apify-trend-analysis

apify/apify-mcp-server 저장소의 열린 버그 이슈를 분류합니다. 분석하고, 응답을 초안 작성하며, 승인을 받고, 게시합니다.

인스타그램 브랜드-크리에이터 파트너십을 Apify 액터를 연결하여 발견하세요. 사용자가 브랜드와 협업하는 사람, 크리에이터가 유료로 진행한 브랜드 등을 물을 때 사용하세요.

Apify MCP 서버에서 작업을 탐색, 계획 및 사양을 정하는 유연한 스킬입니다. 소스 파일을 편집하지 마십시오 — 이 스킬은 이해와 계획 전용입니다.

추적 중인 포트폴리오 기업에 대한 금융 뉴스를 33개의 검증된 티어 1 소스(블룸버그, 로이터, FT, WSJ, 인텔리뉴스, ČTK, PAP, BTA 등)에서 발견하고 추출합니다.

서버리스 클라우드 프로그램을 생성, 디버깅 및 배포하여 웹 스크래핑, 자동화 및 데이터 처리를 수행합니다. JavaScript, TypeScript 및 Python 템플릿을 지원하며, HTTP 및 브라우저 기반 크롤링을 위한 통합 Crawlee, Playwright 및 Cheerio 라이브러리를 포함합니다. 격리된 스토리지와 함께 apify run을 통한 로컬 테스트, 입력/출력에 대한 스키마 검증, apify push를 통한 Apify 플랫폼 배포를 포함합니다. Apify CLI 인증 및 AI를 위한 .actor/actor.json의 필수 generatedBy 메타데이터가 필요합니다...

기존 프로젝트를 언어별 SDK 통합을 통해 서버리스 Apify Actor로 변환합니다. JavaScript/TypeScript(Actor.init() / Actor.exit() 사용), Python(비동기 컨텍스트 매니저), CLI 래퍼를 통한 모든 언어를 지원합니다. 구조화된 워크플로우를 제공합니다: apify init으로 스캐폴딩, SDK 래핑 적용, 입출력 스키마 구성, apify run으로 로컬 테스트, apify push로 배포. 입출력 스키마 검증, Docker 컨테이너화, 선택적 이벤트당 과금을 포함합니다.

Apify Actor의 소스 코드를 분석하여 출력 스키마(dataset_schema.json, output_schema.json, key_value_store_schema.json)를 생성합니다. 다음과 같은 경우에 사용하세요…

Instagram, TikTok, YouTube, Facebook, Google Maps 등 55개 이상의 플랫폼에 최적의 Actor를 선택하는 자동화된 웹 스크래퍼. 8개 주요 플랫폼에 걸쳐 55개 이상의 사전 구성된 Actor를 포함하며, 사용 사례별 선택 가이드(리드 생성, 인플루언서 발굴, 브랜드 모니터링, 경쟁사 분석, 트렌드 조사)를 제공합니다. 빠른 채팅 표시, CSV 내보내기, 또는 사용자 정의 가능한 결과 제한이 있는 JSON 내보내기의 세 가지 출력 형식을 지원합니다. 복잡한 작업을 위한 다중 Actor 워크플로 패턴을 포함합니다...