営業電話の数分前に見込み顧客を調査しようとした結果、高価なデータプロバイダーの情報が古いことが判明したことはありませんか?はい、私もです。まさにそれが、私が先週末を費やして何か違うものを構築した理由です。
静的データの問題?
これはよく知られているかもしれないシナリオです:
あなたの営業担当者は、有望な見込み顧客との電話に飛び乗ろうとしています。彼らは、高性能のデータ強化ツールでその会社をすぐに検索し、自信を持って「最近シリーズ A を調達したようですね!」と言いました。気まずい笑い声が聞こえ、続いて「実はあれは2年前のことなんです。先月シリーズCを終了したばかりです。」
ああ。
静的データベースは、どれほど包括的であっても、静的であるという根本的な欠陥が 1 つあります。情報が収集、処理され、利用可能になるまでに、情報はすでに古くなっていることがよくあります。急速に変化するテクノロジーとビジネスの世界では、これは大きな問題です。
異なるアプローチ?
事前に収集されたデータに依存する代わりに、次のことができたらどうでしょうか。
- ウェブ全体からリアルタイムの情報を取得します
- 必要なとおりに正確に構築します
- データの鮮度についてもう心配する必要はありません
これがまさに今日、Linkup の API を使用して構築するものです。一番いいところは?たったの 50 行の Python です。
作ってみましょう! ?
コードを書いてみましょう!ただし、心配しないでください。技術者ではない同僚でも理解できるように、一口サイズに分けて説明します (まあ、ほとんど?)。
1. プロジェクトをセットアップしますか?
まず、プロジェクトを作成し、必要なツールをインストールしましょう:
mkdir company-intel cd company-intel pip install linkup-sdk pydantic
ここでは特別なことは何もありません。新しいフォルダーを作成し、2 つの魔法の要素をインストールするだけです。データをフェッチする linkup-sdk と、データの見栄えを確認する pydantic です。
2. 知りたいことを定義する?
データの取得を始める前に、企業について実際に知りたいことを定義しましょう。これをあなたのウィッシュリストとして考えてください:
# schema.py - Our data wishlist! ? from pydantic import BaseModel from typing import List, Optional from enum import Enum class CompanyInfo(BaseModel): # The basics name: str = "" # Company name (duh!) website: str = "" # Where they live on the internet description: str = "" # What they do (hopefully not just buzzwords) # The interesting stuff latest_funding: str = "" # Show me the money! ? recent_news: List[str] = [] # What's the buzz? ? leadership_team: List[str] = [] # Who's running the show? ? tech_stack: List[str] = [] # The tools they love ⚡
これは、レストランにサンドイッチに何を入れたいかを正確に伝えるようなものです。注文したものを正確に入手できるようにするために pydantic を使用しています!
3. 魔法の機械?✨
ここからは楽しい部分です - すべてを機能させるエンジンです:
# company_intel.py - Where the magic happens! ? from linkup import LinkupClient from schema import CompanyInfo from typing import List class CompanyIntelligence: def __init__(self, api_key: str): # Initialize our crystal ball (aka Linkup client) self.client = LinkupClient(api_key=api_key) def research_company(self, company_name: str) -> CompanyInfo: # Craft our research question query = f""" Hey Linkup! Tell me everything fresh about {company_name}: ? The name of the company, its website, and a short description. ? Any recent funding rounds or big announcements? ? Who's on the leadership team right now? ?️ What tech are they using these days? ? What have they been up to lately? PS: Only stuff from the last 3 months, please! """ # Ask the question and get structured answers response = self.client.search( query=query, # What we want to know depth="deep", # Go deep, not shallow output_type="structured", # Give me clean data structured_output_schema=CompanyInfo # Format it like our wishlist ) return response
ここで何が起こっているのかを詳しく見てみましょう:
- 新しい CompanyIntelligence クラス (派手な名前ですよね?) を作成します
- API キー (王国への鍵) を使用して初期化します
- 会社名を取得して重要な詳細をすべて返すメソッドを定義します
- Linkup に必要なことを正確に伝えるフレンドリーなクエリを作成します
- ウィッシュリストに一致するクリーンな構造化データを取り戻します
4. 実稼働対応にする?
次に、チーム全体が使用できる優れた API でラップしましょう:
mkdir company-intel cd company-intel pip install linkup-sdk pydantic
ここのすごいところ:
- FastAPI により、HTTP 経由でツールが利用できるようになります (素晴らしい!)
- 誰でも使用できるシンプルな GET エンドポイント
5. スピンしてみましょう! ?
私たちの作品が実際に動作しているのを見てみましょう:
# schema.py - Our data wishlist! ? from pydantic import BaseModel from typing import List, Optional from enum import Enum class CompanyInfo(BaseModel): # The basics name: str = "" # Company name (duh!) website: str = "" # Where they live on the internet description: str = "" # What they do (hopefully not just buzzwords) # The interesting stuff latest_funding: str = "" # Show me the money! ? recent_news: List[str] = [] # What's the buzz? ? leadership_team: List[str] = [] # Who's running the show? ? tech_stack: List[str] = [] # The tools they love ⚡
そして出来上がりです!新鮮なリアルタイムの企業データをすぐに入手できます。
6. 楽しい拡張機能 ?
さらにクールにしたいですか?ここでは、楽しい追加機能をいくつか紹介します:
# company_intel.py - Where the magic happens! ? from linkup import LinkupClient from schema import CompanyInfo from typing import List class CompanyIntelligence: def __init__(self, api_key: str): # Initialize our crystal ball (aka Linkup client) self.client = LinkupClient(api_key=api_key) def research_company(self, company_name: str) -> CompanyInfo: # Craft our research question query = f""" Hey Linkup! Tell me everything fresh about {company_name}: ? The name of the company, its website, and a short description. ? Any recent funding rounds or big announcements? ? Who's on the leadership team right now? ?️ What tech are they using these days? ? What have they been up to lately? PS: Only stuff from the last 3 months, please! """ # Ask the question and get structured answers response = self.client.search( query=query, # What we want to know depth="deep", # Go deep, not shallow output_type="structured", # Give me clean data structured_output_schema=CompanyInfo # Format it like our wishlist ) return response
現実世界への影響?
私たちは営業チームの実稼働環境でこれを使用してきましたが、これは大きな変革をもたらしました:
- 通話前のリサーチは常に最新のものです
- 営業担当者はアウトリーチに自信を持っています
- 会社の重要な最新情報を随時キャッチします
- 実際、データは時間の経過とともに悪化するのではなく、改善されます
なぜこれが重要なのか?
- 常に新鮮: 情報は静的データベースから取得されるのではなく、リアルタイムで収集されます
- 包括的: ウェブ上の複数のソースからのデータを結合します
- カスタマイズ可能: チームが必要とするとおりにデータを正確に構造化します
- 効率的: 呼び出し前のリアルタイム検索に十分な速度
- 保守可能: 開発者なら誰でも理解して変更できるシンプルなコード
将来のアイデア ?
可能性は無限大です!さらに進化させるためのアイデアをいくつか紹介します:
営業チーム向け:
- 即時検索用の Slack ボット (/調査会社名)
- LinkedIn の会社情報を表示する Chrome 拡張機能
- CRM の自動強化
マーケティングチーム向け:
- 競合他社のコンテンツ戦略を追跡する
- 業界の動向を監視する
- 潜在的なパートナーシップの機会を特定する
製品チームの場合:
- 競合他社の追跡機能のリリース
- 顧客の技術スタックを監視する
- 統合の機会を特定する
自分で試してみてください?️
独自のものを構築する準備はできましたか?必要なものは次のとおりです:
- Linkup API キーを取得します
- 上記のコードをコピーします
- ニーズに合わせてスキーマをカスタマイズします
- 常に最新の企業データを展開して活用してください!
まとめ?
静的データベースの時代は終わりに近づいています。企業が一晩で方向転換し、毎週資金を調達し、毎月技術スタックを変更する世界では、リアルタイムのインテリジェンスはあれば良いだけでなく、不可欠なものです。
私たちがここで構築したものはほんの始まりにすぎません。これを次と組み合わせてみてください:
- AI による自動インサイト
- 業界全体のトレンド検出
- 企業の成長のための予測分析
同様のものを構築したことがありますか?会社のデータを最新の状態に保つという課題にどのように対処していますか?コメント欄でお知らせください!
Python #api #saas #webdev #buildinpublic
☕ と最新のデータへの健全なこだわりで構築されています
以上がPython 行で Linkup を使用してリアルタイム企業インテリジェンス エンジンを構築するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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