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【調子いい！】令和のスクレイピングは、これが良いと思う。【Perplexity Agent API】

スクレイピング、まだBeautifulSoupで頑張っていますか。

もちろん、今でもHTMLを直接取りに行くべきケースはあります。大量の定型ページを安定して処理する、対象サイトの許可がある、DOM構造が読める、抽出項目が固定されている。そういう場合は、普通にスクレイパーを書いた方が安いし速いです。

でも最近、実務で欲しいものは単なるHTMLではなくなってきました。

欲しいのは、だいたいこういうものです。

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name: gcp-rag-agent-architect-2026 description: Use when an AI agent must design, implement, benchmark, or review a Google Cloud RAG system, including parsing, chunking, embeddings, Cloud SQL/AlloyDB/Agent Search/RAG Engine/Vector Search choices, reranking, optional external-web grounding, cost, migration, and evaluation. version: 1.0.0 author: Hermes Agent license: MIT metadata: hermes: tags: [gcp, rag, embeddings, vector-search, evaluation, agentic-rag] related_skills: [rag-application-prototyping, research-verification-workflows, product-data-systems]

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echo 'Hello World!'

# aptリポジトリの更新とソフトウェア更新
sudo apt update && sudo apt upgrade -y && sudo apt autoremove -y

# Python実行環境の構築
curl -sSf https://rye-up.com/get | RYE_INSTALL_OPTION="--yes" bash
source "$HOME/.rye/env"
echo 'Python実行環境がインストールされました。'

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// Twitterのミュート設定ページに移動
location.assign("https://twitter.com/settings/muted_keywords");

// 要素の値を設定する簡略化された関数
function setNativeValue(element, value) {
  const { set: valueSetter } = Object.getOwnPropertyDescriptor(element, 'value') || {};
  valueSetter?.call(element, value);
}

// 指定された秒数だけ遅延する関数

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[
  "ラーメン",
  "NekonekoServer"
]

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from playwright.sync_api import Playwright, sync_playwright, expect
import time
import re

def login(playwright: Playwright) -> None:
    button_click_count = 0
    try:
        browser = playwright.firefox.launch(headless=False)
        context = browser.new_context()
        page = context.new_page()

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const SECRET_KEY = "input OpenAI token";
//const MAX_TOKENS = 10;
const MODEL_NAME = "text-davinci-003"; // more structured and deterministic: for data
//const MODEL_NAME = "davinci"; // more flexible and creative: for stories, chatbots
const MODEL_TEMP = 0.3;

function GPT(prompt, max_tokens = 200) {
  const url = "https://api.openai.com/v1/completions";
  const payload = {
    model: MODEL_NAME,

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import tweepy
import requests
import time
import openai
from datetime import date
import schedule
import replicate
import os
from PIL import Image
import random

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import SpeechRecognition, {
  useSpeechRecognition,
} from "react-speech-recognition";

const { transcript, listening, resetTranscript } = useSpeechRecognition();

function mic() {
  if (listening) {
    SpeechRecognition.stopListening();
    setMsg(transcript);

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let speak = (text: String) => speechSynthesis.speak(new SpeechSYnthesisUtterance(text))