Combien de temps dure ce tutoriel comment construire un agent de résumé concurrentiel quotidien ?

La plupart des développeurs terminent ce tutoriel en 15 à 30 minutes. Vous aurez besoin d'une clé API Scavio (l'offre gratuite suffit) et d'un environnement Python ou JavaScript fonctionnel.

De quoi ai-je besoin avant de commencer ?

Clé API Scavio. Clé API LLM (Anthropic ou OpenAI). Envoi d'e-mail (SMTP ou SendGrid). Une clé API Scavio vous donne 50 crédits gratuits à l'inscription.

Puis-je suivre ce tutoriel avec l'offre gratuite ?

Oui. L'offre gratuite comprend 50 crédits à l'inscription, ce qui est largement suffisant pour terminer ce tutoriel et prototyper une solution fonctionnelle.

Avec quels frameworks cela fonctionne-t-il ?

Scavio dispose d'un package natif LangChain (langchain-scavio), d'un serveur MCP et d'une API REST simple qui fonctionne avec tout client HTTP. Ce tutoriel utilise the raw REST API, mais vous pouvez l'adapter à votre framework de prédilection.

Tutoriel de l'agent de résumé concurrentiel quotidien

Un post sur r/AiAutomations montrait la création d'un agent IA pour des rapports concurrentiels quotidiens. C'est l'automatisation à plus forte valeur ajoutée car les données sont immédiatement exploitables. Ce tutoriel détaille l'ensemble du pipeline.

Prérequis

Clé API Scavio
Clé API LLM (Anthropic ou OpenAI)
Envoi d'e-mail (SMTP ou SendGrid)

Parcours

Étape 1: Définir les requêtes concurrentes

Listez les concurrents et mots-clés à surveiller.

Python

competitors = [
    {'name': 'CompetitorA', 'queries': ['CompetitorA pricing', 'CompetitorA reviews']},
    {'name': 'CompetitorB', 'queries': ['CompetitorB vs alternatives', 'CompetitorB launch']},
]

Étape 2: Récupérer les données SERP pour chaque concurrent

Lancez des recherches Scavio pour chaque requête.

Python

import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def search(query):
    return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers=H,
        json={'platform': 'google', 'query': query}).json()

Étape 3: Vérifier les mentions sur Reddit

Recherchez les discussions concurrentes sur Reddit.

Python

def reddit_mentions(competitor_name):
    return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers=H,
        json={'platform': 'reddit', 'query': competitor_name, 'sort': 'new'}).json()

Étape 4: Générer un résumé avec LLM

Résumez les changements et nouvelles mentions.

Python

from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()

def generate_digest(serp_data, reddit_data):
    prompt = f'Summarize competitor intelligence. Focus on pricing changes, new features, and sentiment shifts.\n\nSERP: {serp_data}\nReddit: {reddit_data}'
    return client.messages.create(model='claude-sonnet-4-6', max_tokens=500,
        messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]).content[0].text

Étape 5: Envoyer un e-mail et planifier

Envoyez le résumé par e-mail et configurez un cron quotidien.

Bash

# crontab: 0 8 * * * python competitor_digest.py
# Sends one curated daily report, not real-time alerts
# Quality over quantity — no Slack spam

Exemple Python

Python

import requests, os
from anthropic import Anthropic

H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
client = Anthropic()

def daily_digest(competitors):
    all_data = []
    for comp in competitors:
        for q in comp['queries']:
            serp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'platform': 'google', 'query': q}).json()
            reddit = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'platform': 'reddit', 'query': comp['name']}).json()
            all_data.append({'competitor': comp['name'], 'serp': serp, 'reddit': reddit})
    return client.messages.create(model='claude-sonnet-4-6', max_tokens=800,
        messages=[{'role': 'user', 'content': f'Daily competitor digest:\n{all_data}'}]).content[0].text

Exemple JavaScript

JavaScript

const resp = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
  method: 'POST', headers: {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({platform: 'google', query: 'CompetitorA pricing 2026'})
});

Sortie attendue

JSON

Daily email digest with competitor SERP changes, new Reddit mentions, and LLM-generated analysis. Runs as a cron job.

Tutoriels associés

Prérequis

Clé API Scavio
Clé API LLM (Anthropic ou OpenAI)
Envoi d'e-mail (SMTP ou SendGrid)

Parcours

Étape 1: Définir les requêtes concurrentes

Listez les concurrents et mots-clés à surveiller.

Python

competitors = [
    {'name': 'CompetitorA', 'queries': ['CompetitorA pricing', 'CompetitorA reviews']},
    {'name': 'CompetitorB', 'queries': ['CompetitorB vs alternatives', 'CompetitorB launch']},
]

Étape 2: Récupérer les données SERP pour chaque concurrent

Lancez des recherches Scavio pour chaque requête.

Python

import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}

def search(query):
    return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers=H,
        json={'platform': 'google', 'query': query}).json()

Étape 3: Vérifier les mentions sur Reddit

Recherchez les discussions concurrentes sur Reddit.

Python

def reddit_mentions(competitor_name):
    return requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search',
        headers=H,
        json={'platform': 'reddit', 'query': competitor_name, 'sort': 'new'}).json()

Étape 4: Générer un résumé avec LLM

Résumez les changements et nouvelles mentions.

Python

from anthropic import Anthropic
client = Anthropic()

def generate_digest(serp_data, reddit_data):
    prompt = f'Summarize competitor intelligence. Focus on pricing changes, new features, and sentiment shifts.\n\nSERP: {serp_data}\nReddit: {reddit_data}'
    return client.messages.create(model='claude-sonnet-4-6', max_tokens=500,
        messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]).content[0].text

Étape 5: Envoyer un e-mail et planifier

Envoyez le résumé par e-mail et configurez un cron quotidien.

Bash

# crontab: 0 8 * * * python competitor_digest.py
# Sends one curated daily report, not real-time alerts
# Quality over quantity — no Slack spam

Exemple Python

Python

import requests, os
from anthropic import Anthropic

H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
client = Anthropic()

def daily_digest(competitors):
    all_data = []
    for comp in competitors:
        for q in comp['queries']:
            serp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'platform': 'google', 'query': q}).json()
            reddit = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'platform': 'reddit', 'query': comp['name']}).json()
            all_data.append({'competitor': comp['name'], 'serp': serp, 'reddit': reddit})
    return client.messages.create(model='claude-sonnet-4-6', max_tokens=800,
        messages=[{'role': 'user', 'content': f'Daily competitor digest:\n{all_data}'}]).content[0].text

Exemple JavaScript

JavaScript

const resp = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
  method: 'POST', headers: {'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json'},
  body: JSON.stringify({platform: 'google', query: 'CompetitorA pricing 2026'})
});

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Daily email digest with competitor SERP changes, new Reddit mentions, and LLM-generated analysis. Runs as a cron job.

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Étape 2: Récupérer les données SERP pour chaque concurrent

Étape 3: Vérifier les mentions sur Reddit

Étape 4: Générer un résumé avec LLM

Étape 5: Envoyer un e-mail et planifier

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De quoi ai-je besoin avant de commencer ?

Puis-je suivre ce tutoriel avec l'offre gratuite ?

Avec quels frameworks cela fonctionne-t-il ?

Ressources connexes

Agent de veille concurrentielle par e-mail

Digest quotidien des concurrents via Groq Email

Récapitulatif quotidien des SERP concurrents

Digest par e-mail de surveillance des marques concurrentes

Bulletin quotidien des concurrents

Meilleurs outils pour les rapports concurrentiels automatisés par email (2026)

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Comment construire un agent de résumé concurrentiel quotidien

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Étape 2: Récupérer les données SERP pour chaque concurrent

Étape 3: Vérifier les mentions sur Reddit

Étape 4: Générer un résumé avec LLM

Étape 5: Envoyer un e-mail et planifier

Exemple Python

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Puis-je suivre ce tutoriel avec l'offre gratuite ?

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