Claude-Code-OpenAI transforma a API Claude da Anthropic em um substituto plug-in para os modelos OpenAI em aplicações Python. Após instalar via pip e configurar as variáveis de ambiente OPENAI_API_KEY e CLAUDE_API_KEY, você pode usar métodos familiares como openai.ChatCompletion.create(), openai.Completion.create() ou openai.Embedding.create() com nomes de modelos Claude (por exemplo, claude-2, claude-1.3). A biblioteca intercepta as chamadas, roteia para os endpoints correspondentes do Claude e normaliza as respostas para coincidir com as estruturas de dados do OpenAI. Suporta streaming em tempo real, mapeamento de parâmetros avançado, tratamento de erros e templating de prompts. Isso permite que equipes experimentem os modelos Claude e GPT de forma intercambiável sem refatorar o código, possibilitando prototipagem rápida para chatbots, geração de conteúdo, busca semântica e fluxos de trabalho híbridos de LLM.

Deep-Research-With-Web-Scraping-by-LLM-And-AI-Agent foi projetado para automatizar o fluxo de trabalho de pesquisa de ponta a ponta combinando técnicas de web scraping com capacidades de grandes modelos de linguagem. Os usuários definem domínios alvo, especificam padrões de URL ou consultas de busca, e configuram regras de análise usando BeautifulSoup ou bibliotecas semelhantes. A estrutura orquestra requisições HTTP para extrair textos brutos, tabelas ou metadados, e depois alimenta o conteúdo recuperado em um LLM para tarefas como sumarização, agrupamento de tópicos, perguntas e respostas, ou normalização de dados. Suporta laços iterativos onde as saídas do LLM guiam tarefas de scraping subsequentes, permitindo aprofundamentos em fontes relacionadas. Com cache embutido, tratamento de erros e modelos de prompt configuráveis, este agente agiliza a coleta de informações abrangente, sendo ideal para revisões de literatura acadêmica, inteligência competitiva e automação de pesquisa de mercado.