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データスクレイパーエージェント

任意のパブリックデータソース用の本番環境対応、AI搭載データ収集エージェントを構築。 スケジュールで実行され、無料LLMで結果を豊かにし、データベースに保存し、時間とともに改善されます。

スタック：Python · Gemini Flash（無料） · GitHub Actions（無料） · Notion / Sheets / Supabase

アクティベーション時期

  • ユーザーが任意のパブリックWebサイトまたはAPIをスクレイプまたは監視したい場合
  • ユーザーが「チェックするボットを構築」「Xを監視」「データを収集」と言う
  • ユーザーがジョブ、価格、ニュース、リポ、スポーツスコア、イベント、リストを追跡したい場合
  • ユーザーがホスティング用に支払わずにデータ収集を自動化する方法を尋ねる
  • ユーザーが決定に基づいて時間とともにより スマートになるエージェントを望む

コアコンセプト

3つのレイヤー

すべてのデータスクレイパーエージェントには3つのレイヤーがあります：

COLLECT → ENRICH → STORE
  │           │        │
Scraper    AI (LLM)  Database
runs on    scores/   Notion /
schedule   summarises Sheets /
           & classifies Supabase

無料スタック

LayerToolWhy
COLLECTPlaywright/BeautifulSoup無料のオープンソーススクレイピング
ENRICHGemini Flash無料で高速LLM
STORESupabase / Sheets無料データベースとスプレッドシート
SCHEDULEGitHub Actions無料クロンジョブ

ワークフロー

  1. ソースを定義 - どこからスクレイプするか、何を抽出するか
  2. スクレイパーを構築 - BeautifulSoup または Playwright ベースのコレクタ
  3. LLMを構成 - Gemini Flash でテキストをスコア付け/要約/分類
  4. ストレージを設定 - Notion、Sheets、Supabase のいずれか
  5. GitHub Actions を設定 - 毎日/毎週実行するスケジュール
  6. フィードバックループを追加 - ユーザーの判断から学習

例

  • ジョブボード監視：新しい公開
    Good AI Tools