Claude-Code-OpenAI transforma la API de Claude de Anthropic en un reemplazo plug-and-play para los modelos de OpenAI en aplicaciones Python. Después de instalar mediante pip y configurar tus variables de entorno OPENAI_API_KEY y CLAUDE_API_KEY, puedes usar métodos familiares como openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() o openai.Embedding.create() con nombres de modelos Claude (por ejemplo, claude-2, claude-1.3). La biblioteca intercepta las llamadas, las enruta a los endpoints Claude correspondientes y normaliza las respuestas para que coincidan con las estructuras de datos de OpenAI. Soporta transmisión en tiempo real, mapeo avanzado de parámetros, manejo de errores y plantillas de indicaciones. Esto permite a los equipos experimentar con Claude y modelos GPT de forma intercambiable, sin refactorizar el código, facilitando la creación rápida de prototipos para chatbots, generación de contenido, búsqueda semántica y flujos de trabajo LLM híbridos.

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent está diseñado para automatizar el flujo de trabajo de investigación completo combinando técnicas de web scraping con capacidades de grandes modelos de lenguaje. Los usuarios definen dominios objetivo, especifican patrones URL o consultas de búsqueda, y establecen reglas de análisis usando BeautifulSoup u otras librerías similares. El framework orquesta solicitudes HTTP para extraer texto en bruto, tablas o metadatos, y luego alimenta el contenido en un LLM para tareas como resumen, agrupamiento de temas, preguntas y respuestas o normalización de datos. Soporta bucles iterativos donde las salidas del LLM guían tareas de scraping posteriores, permitiendo profundizar en fuentes relacionadas. Con caché incorporado, manejo de errores y plantillas de prompt configurables, este agente agiliza la recopilación completa de información, ideal para revisiones de literatura académica, inteligencia competitiva y automatización de investigación de mercado.