Lena Zhou
Специалист по росту и интеграции
Лена Чжоу является специалистом по росту и интеграции в компании Nstdata, сосредоточенным на помощи бизнесу в использовании прокси-технологий для масштабируемого сбора данных, автоматизации и глобальных операций. Имея опыт в принятии продуктов, интеграции платформ и стратегиях роста, она делится практическими инсайтами по использованию прокси, рыночной аналитике, процессам веб-скрейпинга и цифровой экспансии.
Все статьи
Как создать исследовательского агента ИИ с помощью веб-данных
Создайте исследовательский агент ИИ, который разделяет открытия, сбор веб-контента, проверку доказательств и написание отчетов, с исходными URL-адресами и примером Nstdata Crawl.
Как предоставить агентам CrewAI доступ к веб-контенту
Постройте инструмент веб-чтения CrewAI с использованием Nstdata Crawl, разметкой Markdown с тегами источников, управлением URL, обработкой ошибок и четкими границами для рассуждений агента.
Лучшие альтернативы Octoparse для ИИ веб-данных пайплайнов
Сравните альтернативы Octoparse для AI-данных потоков по доступу к API, выводу в Markdown, рендерингу, управлению задачами, затратам и обслуживанию разработчиков.
Подача веб-контекста в Claude и GPT через Crawl
Практический рабочий процесс на Python для обхода публичной документации, подготовки ограниченного контекста Markdown и проверки ответов Claude и GPT по источникам.
Создание агента мониторинга цен с помощью Crawl API
Учебник по мониторингу цен на Python, который отделяет обход страниц от извлечения, исторического хранения, обнаружения изменений и уведомлений.
Как публичные веб-данные могут поддерживать исследования изменения климата
Руководство, ориентированное на источники, по сочетанию общественных климатических документов с авторитетными наблюдениями при сохранении происхождения и избежании неподтвержденных утверждений.
Настройка Grok и пример веб-сканера: практическое руководство
Практический паттерн интеграции Python, который получает разрешенную страницу с помощью Nstdata Crawl, отправляет ограниченный Markdown в Grok и обрабатывает безопасность и надежность.
OSINT Сбор Данных из Социальных Медиа: Руководство по Исследованию Публичных Источников
Ответственный рабочий процесс OSINT в социальных сетях, сосредоточенный на авторизованных источниках, правилах платформы, происхождении, конфиденциальности и тщательной интерпретации публичного контента.
10 веб-данных, которые поддерживают лучшие решения в розничной торговле
Практический список из десяти публичных веб-сигналов, к которым команды розничной торговли могут привязывать решения, с руководством по сбору, качеству данных, соблюдению норм и измерению.
