Geliştirici, Meta'nın Muse asistanının büyük ölçekli web kazıma için ucuz ve etkili bir araç olduğunu söylüyor

Bir geliştirici, Meta'nın Muse asistanı için beklenmedik bir kullanım alanı buldu: büyük ölçekli web kazıma. Hacker News'in ana sayfasına çıkan sigh.dev'deki bir yazıda yazar, binlerce konser kaydını bir yan proje için toplamak üzere Muse'u Reddit ve YouTube'a yönlendirmesini anlatıyor; aylık 80 dolarlık planda haftada birkaç milyar token tüketiyor ve kullanımın çoğu zaman hiç ölçülmediğini fark ediyor.

Asistan olmaktan çıkıp crawler'a dönüşen bir araç

Yazar, Muse'un kişisel asistan olarak sunuluşuna pek sıcak bakmıyor. Yemek ısmarlamak veya takvim yönetmek onun hayatına uymuyor; asıl ihtiyacı veri ve bol miktarda ucuz AI işlem gücü. Bu veri, profesyonel kaydedilmiş canlı performansları — festival yayınları, Tiny Desk oturumları ve benzerlerini — toplayan, sanatçıya göre düzenleyen ve parça listelerini çıkaran fullsets.fm projesini besliyor.

Zor kısım hiçbir zaman videoları değerlendirmek olmadı. Yazar zaten Gemini Studio üzerinden erişilen Luna ve Gemini 3.8 adlı modellerle bir pipeline çalıştırıyor; bu pipeline, bir videonun istenen kalite ve içerikte olup olmadığını ucuz bir şekilde belirliyor. Eksik olan keşifti: iyi kayıtlar, gözden kaçan YouTube kanallarına dağılmış durumda — yazı bunun örneği olarak bir avuç rastgele konser yüklemiş bir T-Mobile Europe hesabını gösteriyor — ve hepsini bulmak için iyi bir yol yoktu.

Aylık 80 dolar neyi satın alıyor

Yazıya göre Muse bu sorunun iki ucunu da kapatıyor. Ona yazarın kriterlerine uyan 1.000 video için Reddit ve YouTube'u taraması söylenebiliyor ya da Coachella'da çalmış tüm sanatçıların listesini çıkarması ve sonra listedeki her sanatçı için sırayla YouTube'da tam konserler araması istenebiliyor. Ardından pipeline'ın en ucunda oturuyor; sanatçıları eşleştiriyor, diğer modellerin ürettiğini gözden geçiriyor ve her videoyu onaylama ya da reddetme konusunda nihai kararı veriyor.

İşler, bitene kadar Chrome yüklü yönetilen bir sanal makinede, yazarın cömert bant genişliği ve makul bir CPU olarak nitelendirdiği kaynaklarla bulutta çalışıyor. Göze çarpan kısım ekonomisi: 80 dolarlık planda haftada birkaç milyar token, üstelik kullanım sık sık hiç sayılmıyormuş gibi görünüyor. Temel model olan Muse Spark 1.3, yazma konusunda zayıf ve kodlama için kullanılamaz olarak tanımlansa da, genellikle Gemini Flash gibi ucuz modellere havale edilen türden, yüksek hacimli ve düşük riskli bu iş yüküne iyi uyuyor.

Kaba kenarlar ve bir uyarı

Yazı yaşanan sürtünmeler konusunda açık sözlü. İşler bazen yarıda donuyor, modelle iletişim kurmak sinir bozucu olabiliyor ve aynı anda birkaç tarayıcı tabanlı iş çalıştığında arayüz anlamını yitiriyor. Daha önemli nokta ise savmayla ilgili. Yazar, birinin Muse'u kendi sitelerine yönlendirdiğinde ne olacağından endişeli: bu agent'lar hiç uyumuyor, inandırıcı biçimde gerçek kullanıcı gibi geçebiliyor ve biri çok yavaş kaldığında daha fazla process başlatılarak ölçeklenebiliyor. Yazar, Amazon'un Muse'u zaten engellediğini ve Meta kötüye kullanımı engellemezse daha fazla sitenin aynısını yapmasını beklediğini belirtiyor.

Neden önemli

Muse bir tüketici asistanı olarak sunuldu, ama burada karşıladığı talep aslında ucuz agentic işlem gücü: tek pakette tarayıcı, bant genişliği ve fiilen ölçülmemiş token'lar. Bu kombinasyon, bir hobi projesine endüstriyel crawler kapasitesi kazandırıyor ve site işletmecileriyle insan trafiğini ölçekli biçimde taklit edebilen AI agent'ları arasındaki daha geniş bir çatışmanın önizlemesini sunuyor; bot engelleme listelerinin tek bir satıcının agent'ını hedeflemesiyle birlikte. Bu durum Meta'ya da bir ikilem bırakıyor: Muse'u bu tür işler için gerçekten kullanışlı kılan ölçülmemiş kullanım, tam da onu bitirebilecek kötüye kullanımı ve engellenmeleri davet eden şey.