Ах да, я еще упоролся в customer success с Claude code и сделал дашборд для этого

Мне важно с юзерами было понимать:
- когда отвечена последняя джоба на Upwork, чтобы отслеживать долгие паузы и пинговать юзеров
- динамика конверсий из отправленных джоб в чаты, чтобы отслеживать выгорание промптов и помогать юзерам улучшить их

Теперь мой sales каждый день будет проверять дашборд и также получать пуш в ТГ каждый день

А еще наш sales начал все больше и больше продавать сам, сейчас доходит до того что я случайно замечаю новые продажи в отчетах и страйпах.

Сетап аккаунта и онборд тоже полностью на нем.

И самый главный результат - вот такие скрины, где я случайно узнаю об этом и хвалю его.

Любая сааска должна заканчиваться автономной системой.

А еще сделал вот такие отчеты со страйпа ежедневные, где вижу самые важные показатели и их динамику.

А также будущие подписки и фейл оплаты, чтобы пойти разбираться как можно скорей

Перенес весь Upwork продукт в код с n8n. Теперь точно RIP n8n, там не осталось ничего рабочего.

Никогда, строго никогда не делайте больше ничего в n8n.

Прошло 5 часов ебашинга Claude Code и еще сверху моих 5 + и вот наконец я перенес процессы в своем продукте:
- парсинг новых Upwork джоб
- колбэки с автореспондера и пуши про каждый успешный/нет ответ
- рега юзера

Если бы я это делал изначально с Сlaude Code с нуля , бы потратил в 10 раз меньше времени. Но увы тогда еще CC был не так развит хорошо.

Текущая реальность вайб-кода - все еще приходится очень усердно тестить интерфейс и бэкенд аутпуты, процессы.

Хотя, справедливости ради, сейчас он пашет у меня сессиями по 30-50 минут без остановки и сам большую часть процессов тестирует. Так бы было совсем больно.

Действия - единственный качественный способ проверки людей в любой сфере жизни.

Ваша основная задача, когда вы выбираете какого либо человека для работы, отношений, дружбы - как можно скорей создать максимально возможное количество кейсов для проверки.

Ваш KPI = кол-во кейсов * качество кейсов(насколько они экстримальны) * скорость создания кейсов.

Да, вы можете искать сотрудника только среди своих и отбирать его с 10 собесами.

Или, допустим, искать девушку только из айти, ведь там процент осознанных людей намного выше. Очевидно, что скорить надо, иначе у вас будет борщ.

Но когда у вас есть +- адекватная выборка и самое главное, достаточно большая воронка(чего обычно очень не хватает, особенно в личных отношениях) тут наступает период тестирования гипотез.

Чем жестче вы создаете преценденты, тем качественней увидите истинное нутро человека.

Чаще всего на этом этапе все подзабивают = придумывают недостаточно количество "квестов" для человека.

А хотя надо наоборот в первые недели сфокусироваться только на этом.
Потому что еще раз - исключительно только действия показывают настоящее нутро человека. Пиздеть красиво умеет очень много людей и на это можно легко повестись.

Теперь вопрос: что это может быть? Какие квесты придумывать?

1) Чем сложнее, непонятнее и рандомнее задачу поставите сотруднику, тем быстрее увидите его способность решать сложные для него проблемы.
2) Чем экстремальнее создадите ситуацию в любовных/дружеских отношениях, тем быстрее увидите все "говно" человека.

Можете накидать свои идеи квестов в комменты :))

И еще очень важно, как мне кажется - безусловно доверять в разумных пределах, давать много воздуха в процессе квестов.

Ошибки принимать, но если одна и та же повторяется, квест проваливается, допускать только 1-2 шанса максимум на 1 вид квеста/ошибки.

Оговорка: такой дотошный подход зависит от ваших к требованию качеству человека, будь это сотрудник, девушка, друг. Но вам же нужен супер герой, не так ли?

Придумывайте больше квестов и проверяйте людей быстрее, чтобы не передержать неподходящих людей.

Я искренне не понимаю, каким образом еще существуют еще курсы по устарелому ПО, типо webflow, bubble, n8n и тд

Я понимаю, что доходит долго все до людей, но почему фаундерам этих школ настолько похер на юзеров их и они не переделывают все под vibe-code only

Очевидно же, что как бы они хорошо не учили, они УЖЕ учат как фотографировать на мыльницы или записывать фильмы на кассеты

Или думаете, устаревшие платформы будут ретро премиум, как пленочные фотики?))

Просто йоу, вам же и самых "тупых" будет научить вайб-коду в 10 раз проще, чем любой устаревшей no/low code платформе.

Соотвественно, больше сатисфекшен клиентов = больше клиентов, больше продление, ретеншен можно до небес увеличить, комьюнити сделать.

Йоу, а почему такой большой хайп вокруг ClowdBot(Moltbot), я искренне не понимаю

Почему не юзать Claude Code на Max c почти безлимитными токенами на те же задачи?

Нахер все маки скупают, это новый тип майнинга или че?)

Я видел рилсы, как челы покупают маки, отправляют в ТГ бота запрос на найти видео с котами или какую-то другую хуйню, но мы это уже все проходили с n8n воркфлоу :))) Таким говном можно и без маков новых позаниматься)

Но может у кого-то есть реальные юзкейсы полезные?

Почему я теперь хочу услышать реальные рабочие юзкейсы при выходе чего-то нового

Знаете, после бешеного хайпа n8n тимплейтов весной + Lovable и очевидного падения хайпа после появления мощного Claude Code

я осознал какие все хомячки, готовые насмотреться видосиков, начитаться linkedin постов и пойти делать ЧТО-ТО

Просто чтобы удовлетворить свое эго, причастности к технологиям новым, доказать себе что умный и тд.

Я же сам активно делал n8n тимплейты для рекламы своих продуктов и рассылал их тысячами. Ну и конечно наблюдал, что просто 1% фанатиков его скопирует к себе, а 0.000001% начнет использовать

Сейчас то же самое происходит с этим клавботом. Большинство пошли делать какую-то срань. Может это и хорошо, но

И не готовы даже разбираться, действительно ли им нужен этот тул, а не просто Claude Code в терминале ИЛИ просто CLAUDE EXTENSION в браузере

Самое время вспомнить про алгоритм Маска:

1) Сделай требования менее тупыми. Подвергай сомнению каждое требование — даже от умных людей. Если требование не заставляло тебя хотя бы раз его удалить и вернуть обратно, значит ты недостаточно усомнился.

2) Удали лишнее. Убирай детали, компоненты и процессы. Если в итоге не приходится возвращать ~10% удалённого — значит удалил недостаточно.

3) Упрости и оптимизируй. Только после первых двух шагов. Самая частая ошибка — оптимизировать то, чего вообще не должно существовать.

4) Ускорь цикл. Делай быстрее, сокращай время итерации — но только то, что осталось после шагов 1–3.

5) Автоматизируй. Последний шаг, не первый. Автоматизация кривого процесса — пустая трата времени.

Так вот как-будто все бросились делать шаг 5 пропустив 4 предыдущих, просто потому что ПРИКОЛЬНО

И вот вам пример из моих рутин, который даже до Claude Code не дошел пока, но я его попытался в голове примерить на клавдбота.
(100% КУУУЧА мамонтят уже побежали вести соц сети в клавдботом, я уже по Линку вижу)

Мой флоу:

- я все еще пишу виральные посты в LInkedin сам руками, как и нахожу референсы.

- самая времязатратная рутина - поиск постов для референсов

- рефы можно искать по авторам, имея пачку авторов и проверяя каждый день их посты новые

- но чаще всего посты хорошие находятся все равно из ленты, которая уже сформировалась под меня за пол года

- получается, что моя первая задача - сделать автоматический сорс постов в линке по простому принципу - больше 300 лайков/комментов.

БЕЗ этого нет никакого смысла автоматизировать все дальше, потому что там потраченное время на рерайт поста под себя = 1/10 времени от поиска референсов.

Первый шаг - сделать под присмотром и с минимальными затратами:

Но я эту задачу запустил с расширением claud code в хроме и уже пососал - он пол часа долбился со скоростью 1 найденный пост в 5 минут и отдал мне 11 постов через пол часа. Кожаный ассистент сделал бы ту же задачу за 5 минут. Но ладно, допустим бот сможет 24/7 искать посты, тогда это будет точно оправдано.

НО если еще раз подумать о 5 принципах, то станет очевидна другая истина:
незачем это делать с computer vision агента, это очень долго и затратно по токенам.

Проще всего заставить агента просто скроллить ленту до последнего поста и потом взять и скрейпануть все посты страницы и среди них отобрать нужный бенчмарк.

Эту "атомную" задачу скролла и сохранения и надо получается автоматизировать :))

Rev $5.000. Итоги января 2026 в U Never Sleep.

Попросил Claude Code в моем проекте Pobeditel OS, где я собираю все данные сделать ревью месяца.

LinkedIn-охваты. 575 859 показов за январь (-35% к декабрю, когда было 885 064).

Звонки и лиды.
Всего 82 звонка забронировано.
Рост +58% к декабрю (52 звонка). Из 86 лидов за месяц: 58 состоявшихся звонков, 17 отмен, 3 не пришли.
По неделям видно рост активности: первая неделя — 9 звонков, вторая — 16, третья — 32, четвёртая — 25.

Выручка (Stripe).
Новые клиенты принесли $1 985: первая неделя $265, вторая $790, третья $580, четвёртая $350.
Старые клиенты принесли $2 958: первая неделя $900, вторая $1 115, третья $94, четвёртая $849. Итого за январь — $4 943. Рост +33% к декабрю ($3 724). Старые клиенты принесли 60% выручки.

Анализ от меня(не CC):

1) Сейлз сделал самый лучший результат: закрыл $1700 в этом месяце и это самый лучшее, что случилось. 99% созвонов были на нем, в этом месяце был пару раз приходил, и то к русскоговорящим ребятам.

2) Лиды с Индии и Пакистана начали конвертиться и это очень хорошо, ибо их = 80% рынка. Они не такие платящие, но их намного больше из всего рынка.

3) Также сейлс взял на себя full запуски юзеров, customer success.

4) Переехал полностью с n8n на code и Claude Code.

5) На Linkedin было сильно меньше времени, что и отразилось на охватах. Их стало сильно меньше, так как мало делал тренд-вотча.

6) Пробовали аутричить на старые чаты в lInkedin, пинговать, но эта гипотеза очень плохо сработала. Получили 1-2 бука. Лиды с постов намного активнее букают звонки.

7) Заморочились в Customer Success и начали трекать более сильно конверсии, фидбэк. Но до идеала еще далеко, черн все еще большой.

8) Вышли на показатель выручки лучшего месяца, сентября. НО тогда 90% = были новые юзеры, а сейчас 60% = старые.

Ревью текущей версии Pobeditel OS — внутренняя операционная система для управления бизнесом UNeverSleep. + Все коммиты.

#Vibe_Traction - Решил раз в какое-то время шерить прям все коммиты всех продуктов, чтобы в деталях было видно как вайбкодятся продукты на самом деле.

Далее текст написанный Claude Code без редактуры(он прям хорошо по факту все расписал):

Написал внутренний дашборд для своего бизнеса. Называется Pobeditel OS. Стек: Next.js, Supabase, Vercel, Stripe API, Fireflies.ai, Telegram Bot API. Всё написано с помощью Claude Code (Anthropic CLI). 110 коммитов за 2 месяца.

Что умеет

CRM для LinkedIn. 7,113 чатов из LinkedIn загружены в систему. AI классифицирует каждый чат по приоритету (HOT, WARM, COLD, DEAD, CUSTOMER). Определяет геолокацию лида, находит ссылки на Upwork. Генерирует follow-up сообщения на основе истории переписки. Есть статистика по follow-up активности каждого сотрудника по неделям.

Лиды и звонки. Интеграция с Cal.com — все забронированные звонки автоматически попадают в систему. Интеграция с Fireflies.ai — после каждого звонка приходит транскрипция. AI анализирует звонок, ставит оценку и отправляет разбор в Telegram с чеклистом по продажам. Можно открыть транскрипцию и общаться с AI-чатом по содержимому звонка.

Customer Success. Дашборд с метриками по каждому клиенту UNeverSleep: подписка, план, количество коннектов, отправленные джобы, конверсия в чатрумы. Статусы клиентов, группировка по активности. Недельная динамика конверсий за 8 недель.

Churn-дашборд. Все отменённые подписки из Stripe с фильтрами и графиками. Показывает потерянную выручку и тренды оттока.

Финансы. Ежедневный автоматический финансовый отчёт: транзакции из Stripe, подписки, банковские счета. Приходит в Telegram.

Weekly Traction. Еженедельные KPI: LinkedIn-охваты, забронированные звонки, география лидов (Азия/Запад), триалы, выручка (новые и старые клиенты через Stripe). Помесячная агрегация. В развёрнутом виде каждой недели видно конкретных клиентов с именами, email и суммами.

Companies и Yelp. Отдельные табы для работы с компаниями и маркетологами из Yelp. Фильтры по стране, статусы, подсветка строк.

Команда. Аналитика по команде: статистика звонков каждого сотрудника, оценки продаж, performance tracking.

История версий

v1.0, 13 дек — Создание проекта

v1.1, 22 дек — Вебхук Cal.com, трекинг недельных KPI, управление лидами, авторизация через Supabase

v1.2, 23-24 дек — Google OAuth, админ-доступ через ADMIN_EMAILS

v1.3, 26-27 дек — Ежедневный финансовый отчёт (GitHub Actions), подписки Stripe в отчёте

v1.4, 29 дек — Банковские счета с поддержкой кредитных карт

v1.5, 5 янв — Фикс серверной авторизации

v2.0, 8-9 янв — CRM для LinkedIn-чатов, AI-классификация лидов с определением локации, анализ чатов через Haiku, извлечение ссылок на Upwork

v2.1, 11 янв — Фильтр по странам, трекинг follow-up сообщений

v2.2, 12 янв — Классификация лидов v2 (статус LUKEWARM), оценка работы сейлза, AI-генерация follow-up сообщений, мультиселект по странам

v2.3, 13 янв — Недельная статистика follow-up с перформансом по сотрудникам, таб Companies, таб Yelp Marketers

v2.4, 17 янв — Фикс вебхука Cal.com, кнопка WhatsApp, редизайн таблицы лидов

v3.0, 18 янв — Интеграция Fireflies.ai: транскрипции звонков, AI-чат по транскрипции (GPT 5.2)

v3.1, 19 янв — Автоматический анализ звонков с уведомлениями в Telegram, churn-дашборд с графиками, таб Customer Success (подписки, планы, чатрумы, конверсия), аналитика по команде, обзор аналитики звонков

v3.2, 20 янв — Доработки Customer Success (конверсии, группировка), поддержка тредов в Telegram, раздельные боты для уведомлений

v3.3, 22 янв — Чеклист продаж и оценки в уведомлениях о звонках

v3.4, 24 янв — Поиск по имени в CRM

v3.5, 28 янв — Пагинация сообщений в LinkedIn-чатах

v3.6, 3 фев — Маршрутизация финансового отчёта в личный чат

v4.0, 4 фев — Детализация клиентов Stripe в трекшн-таблице (новые vs возвращающиеся), помесячная таблица, импорт архива LinkedIn, трекинг охватов

Интересно такое читать?

Сегодня спросив уже в 1052 раз у человека: пользуется ли он GPT,

Во-первых осознал, что проникновение уже процентов 99% в "диджитал бабле"

И второе, важнее - что через годик будет точно также с вайб-кодом / агентами

Вайб-код звучит сложно, люди думают, что им нужен хоть 1% технических знаний. Это уже не так, нужно 0%

Поэтому и рождаются новые нарративы типо молтбота. Бот звучит проще, понятнее, а по сути этот тот же вайб-код внутри.

Что если вы не научите юзать LLM в работе сейчас? Вы будете выброшены с рынка. Уже сегодня.

Тот кто не вайб-кодит и не использует агентов будет также выброшен с рынка через год.

Почему? Очевидно, что скорость проникновения нового увечивается с каждым днем. Тот кто не будет успевать, будет проигрывать конкуренцию очень быстро. До основателей это дойдет очень быстро, а до тех до кого не дойдет, тоже выбросятся с рынка.

Только уже не сотрудники, а компании. Выбирая между этими двумя фаундер авберкт выберет свою компанию.

И на HH почти в каждой вакансии будет в требовании: умение пользоваться агентами x, y, z

Пора начинать! 🏎️

Пока нечего рассказывать: вайбкожу сижу самые приоритетные автоматизации и тул один

Пока продажник активно проводит демки по Upwork Auto-responder и уже начал cold calling по Yelp Auto-responder

Автоматизации:

Первая: 100% авто Linkedin постинг, который я начал с тренд-вотчинга.

Тут очень простой step-by-step:

1) Сделал ботика, в который вставляешь ссылку на пост или автора и скрейпятся его последние 100 постов, фильтруются только виральные.

2) За все время Linkedin блога набралось очень много авторов и постов, самое время их все закинуть в БД. Тут я скачал весь свой чатик компании в Telegram Lite и попросил Claude Code найти все ссылки на посты, которые я собирал - получилось 256 и 125 авторов.

3) Каждый автор мониторится каждый день и новые посты сохраняются в БД

4) Потом по умным алгоритмам агент будет выбирать рефы и рерайтить их под наши продукты

5) Фоточки для контента будут генериться с Banana Pro или запрашиваться от юзера(меня). Агент будет просто описывать как сфоткать свой ноут или себя и давать референс с поста

Вторая: скрейпинг Yelp бизнесов. Я получил стату от Yelp менеджмента по топ 80 ниш с их показателями month to month: cost per click, ad cost и тд. + стата по штатам.

Таким образом мы можем выбрать самые приоритетные виды бизнесов в Yelp и начать по ним сначала человеческий Cold Calling, а потом с AI агентом, когда разберемся с агентом.

Тул: решил за пару дней сделать тул для подачи налоговых деклараций в Грузии. Причем так, чтобы мне не зная грузинского(а налоговые сайт только с этим языком доступен) не приходилось даже заходить на этот ебучий сайт.
Типо с PlayWrite прокликивать.
Надеюсь не наткнусь на капчи и прочую хуйню, но нам после апворка не должно быть это страшно :))

Применение ClawdBot я пока не нашел, кстати

Но все еще хочу купить тот самый Mac Mini, чтобы Codex/Claude Code там безостановочно ебашил дома спокойно апдейты, пока я днем сижу с ноутом в кофейне и занимаюсь кожаными не отменными делами в виде встреч, планирования и продажами.

Еще я очень сильно отвлекаюсь от этих делишек в течении дня, чтобы проверить что там навайбкодил Claude Code и дать ему следующую таску.

Какую модель Mac Mini посоветуете брать? :))) Я думаю над бу M2+ и наверно 16гб

1500 авто-свайпов в Тиндере за ночь

или - как я НАКОНЕЦ нашел первый полезный кейс для ClawdBot

Вчера созванивались с другом и разгоняла тему, что толком полезных кейсов ClawdBot нет как-будто.

Все говорят про это, че-то сетапят, каких-то личных коучей, ресерчеров, менеджеров по перепискам. Но я пока ни одного по-настоящему полезного кейса не видел, писал про это ранее.

Только если разгребать какую-то операционку/чаты/мейлы - мб. Это я хочу чуть позже потестить, но как-будто просто клод кода достаточно будет для всех юзкейсов.

Ну и запускать автоматически тесты и следующие промпты писать в терминал с ТГ бота - тоже топ тема.

НО мы подумали про ДЕЙТИНГ - по-настоящему муторное дело, на которое не хочется тратить время, особенно до свиданий.

Ну и шаг до переписки - знакомства - еще хуже. Я за этот год полностью победил страх знакомств вообще где угодно и познакомился где-то вживую раз 100+, но воронка не то чтобы большая получается. Надо много жить в городе и гулять, чтобы ее собрать.

Поэтому Тиндер для меня стал не актуален и вообще не хочется больше никогда в жизни свайпать и тратить на это время.

И мы подумали - а че если автоматизировать свайпинг, отбор мэтчей по фото. И потом переписку с ними.

Идеальные как раз тулы для Clawdbot.

Я сразу пошел, затепнул его, подрубил CLI Claude Code, с Клодом написал промпт для свайпа. Он автоматически продумал антибот меры с паузами и начал свайпать.

Пошел спать, проснулся в 8, смотрю он на паузе. Оказывается стандартно таймаут через час, убрал, лег обратно спать и увидел сообщение на утро: Sorry, you are out of potential likes.

Попросил отчет, кидаю:

Session 1 (overnight, ~02:03–03:43 AM)

Likes: ~224 | Dislikes: ~22
Killed by 30-min exec timeout (now fixed)
Session 2 (08:08–11:40 AM, ~3.5 hrs)

Likes: 1,437 | Dislikes: 144
Rate: ~410/hr
Breaks: 10
Errors: 2 (startup, before tab attached)

Combined totals:
➡️ Likes: ~1,661
⬅️ Dislikes: 166 (10% ratio)
⏱️ Runtime: ~4.5 hours
🏁 Stopped: exhausted all profiles

Начали появлятся мэтчи, далее я для чистоты эксперимента:
1) Делаю скриншоты профиля и описания и кидаю в клод.
2) Прошу сделать интересный опенер на основании скриншотов.
3) Далее даю ответы если есть и прошу дальше ответы придумать: самые "дерзкие" и интересные.

Тут я прям выпал, ибо сам бы я такого не придумал, он выдает прям очень хорошие идеи.

Сегодня ночью тестирую более продвинутую версию:

1) Добавлю скрининг фоток с дешевой моделькой и буду каждый профиль проверять сначала базово: фигура, видно ли лицо и тд. Так уже свайпы будут более качественными
2) Раз в 10 минут будет проверять сообщения и отвечать сам. Думаю над промптом пока, так как пока приходиться модерировать текущую ручную версию.

Далее: автопереписки в мессенджерах и календарик прикрученные со слотами для свиданий.

Хотели бы себе такого Clawd Ботика??)

AI дейтинг день 2.

Не, я не понимаю кто пользуется clawdbot и для чего, честно.

В каждом кейсе как-будто проще всего настроить действие N по расписанию или скрипт.

Я вчера ночью продолжил эксперимент с тиндером - хотел сделать анализ профилей на фигуру и лицо. Чтобы сделать более умный мэтч.

Во-первых он мне не дал отсеять полных девушек и как либо оценивать лицо. Но я это ожидал.

Во-вторых с рекогнишеном лица стало сильно дольше - 1 минута на мэтч.

Но самое ужасное - он стал путаться где лайк, а где дизлайк и сделал совершенно другую логику свайпа, чем вчера. Хотя я дал ему четкие инструкции сделать также, просто рекогнишен добавить.

В итоге я его пытался 2 часа починить и в конце концов забил и понял, что рекогнишен мне с такими вводными нахер не сдался и просто откатил к старой инструкции "тупого свайпинга"

Но прикол в том, что тот самый тупой свайпинг стабильнее будет сделать со скриптом стабильным с Claude Code. Clawbot непонятно зачем тут нужен.

Типо для теста норм, для постоянного процесса я бы не стал его юзать, ибо может получится как у меня - слететь весь старый прогресс.

НО в процессе я раскопал самый GOLD кейс применения в AI дейтинга. И это переписки.

В прошлом весь мой опыт переписок в дейтингах был супер ужасным. Я всегда это сваливал на "опыт дейтинга", потому что свалить на него проще всего.

Типо вот, тот кто там сидит - другой. У них другой опыт, куча вариантов и поэтому редко отвечают, не очень активно и тд и тп

Но шеря абсолютно на каждом шаге сначала фото профиля, а потом ответы в переписке и прося придумать следующий интересный ответ, я тут понял, что все это время было дело во мне :)))

Мне Клод начал придумывать такие подкаты, которые мне бы никогда не пришли в голову.

Знаете, часто же говорят, что LLM делает задачу чуть выше среднего уровня спеца или точно не хуже. И точно лучше джуна или не опытного человека. Вот тут работает также :)))

Я читал то, что он мне предлагает вкинуть и мне прям не хотелось это писать, потому что это было либо кринж, либо пиздец кринж.

Но я хочу чистый эксперимент. И в итоге на это начали активно отвечать и сами предлагать перейти в мессенджеры.

Полезный OpenClaw кейс 2 - скрейпинг постов с LInkedin с ленты

Тут суть та же - потестировать и поиграться с этим можно с OpenClaw, но потом логичнее делать автоматизацию нормальную

Для моей идеальной LInkedin фабрики нужно 3 ингредиента:
1) Постоянное пополнение банка свежих постов - референсов = трендвотч. Это самый важный, на который уходить ОЧЕНЬ много времени, 90%.
2) Умный анализ постов-референсов с целью найти что-то подходящее для копии.
3) Сам рерайт и и постинг

У меня уже есть достаточно много постов рефов и авторов, которых я скрейплю каждый день.

Но правда в том, что много удачных постов я нахожу листая свою ленту, она уже идеально настроена под меня.

А еще тайминг постов-референсов тоже важен. Особенно постов ситуативных про всякие модели.

Пробовал до этого листать ленту с Claude Extention - получилось весьма дерьмово - очень долго и путается.

Но сейчас запустил в ClawdBot и за пару часов он отобрал 92 поста с 200+ лайками/комментами

Правда второй раз у меня пока не получилось запустить пока ахах, он не может сделать сука по той же инструкции и выебывается

Но часик думаю и можно будет выровнять.

ДЕЛЮСЬ С ВАМИ ПРОМПТОМ ДЛЯ OPENCLAW, ДОРОГИЕ:

You are automating LinkedIn feed browsing in the browser. Your task is to scroll through the LinkedIn feed, identify high-performing posts, and collect their links.
Goal: Build a list of post URLs where the post has 200+ likes (reactions) OR 200+ comments.
Core loop:

Look at the currently visible posts on screen
For each post, check the reaction count and comment count displayed below the post content
LinkedIn shows reactions like "245" or "1,234" and comments like "87 comments"
If a post has 200+ reactions OR 200+ comments:

Click the "..." (three dots / more) button in the top-right corner of that post
In the dropdown menu, click "Copy link to post"
Wait 2 seconds for the link to be copied to clipboard
Log the copied link and the post stats (reactions, comments, author name)
Close the dropdown if still open by clicking elsewhere


Scroll down slowly to load the next batch of posts (scroll 2-3 post heights)
Wait 3-6 seconds (randomized) between scrolls to appear human-like
Repeat

Reading reaction/comment counts:

Reactions: shown as a number with emoji icons below the post (e.g., "👍😂🔥 1,245")
Comments: shown as text like "87 comments" next to reactions
Numbers may use commas (1,234) or abbreviations — parse them correctly
"1K" = 1000, "2.5K" = 2500

Anti-detection behavior:

Randomize scroll amounts slightly each time
Wait 3-6 seconds between scrolls
After every 15-20 scrolls, take a 1-2 minute pause
Do not interact with posts too rapidly

Handle edge cases:

"Copy link to post" not visible in dropdown → Try "Copy link" or similar option. If nothing found, close dropdown and skip
Dropdown doesn't open → Skip this post, continue scrolling
Promoted/Ad post → Skip entirely, don't check stats
LinkedIn shows "You've reached the end" → Stop and report results
Login popup or session issue → Report to me and stop
Any modal/popup appears → Close it and continue

Logging — this is critical:

Maintain a numbered list of all qualifying posts
For each post log: [number] | author | reactions | comments | link
After every 10 qualifying posts found, report the current list to me
When I say stop OR after 200 scrolls, report the FULL final list

Output format when reporting:
Post #1: @AuthorName | 456 reactions | 89 comments | [link]
Post #2: @AuthorName | 203 reactions | 312 comments | [link]

Ищу инглиш тичера / советы по вашему опыту

Решил заниматься 3 раза в неделю, чтобы убрать все мелкие ошибки в грамматике, использовать кондишены, 10+ времен всегда правильно и В ИДЕАЛЕ отточить US акцент, знаете хороших?

Еще хочу сделать чисто для себя тул для инглиша, ботика. Но человек все еще для меня - самая сильная ответственность и коммит.

Напиши мне плиз @AlexManokhin

А еще интересно послушать про ваш опыт, если вы также как и я:
1) Много лет говорите и в работе и в жизни достаточно на английском
2) Совершали ошибки и были не довольны своим уровнем, который сформировался "из опыта"
3) Решили это способом каким-то

AI дейтинг день 3. Свидание и фейл.

Время рассказать о фейлах, но начнем с отчета.

Свайпать стало бесполезно с Clawdbot автоматически, потому что люди просто закончились в Тбилиси. Типо 5 минут/день занимает посвайпать новых юзеров.

Но общаться с клодом как с копайлотом я продолжаю. Нет никакого смысла заморачиваться и ставить в браузер бота, потому что проще скинуть фотки/переписку в Клод и спросить идеи, а потом выбрать из них лучшую.

Автоматизировать это не хочется, ибо клод предлагает обычно 5 вариантов и только один из них менее кринжовый.

Пока не понимаю как системно его научить хорошо общаться. Но и не надо особо это, ибо процесс сделать скриншот и отправить в клод - быстрый.

Теперь про стори:

Я сейчас в Тбилиси и некоторые люди тут, так скажем, не очень любят русских. Удивительно, но из всех моих стран где я жил(Европа, США, Азия), это единственное место, где я ощущаю русофобию :)))

Я начал переписываться с одной девочкой и очень быстро получил вопрос - where are you from. На ответ, что я родился из РФ, но сейчас там не живу, я получил ответ, что общаться не очень хочется с русскими из-за конфликта стран.

В обычной ситуации я бы перестал общаться, я ненавижу любую форму дискриминации и тем более выводов по стране рождения.

У меня есть хорошие знакомые украинцев, с которыми мы хорошо общаемся и мне так никто ни разу не говорил. А тут мне грузины про это открыто говорят.

Да и честно я не знаю какие слова подобрать в ответ на это. Просто хочется слить эту беседу и людей.

Но я решил дать шанс и описать свою позицию, клод мне в этом помог. Про то что русский = не равно человек поддерживающий текущую власть и тд.

Клод несколькими сообщениями вытащил ситуацию и мы сходили на свиданку.

Но я сделал глупость и после выложил историю в инст, где рассказал кратко сторитейл с фоткой сзади(без лица).
И так получилось, что она нашла мою инсту и увидела это.

Я не хотел, чтобы девушки знали про эти эксперименты, потому что понимаю, что это может быть не приятно.

Факт того, что тебя свайпнул бот и тобой общались с AI - не очень воспринимается и мне бы тоже было не приятно.

Но мне кажется, что тут важна твоя конечная цель.

Если она совпадает с целью человека, а в моем случае - найти долгосрочны отношения, то способ того, как ты договорился на свидание на важен.

Важно то, что на свидании после него ты был собой и на этом этапе твой эксперимент закончен.

И еще я думаю, что "вскрываться" и рассказывать про AI надо сразу на первом свидании, чтобы было максимально честно.

По итогу я удалил историю сразу и извинился, рассказал все как есть, но как говорил великий Тейп: "остался недопонят"

Поэтому ждите следующих серий в этой рубрике.