Восстановление из Web Archive с помощью одного запроса LLM

[ИИгорь]

Все идет к тому что скоро не будет спец инструментов. А будет единый голосовой интерфейс с ИИ. Вот еще шажочек в эту сторону.

Я решил попробовать восстановить сайт из веб архива при помощи LLM.

Поэкспериментировав пришел к такому запросу.

Parse text of main articles from the next list of pages
<links to webarchive>
Create an updated version of this website with a modern and clear design.
Listed pages should be available on the same urls as in the original onlineslotguys.com
Remove all links to external sites.
Generate a contacts page with fake realistic contact placeholders: email, address, phone.
A result should be in the form of separate HTML pages.
The project should consist of an index.html file in the root folder
Metadata should be updated under common SEO requirements.
Structured data should be added where possible. Add structured data for a rich snippet.
Generate and add favicons and icons.

Результат (кликабельно)

Chat GPT



Запрос можно быстро дополнять и изменять под свои нужды и видение. В дальнейшем мне удалось восстановить мультиязычный сайт с адекватным сохранением контента. Если просить самостоятельно собрать ссылки страниц для восстановления тоже срабатывает. Но нужно персонализировать немного запрос или писать длинный запрос с объяснением какие страницы сохранять.

Также пробовал использовать (кликабельно):

• Grok
• Qwen

Их минусом является неумение работать с разными типами файлов. Только GPT смог выдать все файлы архивом, в том числе изображения. Также при надобности ему можно загрузить архив с набором файлов в разных форматах. С Гроком пришлось создавать файлы и копировать туда код. Картинки для него уже не стал генерить. Также эти модели постоянно пытались кастрировать или переписать контент.

 

[crocotcrocot is verified member.]

Это, конечно, вообще огонь.
Пишу не с дивана, поскольку в своё время нормально так времени убил на подобное, но с помощью a-parser.
Восстанавливал дизайн дропа, а в нём клепал доропаги, вставляя генерёнку вместо контента оригинального сайта. Гуглу очень нравилось до очередного апдейта.