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BusinessSep 4, 2025

Europäische Accelerators & Incubators in CSV scrapen

EigentEigent
Comprehensive Europe Accelerators and Incubators Scrape CSV Deliverable
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Erstelle die vollständigste europäische Accelerator-Datenbank in einer einzigen Aufgabe

Wenn du schon einmal versucht hast, manuell eine Liste von Accelerators und Incubators in ganz Europa zusammenzustellen, weißt du, wie fragmentiert die Landschaft ist. YC hat ein Verzeichnis. EWOR hat eine eigene Website. HF0, Antler, Entrepreneur First — sie sind alle über verschiedene Plattformen verstreut, und keine listet die anderen auf. Eine saubere, deduplizierte CSV mit Kontaktdaten, Social-Links und Fondsdaten zusammenzustellen, dauert normalerweise tagelange Recherche.

Mit Eigent beschreibst du einfach, was du brauchst, und der Browser-Agent übernimmt Scraping, Deduplizierung und Formatierung automatisch.

1Definiere, wonach du suchst

Eigent funktioniert am besten, wenn der Umfang genau festgelegt ist. Der Prompt für diesen Workflow lautete:

Scrape umfassend alle Accelerators und Incubators in Europa oder solche, die europäische Kohorten akzeptieren, wie Y Combinator, EWOR, HF0, FRA und so weiter. Gib eine CSV mit ihrer Website, X, LinkedIn, Standort, den jüngsten Fondsinvestitionen (optional) und der Fondshöhe (optional) aus.

Du kannst dies an deine eigenen Kriterien anpassen — Geografie, Stage-Fokus, Sektor oder Kohortenzeitpunkt.

2Lass Eigent Quellen sammeln

Der Browser-Agent von Eigent öffnet mehrere Tabs parallel, um Daten systematisch zu sammeln. Er zieht Informationen aus Accelerator-Verzeichnissen wie Crunchbase, F6S und Dealroom sowie von den Websites einzelner Accelerators, LinkedIn- und Twitter/X-Profilen für Social Links und Nachrichtenartikeln für aktuelle Investitionsdaten. Du musst keine Start-URLs angeben — Eigent weiß, wo gesucht werden muss.

3Deduplizierung und Standardisierung

Einer der schwierigeren Teile dieser Art von Scrape ist, dass derselbe Accelerator in verschiedenen Quellen oft unter unterschiedlichen Namen auftaucht (z. B. „Y Combinator“, „YCombinator“, „YC“). Eigent konsolidiert Duplikate und standardisiert Felder, bevor die CSV geschrieben wird, sodass du am Ende einen sauberen Datensatz statt eines Rohdaten-Dumps erhältst.

4Überprüfe die CSV-Ausgabe

Sobald die Aufgabe abgeschlossen ist, speichert Eigent eine CSV auf deinem Desktop mit Spalten für Name, Website, X, LinkedIn, Standort und alle optionalen Felder, die du angefordert hast. Außerdem wird eine kurze README erstellt, die die gescrapten Quellen und die verwendeten Methoden dokumentiert — hilfreich, wenn du den Datensatz einem Teamkollegen erklären oder später reproduzieren musst.

Öffne die Datei in Excel oder Google Sheets, um sie zu prüfen, zu filtern und zu sortieren.

5Verfeinere oder erweitere den Datensatz

Nach dem ersten Lauf kannst du mit Eigent weiterarbeiten, um tiefer zu gehen:

Füge eine Spalte für die Bewerbungsfrist jedes Accelerators hinzu.

Filtere diese Liste so, dass nur Accelerators enthalten sind, die derzeit Bewerbungen annehmen.

Finde die Kontakt-E-Mail für die Partner in den Top 20 Einträgen.

6Warum das wichtig ist

Market Maps wie diese sind die Grundlage für Investor Outreach, Partnerschaftsgespräche und Wettbewerbsanalysen. So etwas manuell zu erstellen ist genau die Art von mühsamer Arbeit, die wochenlang aufgeschoben wird. Wenn du es über Eigent laufen lässt, hast du innerhalb von Stunden einen einsatzfähigen Datensatz — und du kannst ihn jederzeit aktualisieren, indem du dieselbe Aufgabe erneut ausführst.

7Was du als Nächstes ausprobieren solltest

Scrape dieselben Daten für Accelerators in Südostasien oder Lateinamerika.

Gleiche diese Liste mit Crunchbase ab, um Finanzierungsphasen und Portfolio-Unternehmen hinzuzufügen.

Finde heraus, welche Accelerators auf dieser Liste gerade eine offene Bewerbung haben, und sortiere nach Frist.

Erstelle eine ähnliche Liste von VCs, die im Pre-Seed-Bereich in europäische Climate Tech investieren.

8Tipps für bessere Ergebnisse

  • Sei spezifisch, was „europäisch“ für dich bedeutet. Wenn du Programme wie YC einschließen möchtest, die europäische Gründer akzeptieren, sag das ausdrücklich. Wenn du nur EU-basierte Programme willst, gib auch das an.

  • Optionale Felder verlangsamen die Aufgabe. Wenn du keine Fondshöhe oder aktuellen Investitionen brauchst, lass sie weg, um schneller Ergebnisse zu erhalten.

  • Führe einen Folge-Check durch, um Links zu validieren. Browser-Agenten erfassen gelegentlich defekte oder veraltete URLs. Ein kurzer Folge-Prompt — „Prüfe, welche URLs in dieser CSV 404-Fehler zurückgeben“ — hält den Datensatz sauber.

Other use cases

Langfristige Aufgabe: GLM-5.1 vs. GLM-5.2 auf Eigent

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Führe eine tiefgehende Recherche zu 26 Unternehmen im KI-Infrastruktur-Ökosystem durch — dem sichersten zentralen Strang der gesamten KI-Wertschöpfungskette. Decke diese 6 Teilsektoren ab (wähle in jedem repräsentative Unternehmen aus, von Large-Cap-Führern bis zu kleineren Playern): KI-Rechenzentrum (Compute-Infrastruktur / Ausbau); GPU / KI-Chips (Training- & Inference-Silizium, ASICs, IP); Server, Netzwerke & optische Module (Switches, NICs, optische Verbindungen); Stromversorgung, Flüssigkeitskühlung & Energiespeicherung (Stromversorgung, Thermik, Energiemanagement); KI-Cloud / Compute-Plattform (Hyperscaler, GPU-Clouds, Compute-Rental-Plattformen); Unterstützendes Ökosystem (HBM / Advanced Packaging, Foundry, Steckverbinder und andere kritische Komponenten). Recherchiere für jedes Unternehmen: Unternehmensname, Teilsektor, Hauptsitz / Land; Kernprodukte und seine spezifische Rolle in der KI-Kette; börsennotiert oder privat (Ticker + Börse, falls gelistet; falls privat, nenne die neueste Bewertung / Finanzierungsrunde); Marktkapitalisierung oder Bewertungsgröße (für das Ranking); Positionierung und Burggraben im Ökosystem (1–2 Sätze); wichtige Kunden / Wettbewerber. Reihenfolge: Innerhalb jedes Teilsektors von groß nach klein ranken (nach Marktkapitalisierung / Bewertung). Strukturiere alles von oben nach unten: von der gesamten Hardware-Ökosystem-Landschaft bis hin zu jedem einzelnen Unternehmen. Ausgabeanforderungen: Erstelle zuerst eine strukturierte Datendatei ai_infra_data.json — mit allen 26 Unternehmen samt den oben genannten Feldern, den 6 Teilsektor-Klassifizierungen, einem Public/Private-Flag und einer übergreifenden Vergleichsmatrix (Teilsektor × Schlüsseldimensionen). Erstelle dann aus diesen JSON-Daten einen ausgefeilten HTML-Bericht: inklusive Ökosystem-Landschafts-/Schichtdiagramm, Sektorsektionen, Unternehmenskarten, einer klaren visuellen Kennzeichnung für börsennotiert vs. privat (Tags oder Farbcodierung), eines Charts zur Marktkapitalisierungs-Rangfolge und einer sortier-/filterbaren Vergleichstabelle. Gestalte das Design professionell, informationsdicht und interaktiv. Verifiziere die Forschungsdaten zuerst auf Korrektheit (Listing-Status, Ticker, Bewertungen — nutze die neuesten Zahlen und zitiere Quellen), und erstelle dann den Bericht. Sende die Aufgabe im Single-Agent-Modus.

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