需要使用 Python 的 requests 库来获取网页的 HTML 源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 在开始之前，要确保已经在 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果没有安装，可以使用以下命令安装： ``` !pip install beautifulsoup4 requests ``` 然后，使用以下代码抓取并解析指定的网页内容： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def get_webpage_content: response = requests.get soup = BeautifulSoup 这里根据实际网页结构调整提取正文的部分 例如：content = soup.find return content url = 'https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ' print ``` 请注意，由于网页的结构随时可能发生变化，所以提取正文内容的部分（即 soup.find 那一行）可能需要根据实际的 HTML 结构进行调整。如果文章有反爬虫机制，可能还需要进一步的处理，比如设置请求头模拟浏览器访问等。 在和 AI 配合写代码的过程中，如果遇到了 Bug，可以直接将问题报给 ChatGPT，然后再把 ChatGPT 给出的结果粘贴回去（如果还不行，就反复调试）。 另外，Python 在自动化方面应用广泛，例如办公软件自动化（pythondocx 用于 Word 文档、openpyxl 或 xlsxwriter 用于 Excel 文件、pythonpptx 用于 PPT、PyPDF2 用于 PDF）、爬虫（requests 用于发送 HTTP 请求、selenium 用于模拟浏览器交互、BeautifulSoup 和 lxml 用于解析 HTML 和 XML 文档）、测试自动化（unittest 和 pytest）、容器与虚拟化自动化（dockerpy 用于 Docker 容器管理）等。
2025-01-02
怎么利用AI实现爬虫
利用 AI 实现爬虫可以参考以下步骤： 1. 在 Colab 中抓取网页的正文内容，需要使用 Python 的 requests 库获取网页的 HTML 源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 2. 首先要确保在 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果未安装，可以使用“!pip install beautifulsoup4 requests”命令进行安装。 3. 然后使用相应的代码抓取并解析指定的网页内容。但需注意，微信公众号文章可能有特殊的反爬措施，代码可能需要根据实际情况调整。比如提取正文内容的部分（即 soup.find 那一行）可能要根据实际的 HTML 结构进行调整。若文章有反爬虫机制，可能还需进一步处理，如设置请求头模拟浏览器访问等。 4. 运行代码时，先复制安装库的命令并运行，然后点击左上方“+代码”按钮，新建一个新的代码块，再复制后面的代码并运行。 5. 在和 AI 配合写代码的过程中，若遇到 Bug，可以直接将问题报给 ChatGPT，然后把 ChatGPT 给出的结果粘贴回去（若还不行，就反复调试）。 另外，在许多情况下，我们只需给 AI 下达明确的命令来完成一次性任务，例如制作一个简单的 Chrome 插件、编写脚本、或创建 Python 爬虫。但当 AI 满足了简单需求并获得正反馈后，期待会提高，此时需要了解 AI 编程的边界和限制。比如优先找线上工具、其次找插件、最后是本地应用；对于 API 功能，先找现成的开源工具，然后考虑付费服务，都找不到现成方案时才考虑自己编程。毕竟，人生苦短，能不编尽量不编。如果真要编写，也要以终为始，抛开技术障碍，聚焦于目标。
2024-12-09