Pěkné video. Jak jsem již psal v jiném postu zabývám se /živím se OSINTem, tak si také chci zautomatizovat (čti ulehčit) svou práci. Takže momentálně si připravuji automatizaci na posílání cold emailů. Zatím jsem ve fázi, kdy jsem si vytvořil svoje GPT, který mi po zadání jména firmy (může být i webová stránka nebo email) projde internet (webovka firmy, linkedin, informační databáze firem a sociální sítě) a připraví výstup se základními informacemi o firmě včetně kontaktů (hlavně emailové adresy) - top managementu (CEO, COO, CFO, Founder, Director, GM, Board), - IT & Security: CIO, CTO, CISO, Head of IT, IT Manager, Infrastructure, Security Manager, Cybersecurity. - HR: HR Manager, HR Director, Talent Acquisition, People & Culture. - Marketing: CMO, Marketing Manager, PR, Communications, Brand Manager, Social Media a pro každou skupinu mi připraví personalizovaný a tailor made (na základě informací čím se firma zabývá) email. Momentálně už jen ladím za běhu výstupy tohoto GPT týkající se důslednosti a přesnosti v hledání informací. Mezitím jsem si postavil scraper se kterým jsem si vytvořil databázi všech firem podle regionů. A teď ta automatizace. Zatím na manuální trigger si to prochází csv soubor (seznam firem) a pokud má firma více jak 3 zaměstnance si to vezme jméno firmy, pošle to do mého GPT, kde to provede vyhledávání informací a na základě výsledku připraví email. Teď už jen potřebuji dodělat kontrolu těch informací a pokud to projde kontrolou, tak předat připravený email mailovému klientu a poslat. Uff to sem se rozepsal 😉 Jinak mám k tobě dotaz Matěji - jak je to se spotřebou kreditů u open AI. Pokud tomu dobře rozumím, tak jedna položka z csv (to znamená jeden výstup na konci - řekněme maximálně 4 připravené emaily) bude stát ty cca 2 centy jak jsi zmiňoval v tvém videu? A nebo to bere v potaz i počet připravených emailů popř. náročnost vyhledávání informací?

@Jiří Nečas to zní zajímavě. Já mám u Hetznera taky wp web a samozřejmě maily.chtel bych k tomu také přihodit n8n a uvidíme co dál, takže se asi mrknu na to coolify.

Tak zatím jsem si dneska dal n8n u sebe na PC do dockeru jen tak na zkoušení, tak uvidíme jak bude fungovat tam. Zatím na tom nebudu mít nic složitého, jen tak na hraní.

Tak když už hledáš téma, tak bych věděl. Jak jsem psal, dělám OSINT a často potřebuji zjistit podle jména, e-mailu a nebo user name, kde je dotyčný všude registrován. Na to existují stránky a nebo Python scripty. Takže já zadám třeba e-mail a potom potřebuji aby se mi v automatizaci otevřeli potřebné webové stránky (což bych byl schopen udělat už sám). Teď mi jde o ty Python scripty. Potřebuji aby se mi spustil script, který mi prověří ten emal jestli byl použit k registraci na cca 600 stránkách ( včetně FB, Twitter, Instagram apod.) a potom mi připraví výstup je CSV nebo JSON. S tím už potom budu pracovat dále, třeba pokud byla nalezena registrace naFB, za se spustí další script(může být třeba scraper) který mi scrapuje co potřebuji( příspěvky, reakce, média apod). Potřeboval bych vysvětlit a ukázat jak napojit jakýkoliv Python scripty. Prozatím budu testovat u mne lokálně, ale určitě si to po odladění dám k Hetznerovi. S takových automatizací budu mít celou řadu. Například prověření firem v různých databázích, nebo webových stránek IP adres apod.

super věc, jelikož se zabývám a živím OSINTem, kde je i dost scrapování, tak tohle mohu mohu jen potvrdit. Prostě nějaká kultura na výstupu musí být. Teď jsem na tom dost bídně s časem, ale už mám v hlavě plány jak využít automatizaci v OSINTu a parser bude jedna z často používaných věcí.

S NotebookLM si hraji už cca rok a je stále lepší a lepší. Nejdříve byl podcast jen v EN což stačilo ale CZ je třešnička na dortu. Co hlavně využívám je, že nahrají hromadu zdrojů a mám z toho vědomostní databázy, takže kdykoliv cokoliv potřebuji, tak se jen zeptám. Hlavní výhoda oproti online AI je, že nehalucinuje. Za mne dost opomíjený, ale top nástroj.😉