MetaのMuseはウェブスクレイピングに最適

MetaのMuseはウェブスクレイピングに最適 2026年10月1日 Scott Cooper Hacker Newsで議論 ai web-scraping fullsets Museの個人アシスタント機能にはあまり使い道を見出していません。X（Twitter）の人々はこれらのアシスタントを使ってDoorDashを注文したりしていますが、私は年に5回程度しかDoorDashを注文しないので、私にとっては何も速くなりません。メールもあまり来ませんし、予定の管理もすでに十分簡単です。私が求めているのは、RedditとYouTubeからの大量のデータと、安価なAIトークンです。そこでMuseが役立ちます。 私はfullsets.fmというサイドプロジェクトを構築しています。これはプロフェッショナルに録音されたコンサート（フェスティバルライブストリーム、Tiny Deskなど）を集約し、アーティスト別に整理してトラックリストを抽出するものです。私は、良いオーディオとビデオを備えた完全なパフォーマンスを探しています。LunaとGemini 3.8をGemini Studio経由で使用して、YouTube動画が求めている品質とコンテンツを持っているかどうかを安価に判断するパイプラインがあります。しかし、動画を見つける良い方法がありません。単一のYouTubeチャンネルをスキャンして条件に合う動画を見つけることはできますが、T-Mobile Europeのように、なぜかランダムなコンサートをいくつかアップロードしているような、奇妙な小さなチャンネルすべてを見つける方法が必要です。これらの小さなチャンネルには高品質のコンサートが散らばっており、それが私がfullsets.fm（現在開発中）を構築した理由の一部です。Museは、それらのチャンネルや動画を見つけるのに役立ちます。また、パイプラインのもう一方の端でも、アーティストのマッチング、LunaとGeminiの出力をレビューし、各動画を承認または却下する最終決定を行うのに役立っています。Museに、私の基準に合う動画を1,000件RedditとYouTubeでスキャンするように指示したり、Coachellaで演奏したことのあるアーティストのリストを作成してから、アーティストごとにYouTubeで対応するコンサートを検索するように指示したりできます。それはそこに座って、クラウド上のマシンにウェブサイトを罰し続け、そのマシンは無限に近い帯域幅とまともなCPUを持っているようです。Museに月額80ドルを支払い、この作業に週に数兆トークンを使用させています。多くの場合、トークン使用量をまったくカウントしていないようにも見えます。彼らのモデル（Muse Spark 1.3）は文章作成においてはかなり平凡で、コーディングには絶対に使わないでしょうが、このGemini Flashスタイルのワークロードには非常に役立っています。彼らは実質的に無制限のトークンとChromeを備えたマネージドVMを提供してくれるようです。 誰かがMuseを私のウェブサイトに向けたらどうなるか心配です。これらのエージェントは眠らず、本物のユーザーを非常にうまく装うことができます。十分な速度が出ない場合は、より多くのプロセスを起動できます。とにかく、Amazonがすでにそれをブロックした理由がわかります。例えば、私の目標がドロップシッピングだったとしましょう。Amazonのページを何千ページも一日中スクレイピングできますか？これがどこにつながるかはわかりませんが、Metaが悪用を防がない限り、Museをブロックするウェブサイトが増えるでしょう。Museにはまだいくつかの初期の粗い部分があり、ジョブが途中でフリーズしたり、このややひどいモデルとのコミュニケーションが時々イライラしたりすることがあり、複数のジョブがブラウザを使用している場合にUIが意味をなすかどうかはわかりません。この記事を読んで試してみたくなった場合は、私のMuse紹介コードは69WSDQです。サインアップ後48時間以内に設定に入力すると、両方に1兆トークンが付与されます。 SeveranceにインスパイアされたAI生成画像