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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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怎样降低论文的AI率
以下是一些降低论文 AI 率的方法和相关工具： 方法： 1. 深入研究和理解主题，以独特的视角和思考进行创作，减少对 AI 生成内容的依赖。 2. 注重引用和参考权威资料，正确标注引用来源，展示自己的研究和分析能力。 工具： 1. 文献管理和搜索工具： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作工具： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，帮助精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析工具： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，帮助进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式工具： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富的模板库和协作功能，简化论文编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测工具： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，帮助确保论文的原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品的比较，检测潜在的抄袭问题。 此外，还有一些专门用于检测 AIGC 论文的网站和工具： 1. Turnitin：增加了检测 AI 生成内容的功能，上传论文后会提供详细报告，标示出可能由 AI 生成的部分。 2. Copyscape：主要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。 3. Grammarly：提供语法检查和剽窃检测功能，其剽窃检测部分能识别可能由 AI 生成的非原创内容。 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。 5. ：专门设计用于检测 AI 生成内容，使用先进算法分析文本，识别是否由 GPT3 或其他 AI 模型生成。
2025-03-13
当前AI应用的内外部环境及趋势
当前 AI 应用的内外部环境及趋势如下： 技术创新方面：大模型创新架构优化加速涌现，融合迭代成为趋势；Scaling Law 泛化，推理能力成为关键，推动计算和数据变革；视频生成在 AGI 探索中表现突出，空间智能统一虚拟和现实。 应用格局方面：第一轮洗牌结束，聚焦 20 赛道 5 大场景；多领域竞速中运营大于技术，AI 助手竞争激烈；AI+X 赋能类产品发展迅速，原生 AI 爆款难求。 产品趋势方面：多模态上马，Agent 席卷一切，高度个性化需求凸显。 行业渗透方面：数据基础决定初速度，用户需求成为加速度。 创投方面：投融资马太效应明显，国家队出手频率提升。 在具体的行业动态中： AI 音频领域：效果和延迟问题取得突破，难以分辨语音是否由 AI 生成，语音生成延迟降低。 3D 世界生成领域：目前处于初级阶段，新产品未向大众开放，预计明年会有巨大进步。 应用领域：更新主要集中在 AI 搜索、AI 知识库、AI 编程，传统软件增加 AI 功能，未来可能不再有“AI 应用”的单独分类。 融资方面：能拿到钱的不再局限于模型公司，越来越多应用公司受资本青睐。 红杉资本观点认为： 人工智能在客户支持、法律服务和软件工程等行业展示了产品与市场的契合度。 生成式人工智能经历快速增长，但 AI 投资转化为可观回报存在问题。 2024 年将是真正的 AI 应用从“副驾驶”转变为“代理”的一年，未来将更有能力完成更高层次认知任务，计算平衡从预训练转向推理。 目前人工智能公司融资环境不均衡，关键挑战在于提高用户保留率和缩小期望与现实差距，产品与市场的契合度有待进一步提升。
2025-03-13
生成简历的ai工具，国内可以使用的
以下是一些国内可以使用的生成简历的 AI 工具： 1. Kickresume 的 AI 简历写作器：使用 OpenAI 的 GPT4 语言模型自动生成简历，能为简历摘要、工作经验和教育等专业部分编写内容，并保持一致语调。 2. Rezi：受到超过 200 万用户信任的领先 AI 简历构建平台，使用先进的 AI 技术自动化创建可雇佣简历的每个方面，包括写作、编辑、格式化和优化。 3. Huntr 的 AI 简历构建器：提供免费的简历模板，以及 AI 生成的总结/技能/成就生成器和 AI 驱动的简历工作匹配。 更多 AI 简历产品，还可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/79 您可以根据自己的需要选择最适合的工具。
2025-03-13
有没有表格处理ai？
目前有多种可用于表格处理的 AI 工具和插件，例如： 1. Excel Labs：是 Excel 插件，基于 OpenAI 技术，新增生成式 AI 功能，可在 Excel 中进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot：整合了 Word、Excel、PowerPoint 等办公软件，通过聊天形式完成用户需求，如数据分析和格式创建。 3. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，能进行公式生成、生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 此外，飞书多维表格也能与 AI 协作，帮助处理数据。例如，自带 AI 插件可实现自然语言提取网址和电话、生成 AI 标签等功能。在工作中，可根据具体需求选择合适的工具，如用智谱 AI 表格插件理解图片、生成视频的指令等。随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到表格处理中，提高工作效率和智能化水平。
2025-03-13
本周最新的AI资讯
以下是本周最新的 AI 资讯： 3 月 12 日： 【AI 3D】：BlenderMCP 与 Claude AI 沟通，在 Blender 实现快速 3D 建模；MIDI 可实现单幅图像到 3D 场景生成；Move AI 更新动作捕捉能力，提出 Gen 2 Spatial Motion。 【AI 写作】：MMStoryAgent 是 AI 多模态故事生成系统。 【AI 视频】：VACE 是阿里推出的一体化视频创作和编辑技术；VideoPainter 是腾讯开源的视频编辑技术；Wonder Dynamics 推出摄像机轨道（Camera Track）和清洁板（Clean Plate）功能。 【其他】：OpenAI 为开发者推出一套 AI Agent 开发套件；R1Omni 是阿里情感识别模型，通过视频识别情感；Luma AI 发布一种新的预训练范式 IMM，旨在突破算法瓶颈，提高生成预训练算法的性能；Manus 宣布与阿里通义千问团队达成战略合作。 3 月 4 日： 【AI 3D】：Meshcapade 预告可从视频/图像中捕捉面部表情并具有逼真的 3D 发丝；InsTaG 通过几秒钟视频学习，快速形成逼真的 3D 说话头像效果；3DMem 是新型 3D 场景记忆框架。 【AI 绘图】：智谱开源 AI 绘图 CogView4，可以在图像中生成中文字符；海螺推出 Image01 多功能文本转图像模型。 【AI 视频】：Runway 网友爆料其内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化；Vidu 的 API 开放平台全面开放。 【AI 模型】：Google Colab 推出 Data Science Agent；微软为医疗行业提供首个统一语音 AI 助手：Dragon Copilot；Opera 宣布推出网页浏览器的 AI 代理。 AIGC Weekly32： Netflix 列出了一个年薪 90 万美元的机器学习平台产品经理的 AI 产品工作岗位： Shopify 的 AI 助手现已上线。Sidekick 是一个帮助机器人，它知道如何在 Shopify 中执行任何操作提取相关数据、操作新功能或创建报告： Artifact（Ins 创始人做的 AI 新闻浏览软件）推出了自定义内容阅读语音的功能： OpenAI、谷歌、微软和 Anthropic 组建了前沿模型论坛，主要目的是确保 AI 模型的安全发展： Open AI 悄咪咪下线了他们的 ChatGPT 生成内容的检测器：
2025-03-13
最新的Ai资讯
以下是 3 月 4 日、10 日、12 日的 AI 资讯汇总： 3 月 4 日： 【AI 3D】 Meshcapade：预告可从视频/图像中捕捉面部表情并具有逼真的 3D 发丝。 InsTaG：通过几秒钟视频学习，快速形成逼真的 3D 说话头像效果。 3DMem：新型 3D 场景记忆框架。 【AI 绘图】 智谱：开源 AI 绘图 CogView4，可以在图像中生成中文字符。 海螺：推出 Image01 多功能文本转图像模型。 【AI 视频】 Runway：网友爆料 Runway 内测能力可根据参考图像进行 Video to Video 视频风格化。 Vidu：API 开放平台全面开放。 【AI 模型】 Google Colab：推出 Data Science Agent。 微软：为医疗行业提供首个统一语音 AI 助手：Dragon Copilot。 Opera：宣布推出网页浏览器的 AI 代理。 3 月 10 日： 【AI 3D】 MeshPad：草图创建 3D 网格，支持编辑修改，实现直观和交互式的 3D 建模。 【AI 写作】 Muse：专门为小说创作训练的 AI 模型工具，可实现在线的小说续写修改，创意头脑风暴以及同时基于画布形式的故事创作。可免费试用。 【AI 视频】 Luma：发布 Ray2 Flash 视频模型，生成速度快 3 倍，成本便宜三倍。 【其他】 OpenAI：为旗下模型推出模型对比页面，可对于模型基础能力进行直观对比了解。 谷歌：为开发者推出 Gemini 嵌入模型 Gemini Embedding。 中国成功研制“祖冲之三号”量子计算原型机。 3 月 12 日： 【AI 3D】 BlenderMCP：与 Claude AI 沟通，在 blender 实现快速 3D 建模。 MIDI：单幅图像到 3D 场景生成。 Move AI：更新动作捕捉能力，提出 Gen 2 Spatial Motion。 【AI 写作】 MMStoryAgent：AI 多模态故事生成系统。 【AI 视频】 VACE：阿里推出一体化视频创作和编辑技术。 VideoPainter：腾讯开源视频编辑技术。 Wonder Dynamics：推出摄像机轨道（Camera Track）和清洁板（Clean Plate）功能。 【其他】 OpenAI：为开发者推出一套 AI Agent 开发套件。 R1Omni：阿里情感识别模型，通过视频识别情感。 Luma AI：发布一种新的预训练范式 IMM，旨在突破算法瓶颈，提高生成预训练算法的性能。 Manus：宣布与阿里通义千问团队达成战略合作。
2025-03-13
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
如何用ai写一个爬虫
以下是使用 AI 写爬虫的方法： 1. 可以向 ChatGPT 提供提示词，如“我有 100 部电视剧，想在 colab 上，使用 Python 爬虫，在豆瓣上爬他们的评分，请问具体可以怎么操作呢？”，ChatGPT 会给出代码。但可能需要返工，例如因豆瓣的反爬虫机制报错后，让 ChatGPT 自己添加额外的请求头；或者因自身需求调整代码。 2. 在 Colab 中抓取网页正文内容时，可以使用 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。 首先，确保在 Colab 环境中安装 beautifulsoup4 和 requests 库。如果未安装，可以使用“!pip install beautifulsoup4 requests”命令安装。 然后，使用相应代码抓取并解析指定的网页内容。但要注意，由于网页结构可能变化，提取正文内容的部分可能需要根据实际 HTML 结构调整。若有反爬虫机制，可能还需进一步处理，如设置请求头模拟浏览器访问。 3. 在和 AI 配合写代码过程中遇到 Bug ，可以直接将问题报给 ChatGPT ，然后根据其给出的结果进行调试。
2024-12-05