Claude-Code-OpenAI는 Anthropic의 Claude API를 Python 애플리케이션에서 OpenAI 모델의 플러그인 대체품으로 전환합니다. pip를 통해 설치 후, 환경변수 OPENAI_API_KEY와 CLAUDE_API_KEY를 설정하면, openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() 또는 openai.Embedding.create()와 같은 익숙한 메소드를 Claude 모델 이름(예: claude-2, claude-1.3)과 함께 사용할 수 있습니다. 이 라이브러리는 호출을 가로채서 해당 Claude 엔드포인트로 라우팅하고, 응답을 OpenAI 데이터 구조와 일치하도록 정규화합니다. 실시간 스트리밍, 풍부한 파라미터 매핑, 오류 처리, 프롬프트 템플릿화를 지원합니다. 이를 통해 팀은 코드를 리팩토링하지 않고도 Claude와 GPT 모델을 상호 교체하여 실험할 수 있으며, 챗봇, 콘텐츠 생성, 의미 검색 및 하이브리드 LLM 워크플로우를 빠르게 프로토타이핑할 수 있습니다.

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent는 웹 스크래핑 기술과 대형 언어 모델의 능력을 결합하여 연구 워크플로우를 자동화하도록 설계되었습니다. 사용자들은 대상 도메인을 정하고, URL 패턴이나 검색 쿼리를 지정하며, BeautifulSoup 또는 유사 라이브러리를 사용해 분석 규칙을 설정합니다. 이 프레임워크는 HTTP 요청을 조정하여 원시 텍스트, 표 또는 메타데이터를 추출 한 후, 추출한 데이터를 요약, 토픽 클러스터링, Q&A 또는 데이터 정규화와 같은 작업을 위해 LLM에 입력합니다. 반복 루프를 지원하여, LLM 출력이 후속 스크래핑 작업에 반영되어 관련 소스에 대한 깊이 있는 분석이 가능합니다. 내장 캐시, 오류 처리, 설정 가능한 프로프트 템플릿을 갖추고 있어, 학술 논문 리뷰, 경쟁 정보 수집, 시장 조사 자동화 등에 적합합니다.