He estado experimentando con Gemini-2.0-flash como una solución API no convencional últimamente. Aquí está la cosa—si una plataforma o servicio carece de una API adecuada, en realidad puedes sortearlo. Extrae los datos relevantes de su interfaz, luego deja que un LLM de nivel gratuito maneje el análisis y el formateo. El truco funciona sorprendentemente bien.
Es increíble cómo los LLMs están básicamente convirtiéndose en el nuevo RegEx. Están manejando tareas de coincidencia de patrones, extracción de datos y transformación que solían requerir lógica regex compleja o scripts personalizados. El cambio es real—más simple, más flexible y, honestamente, un poco inquietante para quienes crecimos escribiendo patrones regex complicados.
El panorama tecnológico está cambiando más rápido de lo que la mayoría de la gente se da cuenta. Te hace preguntarte qué será lo próximo en ser interrumpido.
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GateUser-addcaaf7
· Hace43m
Jaja, esta idea es genial, usar directamente LLM como sustituto de los crawlers es mucho más divertido que escribir expresiones regulares.
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GasGuzzler
· hace11h
Ngl, ya llevo mucho tiempo usando esta estrategia, rastrear datos y alimentarlos a un LLM para que me ayude a organizarlos es mucho más rápido que escribir expresiones regulares, esa técnica de regex ya es un verdadero fósil.
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consensus_failure
· hace11h
Sin API, raspa los datos tú mismo y aliméntalos al LLM, esta estrategia es realmente genial, ahorra trabajo.
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AlwaysMissingTops
· hace11h
Jaja, así es mi estado reciente, la estrategia de sortear las limitaciones de la API es realmente genial.
Usar LLM como RegEx, la eficiencia ha mejorado varias veces, no es exageración.
Una línea de código versus un montón de expresiones regulares, ¿quién todavía escribe esos patrones complejos en estos días?
La tecnología avanza tan rápido, ¿qué será lo próximo en ser superado...?
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ETHReserveBank
· hace11h
Jaja, esta idea es realmente audaz. Usar LLM como alternativa a los crawlers, para evitar escribir un montón de expresiones regulares.
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DeFiChef
· hace11h
Jaja, esta jugada es realmente genial, ¿cómo no se me ocurrió usar LLM gratis para hacer limpieza de datos?
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FrontRunFighter
· hace11h
ngl esto me da vibraciones de "bosque oscuro"... básicamente estás extrayendo datos de sistemas cerrados y usando modelos de lenguaje como un analizador de puerta trasera. movimiento inteligente, pero ¿no es esa la misma estrategia que vemos en la extracción de mev? solo disfrazada de otra manera. ¿dónde está la línea entre una solución ingeniosa y la explotación del protocolo?
He estado experimentando con Gemini-2.0-flash como una solución API no convencional últimamente. Aquí está la cosa—si una plataforma o servicio carece de una API adecuada, en realidad puedes sortearlo. Extrae los datos relevantes de su interfaz, luego deja que un LLM de nivel gratuito maneje el análisis y el formateo. El truco funciona sorprendentemente bien.
Es increíble cómo los LLMs están básicamente convirtiéndose en el nuevo RegEx. Están manejando tareas de coincidencia de patrones, extracción de datos y transformación que solían requerir lógica regex compleja o scripts personalizados. El cambio es real—más simple, más flexible y, honestamente, un poco inquietante para quienes crecimos escribiendo patrones regex complicados.
El panorama tecnológico está cambiando más rápido de lo que la mayoría de la gente se da cuenta. Te hace preguntarte qué será lo próximo en ser interrumpido.