摘要:
做开发这些年。 很多需求第一反应都是: 自己写。 包括: 评论采集 视频分析 数据整理 最开始我也自己维护了一套采集程序。 后来发现一个问题。 开发只占20%。 维护占80%。 尤其是接口变化以后。 很多时间都花在修复逻辑上。 后来的选择 对于核心业务: 继续自己开发。 对于通用功能: 直接使用成熟 阅读全文
posted @ 2026-06-02 21:06
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摘要:
最近半年在研究 AI 内容生成。 一开始关注的是: LLM 提示词 Agent 后来发现: 大家都在研究模型。 但很少有人研究数据。 实际上。 高质量数据比模型更重要。 常见数据来源 搜索结果 用户评论 社区讨论 视频互动数据 其中评论区往往最有价值。 因为里面包含大量真实需求。 我的做法 目前会定 阅读全文
posted @ 2026-06-02 21:05
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摘要:
很多人认为: AI时代最重要的是提示词。 实际上最近参与几个内容项目后发现: 真正决定内容质量的往往是数据源。 例如: 一个减肥视频下面的评论区。 用户讨论的可能是: 食谱 训练计划 副作用 成本 这些内容远比视频本身更有价值。 评论区能做什么? 用户需求分析 了解用户真正关心的问题。 内容选题 评 阅读全文
posted @ 2026-06-02 21:04
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摘要:
最近在做一个 AI 内容分析项目,需要研究抖音用户评论数据。 最开始采用的是人工复制评论,但当评论数量达到几千条以后,基本无法维护。 目前常见方案主要有三种: 方案一:人工整理 适合少量数据。 优点: 简单 无开发成本 缺点: 效率低 无法批量处理 方案二:自行开发采集程序 通常会采用: Playw 阅读全文
posted @ 2026-06-02 21:03
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