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BusinessSep 4, 2025

Scrape de aceleradoras da Europa para CSV

EigentEigent
Comprehensive Europe Accelerators and Incubators Scrape CSV Deliverable
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Crie o Banco de Dados Mais Completo de Aceleradoras Europeias em Uma Tarefa

Se você já tentou compilar manualmente uma lista de aceleradoras e incubadoras em toda a Europa, sabe como o cenário é fragmentado. A YC tem um diretório. A EWOR tem seu próprio site. HF0, Antler, Entrepreneur First — todas estão espalhadas por plataformas diferentes, e nenhuma lista as outras. Juntar um CSV limpo e sem duplicações, com informações de contato, links sociais e dados de fundos, normalmente leva dias de pesquisa.

Com o Eigent, você descreve o que precisa, e o agente do navegador cuida automaticamente da raspagem, deduplicação e formatação.

1Defina O Que Você Está Procurando

O Eigent funciona melhor quando você é específico sobre o escopo. O prompt para este fluxo de trabalho foi:

Raspe exaustivamente todas as aceleradoras e incubadoras na Europa ou que aceitem turmas europeias, como Y Combinator, EWOR, HF0, FRA e outras. Produza um CSV com site, X, LinkedIn, localização, investimentos mais recentes do fundo (opcional) e tamanho do fundo (opcional).

Você pode adaptar isso aos seus próprios critérios — geografia, estágio de foco, setor ou timing da turma.

2Deixe o Eigent Reunir as Fontes

O agente do navegador do Eigent abre várias abas em paralelo para coletar dados de forma sistemática. Ele extrai de diretórios de aceleradoras como Crunchbase, F6S e Dealroom, bem como dos sites individuais das aceleradoras, perfis no LinkedIn e no Twitter/X para links sociais, e artigos de notícias para dados recentes de investimentos. Você não precisa fornecer URLs iniciais — o Eigent sabe onde procurar.

3Deduplicação e Padronização

Uma das partes mais difíceis desse tipo de scraping é que a mesma aceleradora frequentemente aparece com nomes diferentes em várias fontes (por exemplo, "Y Combinator", "YCombinator", "YC"). O Eigent consolida duplicatas e padroniza os campos antes de gravar o CSV, para que você receba um conjunto de dados limpo em vez de um despejo bruto.

4Revise a Saída em CSV

Quando a tarefa é concluída, o Eigent salva um CSV na sua área de trabalho com colunas para nome, site, X, LinkedIn, localização e quaisquer campos opcionais que você solicitou. Ele também gera um README breve documentando as fontes coletadas e os métodos usados — útil se você precisar explicar o conjunto de dados para um colega ou reproduzi-lo depois.

Abra o arquivo no Excel ou no Google Sheets para revisar, filtrar e classificar.

5Refine ou Expanda o Conjunto de Dados

Após a execução inicial, faça um acompanhamento com o Eigent para ir mais fundo:

Adicione uma coluna para o prazo de inscrição de cada aceleradora.

Filtre esta lista para incluir apenas aceleradoras que estejam aceitando inscrições no momento.

Encontre o e-mail de contato dos parceiros nas 20 primeiras entradas.

6Por Que Isso Importa

Mapas de mercado como este são a base para prospecção de investidores, conversas de parceria e pesquisa competitiva. Construir um manualmente é o tipo de trabalho braçal que fica sendo adiado por semanas. Executar isso no Eigent significa que você terá um conjunto de dados funcional em horas — e poderá atualizá-lo a qualquer momento, reexecutando a mesma tarefa.

7O Que Testar a Seguir

Raspe os mesmos dados para aceleradoras no Sudeste Asiático ou na América Latina.

Cruze esta lista com a Crunchbase para adicionar estágios de captação e empresas do portfólio.

Descubra quais aceleradoras desta lista têm uma inscrição aberta agora e ordene por prazo.

Construa uma lista semelhante de VCs que investem em pre-seed em climate tech europeu.

8Dicas para Melhores Resultados

  • Seja específico sobre o que “europeu” significa para você. Se quiser incluir programas como a YC que aceitam fundadores europeus, diga isso explicitamente. Se quiser apenas programas sediados na UE, especifique isso também.

  • Campos opcionais tornam a tarefa mais lenta. Se você não precisar de tamanho do fundo ou investimentos recentes, deixe-os de fora para obter resultados mais rápido.

  • Execute uma etapa de validação dos links. Agentes de navegador ocasionalmente capturam URLs quebradas ou desatualizadas. Um prompt rápido de acompanhamento — "Verifique quais URLs neste CSV retornam erros 404" — mantém o conjunto de dados limpo.

Other use cases

Tarefa de longo horizonte: GLM-5.1 vs GLM-5.2 no Eigent

Tarefa de longo horizonte: GLM-5.1 vs GLM-5.2 no Eigent

Faça uma pesquisa aprofundada sobre 26 empresas do ecossistema de infraestrutura de IA — o principal fio condutor mais certo de toda a cadeia de valor da IA. Cubra estes 6 subsegmentos (escolha empresas representativas em cada um, de líderes de grande capitalização até participantes menores): Data Center de IA (infraestrutura de computação / expansão); GPU / Chips de IA (silício para treinamento e inferência, ASICs, IP); Servidores, Rede e Módulos Ópticos (switches, NICs, interconexão óptica); Energia, Resfriamento Líquido e Armazenamento de Energia (fonte de alimentação, térmica, gestão de energia); Cloud de IA / Plataforma de Computação (hyperscalers, GPU clouds, plataformas de aluguel de computação); Ecossistema de Suporte (HBM / empacotamento avançado, foundry, conectores e outros componentes críticos). Para cada empresa, pesquise: nome da empresa, subsegmento, sede / país; produtos principais e seu papel específico na cadeia de IA; pública ou privada (ticker + bolsa se listada; se privada, informe a avaliação / rodada de captação mais recente); valor de mercado ou tamanho da avaliação (usado para ranqueamento); posicionamento e moat no ecossistema (1–2 frases); principais clientes / concorrentes. Ordenação: dentro de cada subsegmento, classifique da maior para a menor (por valor de mercado / avaliação). Estruture tudo de forma top-down: do panorama completo do ecossistema de hardware até cada empresa individual. Requisitos de saída: Primeiro, gere um arquivo de dados estruturado ai_infra_data.json — contendo todas as 26 empresas com os campos acima, as 6 classificações de subsegmentos, uma flag público/privado e uma matriz de comparação entre empresas (subsegmento × dimensões-chave). Depois, gere um relatório HTML refinado a partir desse JSON: inclua um diagrama do panorama / camadas do ecossistema, seções por setor, cards de empresas, um indicador visual claro para público vs. privado (tags ou codificação por cor), um gráfico de ranqueamento por valor de mercado e uma tabela de comparação ordenável / filtrável. Faça o design profissional, rico em informações e interativo. Verifique primeiro a precisão dos dados da pesquisa (status de listagem, tickers, avaliações — use as cifras mais recentes e cite as fontes), e só então gere o relatório. Envie a tarefa em modo single-agent.

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Crie 10 jogos separados e COMPLETOS com temas relacionados ao Ano Novo Chinês de 2026 (Cavalo) em HTML, CSS e JS (sem bibliotecas). Os jogos devem ser divertidos, originais, polidos e otimizados para dispositivos móveis. Inclua pontuação, dificuldade progressiva, botões de reiniciar e visuais suaves. Cubra: arcade, puzzle, endless runner, reação, estratégia, memória, 2 jogadores local, idle, pixel art retrô e 1 jogo experimental.

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Crie um jogo de plataforma 3D side-scrolling moderno inspirado em Mario, combinado com mecânicas de Snow Bros. O jogador pode disparar projéteis de neve para congelar monstros em bolas de neve e, em seguida, chutá-las para atingir outros inimigos em cadeia. Inclua um sistema de pontuação, exibição de vidas, dificuldade progressiva e função de reiniciar com ambientes 3D em camadas e ricos em detalhes.

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