Рабочий рецепт, как создать лендинг за 15 минут 😮😮

Пару месяцев назад мы делали обзор на инструменты для создания лендингов. Добавьте к ним еще Lovable и Base44 и у вас будет полный обзор того, что сейчас есть на рынке.

С хорошими промптами на Lovable можно сделать неплохой лендинг за 3–4 часа.

А мы принесли вам не самый популярный, но оч крутой способ быстро собрать лендос для проверки гипотез за 15 минут.

Вам понадобится:
- Сайт-референс по дизайну
- Figma
- Cursor
- Claude Pro (опционально)

1. Выберите жертву
Выбираете любой сайт, который вам нравится по дизайну и импортируете в Figma его через плагин html.to.design за 2 клика. Через пару минут получает весь сайт нашей жертвы в Figma с возможностью редактирования.

2. Скопируйте сайт как код
Copy as → Code → CSS (all layers)

3. Создайте проект в Cursor
Предварительно его нужно установить себе на комп, вот ссылка.
Настроить его интуитивно легко, если что то будет не понятно - ChatGPT по скринам интерфейса подробно расскажет, что вам тыкать.

Дальше создаете внутри Cursor новую папку, а внутри нее файл code.md. Внутрь файла вставляете наш код, который скопировали из Figma.

4. Подключаете Claude Code
В Extensions внути Cursor находите Claude Code, устанавливаете и авторизуетесь. Тут потребуется подписка Claude Pro.

В принципе можно все сделать и на обычном агенте Cursor или на Codex.

5. Готовите промпт
Самая трудозатратная и самая важная часть всего процесса.

Ловите драфт промпта. Его вы наполняете данными о продукте, добавляете нужные вам блоки лендинга по примеру и в итоге получаете готовое ТЗ.

Как минимум после этого у вас останется качественный промпт, который можно использовать в других генераторах и тулах для лендингов.

6. Запускаете генерацию
Открываем в курсоре Claude Code, вставляем готовый промпт и ждем пока случится магия! Примерно 5-7 минут

7. Дорабатываете итерациями
Чаще всего, конечно, результат нужно докручивать, но для результата за 15 минут у нас получается круто.
В Cursor удобно делать правки прямо в диалоговом окне:
- пишете точные правки по блокам
- или еще проще, прикладываете скриншот и отмечаете, что не так
- просите обновить код

Обычно приходится править: размеры шрифтов, отступы, сами шрифты, контраст и читаемость, мобильную версию.

8. Публикация
Дальше можно:
а) загрузить файлы из Cursor в репозиторий на GitHub и опубликовать

б) если вы привыкли работать с Figma, то можно выгрузить через тот же плагин html.to.design ваш лендинг в редактируемом формате в ваш спейс.
- Соберите все файлы, которые создал Cursor к вашему проекту. Это скорее всего будут: index.html (HTML-структура со всеми блоками), styles.css (стили с градиентами и анимациями) и возможно еще какие то файлы.
- Создайте zip архив из этих файлов
- В html.to.design выберите вкладку file и импортируйте этот zip архив

Вуаля - ваш лендос теперь в Figma и вы можете отдать его своим дизайнерам/маркетологам на растерзание и доработку 😎

Дальше можно одной кнопкой импортировать макет в Tilda. В Zero Block в меню выбрать Import from Figma (предварительно нужно взять Figma API access token)

Шерьте пост с друзьями и кидайте свои результаты в комменты, ребзя 🔥

Ребзя, впереди длинные праздники! 🎄

Чтобы не раскиснуть до состояния желе за эти дни, мы приготовили для вас легендарный подарок: записи 3-х наших лучших эфиров 2025 года 🎁

Мы никогда не шарим записи эфиров и мастерклассов, которые проводим. Максимум иногда делаем повторы, но знаем, что многие из вас хотели посмотреть то, что не успели увидеть в лайве, или пересмотреть то, что уже вылетело из головы.

И в эти длинные выходные параллельно с поеданием Оливье вы сможете:

– Увидеть весь процесс генерации видосов в Higgsfield за $10 и 2 часа работы

– Построить себе самую конверсионную воронку 2025 года - VSL

– Научиться анализировать звонки сейлзов, чтобы еженедельно дебажить скрипт продаж и улучшать маркетинговые месседжи

– Разобраться как парсить рилсы конкурентов и генерить на их основе виральные видосы сотнями

– Понять как юзать Cursor, чтобы ускорить маркетинговые задачи в 5-7 раз и делать анализ конкурентов одной кнопкой

К каждому эфиру приложили Miro-доски со всеми материалами, промптами и шаблонами 🔥

Забирайте записи по ссылке, они будут доступны вам все праздники, до 12 января! С наступающим от Kumar & Solo! 🎄

Как сделать ваш бизнес видимым в нейросетках в 2026 году? 😮😮

Тема GEO-оптимизации или продвижения в нейронках (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Алиса) сейчас на диком хайпе, но что делать и с чего начать мало кто понимает.

На одном из декабрьских эфиров наш бро Олег Шестаков рассказывал детали GEO и это вызвало такой восторг, что мы решили принести вам от него базу, которую нужно сделать, чтобы нейронки рекомендовали вас и говорили о ваc именно то, что вы хотите.

Оптимизация под нейронки требует приличных усилий, но если это сделать, у вас будет отличная видимость и нейронки не будут пиздеть о вашем бренде и вводить потенциальных клиентов в заблуждение

Откуда нейронки берут инфу о вас?

I. Кто бы мог подумать, но самый важный источник информации о вашем бренде, это ваш сайт!

В 90% случаев все популярные нейронки будут брать информацию именно оттуда. Если информация на сайте устаревшая или некорректная - именно такую информацию о вас будут видеть пользователи ChatGPT, Perplexity и других тулов

To-do: проверьте что контент на вашем сайте актуальный: цены / продуктовая матрица / функционал ваших продуктов детально расписан и т.д. + есть FAQ секции на каждой важной странице

II. Ваши социальные аккаунты: LinkedIn, Инста, YouTube, и другие.

Проверьте что контент везде одинаковый и актуальный. Не допускайте, чтобы на сайте у вас были одни цены, а в LinkedIn другие.

III. И только потом идут внешние источники.

Часто нейросети берут информацию с отрывных ресурсов типа TrustPilot, с Reddit и крупных сайтов на которых публикуются подборки «10 лучших».

To-do: проверьте, что нейронки случайно не нашли какой-то отзыв недовольного клиента из 2010 года и не говорят теперь всему интернету что вы скам-контора (про это подробный пост здесь)

Как технически запихнуть в нейронки новый контент?
Ну или обновить старый.

Многие маркетологи, которые ничего не понимают в поиске, предлагают создать файл LLM.TXT и разместить на сайте - но это полный скам. Нейросети никак не учитывают этот файл.

- Вместо этого создайте страницу вида yoursite.com/for-llm и разместите там всю важную информацию о вашем бренде.
Вот отличный пример https://www.close.com/llm-info

- Второй способ - это размещение на площадках, которые нейросети считают авторитетными источниками.

Тут все просто - задавайте вопросы нейронкам о вашем бренде и вашей индустрии и смотрите откуда они берут информацию. Примеры, где это смотреть - вот тут.

Почему нейросети могут не индексировать контент с вашего сайта?

1) Ваш сайт сделан на сложном JavaScript (React, Angular, Vue.js) - нейросети не умеют читать такие сложные сайты. Тут вам нужно будет использовать технологию Server Side Rendering (обратитесь к своим разработчикам)

2) Кто-то запретил роботам нейросетей индексировать ваш контент в файле robots.txt - откройте его и проверьте, что там не запрета. Он всегда находится по адресу yoursite.com/robots.txt

3) Вы используете CloudFlare - такой сервис быстрой доставки контента и защиты от атак. Так вот - CloudFlare главный борец против роботов нейросетей в мире и автоматически их банит.

4) У вас нет сайта :D Да и такое бывает - сделайте сайт хотя бы на Tilda - это уже поможет нейронкам вас находить.

Как у вас с оптимизацией в нейронках? Шерьте пост друзьям и коллегам и делитесь своими хаками в GEO!

А если наберем 300 🔥 пошарим вторую часть, о том как доработать свой контент под то, что любят нейронки и получать больше бесплатного трафика с органики

😐 Пошаговая инструкция как использовать Cursor для любых задач ежедневно и наконец начать вайбкодить

Cursor создавался как тул для разработчиков, но уже давно вышел за рамки этой задачи. Сейчас на нем можно собрать себе кастомного асистента, который будет ежедневно помогать вам во всех делах. Он становится новым способом решения задач и взаимодействия с реальностью

Проблемы LLM, которые все прекрасно знают — ограниченное контекстное окно — они забывают инфу, галлюцинируют + постоянно нужно в новый чат заново давать весь контекст

На курсоре вы создаете проект с документами и правилами работы, можете менять эти файлы, обращаться только к нужным кускам инструкций, подсоединять другие внешние сервисы/инструменты (например Miro, Figma и тд) и иметь доступ к огромному количеству разных плюшек и возможностей всего за 20 баксов в месяц (ну и еще там можно продукт запилить с нуля до рабочей версии).

С чего начать?

I. Недавно уже говорили о том как его установить и что даже без cursor rules уже можно на нем собрать неплохой лендинг.

А вот ссылка на официальный гайд по курсору и как базово составлять правила

II. Cursor rules - самая важная часть настройки всего рабочего пространства

На старте вам нужно прописать базовые правила под ваши задачи, которые хотите делать через курсор.

В Cursor settings находите Rules and Commands и заполняете Project Rules. Базовые правила обычно включают:
а) что изучать при любом запросе и как действовать, например изучать файлы о компании
б) правила менеджмента, сохранения и нейминга для файлов
в) дополнительные пожелания, например язык ответов.

Собрали для вас самые базовые распространенные правила для старта - по ссылке

Дальше создаете правила под конкретные задачи. Если вы собираетесь делать лендинг или приложение, то создаете developer rules. У Cursor есть огромная библиотека правил для разработчиков откуда можно их копипастнуть. Вот ссылка на стандартное правило для старта

Хак: правила можно будет дописывать прямо внутри общения с агентом - он задаст сам нужные вопросы, сделает файл и положит в нужную папку

III. Загружаете свои файлы, фреймворки и материалы

На этом этапе вы создаете папку и запихиваете туда все, чем вы хотите чтобы оперировал курсор: мета промпт о компании, логотипы, фреймворки анализа рынка, теорию JTBD, книгу Хормози, ваш ToV, как конкретно он должен работать с лендингами и тд.

На эти файлы вы можете ссылаться в cursor rules или в диалогах с агентом, и он будет брать из них необходимую инфу.

IV. Magic begins - выбираем модель, режим и даем задачки.

Лучше всего прямо в одном чате использовать разные модели (это еще одно из ультимативных преимуществ Курсора) и смотреть, какая дает результат лучше. Базово поставьте последнюю модель Sonnet, этого хватит.

Хак 1: спросите у самого агента в курсоре какую модель лучше использовать под вашу задачу.

Хак 2: не используйте авто-режим, автоматически курсор плохо подбирает модель.

Режимы работы:
1) Ask: режим вопрос-ответ для консультаций и разбора кода, не вносит изменения в файлы

2) Plan: делает детальный план, но не переходит к реализации

3) Agent: выполняет задачи по плану, сам запускает команды в терминале, редактирует код, работает с несколькими файлами. Это основной рабочий режим.

😮😮😮 И первый эфир нового 2026 года мы хотим посвятить тому, как эффективно выстраивать маркетинг и продажи с помощью LLMок и Cursor если вы НЕ маркетолог

Знаем, что нас читают не только маркетосы, поэтому решили собрать все наши хаки, флоу и фреймворки, которые помогут вам не просто вайбкодить продукты, но еще и нормально их продавать.

15 января покажем:
- как построить весь цикл дистрибуции продукта с помощью AI, даже если вы вообще не шарите в маркетинге
- готовые промпты для анализа рынка, генерации лендингов и креосов
- флоу автоматизации продаж и общения с клиентами

Регайтесь по ссылке и мощно стартуйте этот год! 😠

Как построить эффективные продажи в соц сетках в 2026? 🚨

В SMM сейчас мы видим три основные проблемы:

1. Мало способов эффективно перевести человека из первого касания (просмотр контента) в воронку и конвертнуть в продажи

Банальный и очевидный способ — ссылка в шапке профиля или в сторис (сейчас появились еще ссылки в рилсах). Но это достаточно малоэффективно

2. Непонятно, какая единица контента какой ROI дает

Мы вливаем деньги в создание контента, а результат в отчетах получаем обобщенный. Соответственно, мы не можем понять, сколько конкретно лидов и продаж сгенерировало конкретное видео. А значит, не можем оптимизировать расходы и контент-план

3. Путь каждого человека до попадания в воронку очень разный

Человек может написать в директ, оставить комментарий, может написать не один вопрос, а пять, и с ними со всеми нужно коммуницировать и забирать контакты. Плюс люди неохотно переходят с одной платформы на другую и, когда на их вопрос мы пишем "оставьте заявку", это сильно рубит конверсию.

За полгода усиленной работы с SMM мы вывели этот канал в топ по объемы выручки и ROI за счет

а) трендвотчинга
б) генерации контента
в) автоматизированных воронок. Про них мы сегодня и поговорим.

Первое, с чем вам надо разобраться, если собираетесь нормально строить продажи через SMM - это воронки в ManyChat. Они работают во всех соцсетях - инста, фб, ватсап, тик ток. С телеграм тоже работают, но для него есть тулы поинтереснее, например Bothelp или Salebot.

Решения проблем в SMM через Manychat (и не только):

I. Welcome-цепочка для новых подписчиков.

Это новая функция ManyChat, запущенная только в октябре. Она дала нам просто вау прирост по объему лидов — +50% 😐

Суть простая - каждый, кто подписался на ваш аккаунт, получает welcome-сообщение (это можно делать и вручную, результат в любом случае вас удивит)

II. В ManyChat можно настроить отслеживание cjm (customer jourey map) клиентов и всю воронку с каждой единицы контента

- На каждую единицу контента мы ставим отдельное ключевое слово (типа напиши в комментах слово Х, Y или N и получи лидмагнит). По количеству тех, кто его написал, мы определяем количество лидов с конкретного видео

- Каждое видео становится отдельной воронкой за счет разных ключевых слов и внутри этой воронки мы добавляем разные UTM-метки

Это позволяет построить полный CJM и отследить метрики каждого конкретного видоса. Дальше можно постоянно проводить тесты, в которых каждая единица контента — это новый элемент глобального теста.

III. ManyChat AI.

Он сам по себе сыроватенький, но есть возможность допилить через API Open AI, Claude или DeepSeek

Что мы сделали:
- При любом запросе (коммент, директ и тд) бот отвечает на вопросы по заданному ему скрипту. Мы написали очень хороший подробный системный промпт с четкой последовательностью действий при каждом варианте запроса от клиентов

- После ответа бот начинает задавать квалификационные вопросы в нативном формате

- Последним шагом бот спрашивает номер телефона и после его получения - сделка падает в CRM и ее забирают менеджеры по продажам

😮Послезавтра, 15 января, на эфире покажем подробно весь наш флоу и воронки продаж для SMM с промптами. Регайтесь по ссылке! 😮

Банк AI-инструментов для вайбкодинга: от лендинга за 5 минут до создания полноценных приложений и сложных автоматизаций 😮😮

Собрали для вас лучшие тулы, навыки работы в которых вам точно понадобятся в этом году. Сохраните себе и поделитесь с друзьями

I уровень — чистый prompt-to-site: AI создает интерфейс, бекэнд и сам публикует на своем сервере.

1) Lovable — это вообще огонь для старта. Оценка компании уже под $6 млрд. Пишешь "сделай мне лендинг для моей книги по психологии" и через 3 минуты все готово, и можно шарить ссылку в своем тг канале. Никаких заморочек с деплоем.

2) Vercel v0 - крут для создания красивого интерфейса. Когда ты в первую очередь хочешь быстро накидать UI, например нужен красивый блок с тарифами.

3) Base44 — стартап, который Wix купил за $80 млн через полгода после запуска. All-in-one решение для создания веб-приложений из промпта: фронт, бэк, база данных, авторизация, хостинг — всё в одном месте.

4) Rork — для создания уже конкретно iOS/Android мобильных приложений из промпта

5) Replit Agent — тул для создания приложений с Code-first подходом. AI генерит код, но ты сам его редактируешь и дебажишь

II уровень — работа в терминале и серьезный настрой на запуск продукта в соло

Тут уже начинается мясо. Придется разобраться с деплоем, НО получить больше гибкости и возможность делать уже не просто интерфейс и MVP, а полноценные приложения и автоматизации для работы. И собрать себе рабочее пространство в одном месте.

1) Antigravity — Хорошая точка входа, чтобы попробовать вайбкодинг, есть бесплатный индивидуальный план для теста

2) Cursor — All-in-one редактор с агентом: умеет работать по проекту, править файлы, запускать команды. Уже максимально подробно его разбирали.

3) Claude Code — нужно немного заморочиться, разобраться в терминале, но зато он дает собрать работающий продукт под ключ: лучше тянет сложную логику и большие задачи (типа трендвотчинга). Код лучше по качеству и меньше багов и в целом, с его помощью можно закрыть реально любую задачу: от сайта за 15 минут до парсинга контента конкурентов 😠

III уровень — ассистенты, которые помогают с уже написанным кодом.

1) Gemini Code Assist CLI — для мелкой рутины, чтобы поковыряться в уже рабочем проекте и сделать маленькие правки, которые ты самостоятельно потом вставишь в проект

2) Codex — более серьезный инструмент, который может не просто поковыряться в рабочем проекте и сразу в него внести небольшие изменения.

Но честно, для простых смертных огромный пласт задач уже закрывает связка Cursor + Claude Code. Поэтому я бы начал с нее.

И да: мы делаем мастер-класс по Cursor + Claude Code уже в этот четверг (22 января) 🗒

Покажем:
- Полный разбор Cursor и Claude Code
- Интерфейс, ключевые функции, пошаговую установку
- Claude Code в терминале: как открыть, настроить и управлять
- Готовый кейс: персональный ассистент в Telegram, который отвечает за вас на сообщения

А еще выберем один из кейсов участников и в лайве соберем его на Claud e Code, чтобы показать весь процесс от идеи до работающего решения.

🔫Регайтесь по ссылке и приходите на эфир в четверг, будет мясо 🔫

Топ лайфхаков с Manus.ai (Как я экономлю 40+ часов в месяц на говнозадачи за 40$/мес? 💩 )

Одно из самых клевых открытий последних месяцев для меня - Manus. Агентная LLMка с простым и дружелюбным интерфейсом, за 40$ в месяц снимающая с меня задач минимум на 10 часов в неделю.

Вот мой топ задачек, которые она помогает решать:

1. Автоматический парсинг лидов из LinkedIn

Проблема: Ручной поиск и квалификация лидов в LinkedIn — это долго, дорого и муторно. Manus можно юзать для оркестрации API внешних сервисов (например, Apollo.io, Hunter), чтобы автоматически обогащать вашу CRM свежими и релевантными лидами.

Пример промпта:

«Задача на автоматический лидген:

Цель: Найти 100 новых лидов, соответствующих моему ICP: VPs of Marketing в SaaS-компаниях из США, штат 50-200 сотрудников.

Инструмент: Используй API Apollo.io. Вот мой API-ключ: [Ваш API-ключ].

Данные: Для каждого лида мне нужны: Имя, Фамилия, Должность, Компания, Email, Прямая ссылка на профиль в LinkedIn.

Результат: Занеси все найденные лиды в мою Google Таблицу [ссылка на вашу таблицу] во вкладку ‘New Leads’.

2. Автоматическая постановка задач из Zoom-встреч

После часового созвона с командой или клиентом кто-то должен переслушать запись, выписать все договоренности и поставить задачи в таск-трекер. Обычно этот кто-то – вы, а задачи по итогу благополучно проебываются 🗿

Можно интегрировать Manus с сервисом транскрибации (например, read.ai) и таск-трекером (Asana, Jira, Trello). Manus сам проанализирует текст встречи и создаст задачи

Пример промпта:

«Создай автоматизацию для постановки задач после встреч:

Триггер: Каждый раз, когда в папке [ссылка на Google Drive папку] появляется новый файл с транскрипцией встречи от read.ai.

Анализ: Прочитай текст транскрипции. Найди все экшн-поинты (задачи). Для каждой задачи определи:
- Суть задачи (что нужно сделать).
- Ответственного (кто упоминается в контексте задачи).
- Срок (если он был озвучен, например, ‘к среде’ или ‘до конца недели’).
- Действие: Для каждой найденной задачи создай таск в Asana в проекте ‘Marketing Team’.
- Название задачи = Суть задачи.
- Assignee = Ответственный (найди пользователя по имени в Asana).
- Due Date = Срок (если не указан, ставь +3 дня от текущей даты).
- В описание задачи добавь цитату из транскрипта, где эта задача обсуждалась.
- Уведомление: После создания задач, пришли в Slack-канал #meetings список созданных задач со ссылками на них.»

Профит. Ни одна задача больше не теряется. Вся команда в курсе договоренностей, а вы не тратите время на ручную работу после каждой встречи

3. Моя любимая игрушка последних недель - четенькие презы в редактируемом HTML-формате. Manus теперь напрямую интегрирован с Nano Banana, так что картинки и иллюстрации получаются настоящий сок – пробуйте

Тут детальных лайфхаков не будет - чем детальнее и подробнее вы опишете желамый результат на выходе + дадите структуру каждого слайда, тем круче получится результат на выходе. Помните, что нейронки работают по принципу Shit In - Shit Out

😎 4. А еще у Мануса есть отдельная страница с плейбуком целой кучи готовых агентов, типа:

- YouTube influencer finder — находит идеальных YouTube-создателей для вашего бренда и автоматизирует поиск партнеров
- Reddit sentiment analyzer — анализирует Reddit sentiment и извлекает инсайты. Отличный способ мониторить конкурентов и ловить тренды, особенно если вы работаете на рынок Штатов
- YouTube viral content analysis — определяет типы контента с более высокими просмотрами

и еще десятками других клевых автоматизаций

Делитесь постом с друзьями и ставьте реакции, если наберем 300 штук - бахнем отдельный эфирчик по Manus, там еще кучу всего можно делать 😠

Мы к вам с новой мощной конфой! 😠 В этот четверг — Тренды маркетинга в 2026

За последний год AI радикально изменил работу с трафиком. SEO теперь — это оптимизация под LLM-модели. Рекламные платформы перешли на AI алгоритмы. Каждый второй успешный креатив сделан в нейросетках.

Задачи маркетологов теперь больше про глубину смыслов, понимание аудитории и тестирование сотен креативов и посадочных — а AI ускоряет этот процесс в разы.

Что еще ждет нас в 2026 году? Чтобы поговорить об этом, мы собрали самых крутых ребят на конференцию "Маркетинг 2026: Трафик, SEO, Контент и AI"!

Поделимся с вами кейсами, фреймворками и тулами для маркетинга в 2026 для всех рабочих каналов.

Кого мы собрали:
→ Саша Мальцев - директор по маркетингу Яндекс Браузера. Покажет как внедрить нейронки для персонализированных коммуникаций с пользователями и поднять конверсии на 20%.

→ Роман Кумар Виас - основатель Refocus (>1,5 млрд выручки) и Qmarketing Academy (куплена Skyeng в 2021). Покажет последние тулы для генерации виральных видео помощью AI, чтобы вырастить продажи с SMM в 2 раза.

→ Олег Шестаков - основатель Rush Agency, в SEO с 2008 года. Раскроет секреты, как доминировать в поиске Яндекса и Google по любым ключевым словам в любой стране.

→ Дарья Дейн - Performance-маркетолог, официальный эксперт Яндекс Рекламы. Работает с контекстной рекламой с 2013 года. Расскажет, как AI помогает ускорить запуск рекламы в 2-4 раза и что ждет контекст в 2026.

→ Дмитрий Коробовцев - ex-Google, Microsoft, Яндекс. Реализовал 35+ внедрений AI в компаниях. Даст пошаговый фреймворк, как находить 10+ точек роста в каждом звонке и растить конверсию отдела продаж на 30%+.

Что заберете с собой:
- Инструкцию, как превратить нейросеть из генератора текстов в полноценную команду

- Miro-доску с полным описанием воркфлоу контент-фабрики и топ работающих воронок в SMM.

- Чеклист для попадания в выдачу ChatGPT

- Проверенные промпты для генерации объявлений для контекстной рекламы сотнями

- Фреймворк превращения разговоров с клиентами в конкретные действия: что менять в скрипте, оффере, месседжах и креативах

29 января, 18:00 по МСК — 3,5 часа мясного контента!

👉 Регистрируйтесь через бота по ссылке 😮😮😮 Let's gooooo

Как парсить (собирать внешние данные) откуда угодно через Cursor + Claude Code 😎

Спойлер: самое сложное в этом процессе — это установить Cursor и Claude Code, а об этом мы уже подробные посты писали, вот тут и вот тут

Что можно (и нужно) парсить:

1) Креативы конкурентов из рекламных библиотек 😠

Подключаем парсер к открытым библиотекам рекламы: Meta Ad Library, Google Ads Transparency Center, TikTok Creative Center, LinkedIn Ad Library, Twitter/X Ads Transparency Center, VK Реклама

Claude Code может подключить парсинг через MCP Apify (это платформа с готовыми скриптами для парсинга чего угодно)

Можно делать парсинг и через прямой API библиотек, но Apify — это способ "из коробки", нужные данные вы получите в нужном виде и меньше будет проблем с доработкой скрипта.

На выходе вы получите таблицу с датой: ID рекламного размещения, датой старта открута, превью баннера, текст креатива. Дальше считаете количество дней открута (для анализа нужно то, что откручивается дольше всего)

Следующая задача состоит в том, чтобы распознать, что находится на баннере и разбить все на параметры (вот такие)

У Яндекса открытой библиотеки нет, но можно парсить выдачу по запросам, об этом чуть ниже.

2) Поисковая реклама и позиции в поиске 😐
Собираем список ключевых слов, по которым хотите отслеживать позиции и рекламу конкурентов

Делаете запрос к Claude Code, например:
"У меня есть список из 30 ключевых слов. Мне нужна выдача Яндекса по ним — собери данные через Apify в виде таблицы CSV"

Claude Code запустит парсер и вернёт таблицу с данными: запрос, тип выдачи (Реклама / Органика), позиция в поиске, заголовок, описание, URL, домен.

3) LinkedIn-контакты 😠

Всё так же через знакомый нам MCP Apify или специальный тул для семантического поиска Exa.ai (вот их гитхаб) можно собрать базу потенциальных клиентов или партнёров: имена, должности, компании, ссылки на профили. Например, всех маркетинг-директоров из fintech-компаний в Москве или всех CEO стартапов в определённой нише.
Это также супер полезно для HR (можно идти и хантить к вам этих ребяток 💀)

На выходе получаем таблицу с датой: имя, должность, компания, локация, ссылка на профиль LinkedIn, описание из профиля (если доступно)

4) Через Exa.ai можно также делать краулинг сайтов = вытащить весь контент с конкретной страницы. Можно мониторить все изменения и обновления у конкурентов, в том числе цены, описания, товары и тд

Есть еще MCP Firecrawl, это полноценный краулер сайтов (Exa всё-таки больше заточен под поиск), он может обходить защиту от ботов, пейволлы и авторизацию и парсить контент всего сайта целиком, даже сложного.

5) Телеграм каналы
Можно настроить ежедневный дайджест — например, в 10 утра падает сводка: о чем писали в выбранных каналах за вчера, какие темы, какие посты набрали больше реакций.

Создаёте отдельный аккаунт Telegram на новую симку (чтобы не рисковать основным), авторизуетесь вот тут, создаёте приложение и копируете API ID и API Hash. Даете Claude Code эти данные — и он настроит интеграцию с аккаунтом. Чтобы получать сводку по каналам в личку, нужно создать бота через BotFather, скопировать токен и попросить Claude настроить бота с нужным скриптом.

Через MCP Telegram кстати можно настроить себе полноценную операционную систему для личной эффективности, которая автоматизирует вам практически всю жизнь и работу.

Подключаете к Claude Code свой Telegram, календарь, почту и одной командой получаете:

— План действий на основе лучших мировых практик по вашим созвонам
— Оставшиеся задачи
— Контекст для будущих встреч
— Непрочитанные в Telegram с приоритезацией и заранее приготовленные ответы на них (которые еще и отправить можно автоматически)

😮😮😮 3-го февраля на живом эфире в формате скриншера покажем, как это работает и как развернуть эту систему у себя и сделать это безопасно! Регайтесь по ссылке, ребзя! 😮😮😮

5 принципов, чтобы ваш отдел маркетинга из AI-агентов не превратился в хаос или тупняк 🤖

Представьте: в маркетинге у вас 12 AI-агентов. Агент-таргетолог, агент-аналитик, агент-парсер, SEO-агент, SMM-агент и агенты-валидаторы.

Любая задача превращается в цепочку, где результат одного агента должен стать входом для следующего: один агент спарсил новые креативы и офферы и начал их анализировать и присылать результаты, другой агент одновременно выгрузил свежие цифры из рекламных кабинетов, тоже сделал анализ и выгрузил в другую таблицу, агент-таргетолог должен на основе этих двух сводой сводок сделать выводы и собрать новые креативы, а еще остановить какие-то кампании.

При 12 агентах потенциальных связей между ними может быть 60+, и чем их больше, тем чаще система начинает дублировать действия, упираться в валидацию решений и весь процесс превращается в очередь из задач.

Какие принципы должны быть, чтобы этот робо-зоопарк работал эффективно?

Принцип 1: Три слоя, а не плоская структура

Слой 1: Сенсоры
Работают автономно, без участия человека — только собирают и структурируют данные
- Не делают выводов
- Не генерируют гипотез
- Не алертят (кроме критических триггеров)

Слой 2: Аналитики
Работают по запросу или по расписанию — синтезируют данные сенсоров
- Генерируют инсайты и гипотезы
- Выдают человеку структурированную картину, а не поток алертов

Пример: анализ таблицы с параметрами и метриками креативов за неделю, выдает буллетами, что работает, а что отключить на основе заданных целевых метрик.

Слой 3: Исполнители
Работают по заданию от человека
- Создают контент, настраивают рекламу, отправляют письма
- Имеют чёткие уровни автономии

Принцип 2: Уровни автономии вместо тотального контроля

Уровень 0 — Полная автономия
Агент делает все сам и отправляет человеку уже отчет о работе.
Примеры использования: оптимизация ставок в рекламе в пределах ±10%, ответы на типовые комментарии, техническая SEO-оптимизация.

Уровень 1 — Автономия с оповещением
Агент делает все сам, но сразу уведомляет человека о своих действиях. Можно отменить действие в течение N минут.
Примеры использования: публикация запланированного контента, отправка триггерных email, отключение явно провальных креативов.

Уровень 2 — Предложение
Агент готовит план, человек апрувит.
Примеры: новые креативные концепции, ответы на нестандартные ситуации, бюджетные решения выше порога.

Уровень 3 — Черновик
Агент готовит материал для доработки человеком.
Примеры: стратегические документы, позиционирование, кризисные коммуникации.

Принцип 3: Confidence scores везде

Каждый вывод агента сопровождается оценкой уверенности:

- "JTBD: клиенты хотят экономить время (confidence: 0.85, источники: 47 звонков, 12 отзывов)"
- "Гипотеза: новый заголовок увеличит конверсию (confidence: 0.6, основание: 1 A/B-тест у конкурента)"

Человек видит не факты, а вероятности. Решения с низким confidence требуют валидации.

Принцип 4: Валидация через разнообразие

Вместо того, чтобы один агент тупо проверял второго, мы подрубаем разные типы оценки решений.

a) Triangulation — вывод считается надёжным, если подтверждён 3+ независимыми источниками.
"JTBD X важен" — это сказали в X звонках (источник 1) + это видно в поисковых запросах (источник 2) + конкурент начал это адресовать (источник 3) = высокий confidence.

б) Red team — для критических решений запускается отдельный агент с задачей опровергнуть вывод. Но он не проверяет, а именно ищет контраргументы.

в) Human-in-the-loop на низком confidence — если confidence ниже порога, к решению обязательно подключается человек.

Принцип 5: Чёткие экономические границы
- Бюджет на агентов — фиксированная сумма в месяц, система сама приоритизирует, на что тратить токены.
- ROI-трекинг — каждый агент привязан к метрике. ADVERTISER — к ROAS, WRITER — к конверсии контента. Если ROI отрицательный, агент выключается или упрощается.
- Автоматический downgrade — если что-то можно сделать проще и дешевле, система предлагает это.

Расскажите, строите ли вы уже маркетинговые отделы из AI-агентов? Если да — то какие у вас работают принципы? 🤖

Бот-аналитик рекламных кабинетов 😮😮😮

По сути, это закупщик рекламы к вам в команду, который каждый день анализирует каждый креатив, сравнивает с бенчмарками и даёт конкретные рекомендации по улучшению

Что он делает каждое утро:
- Проверяет аномалии (резкий рост CPA, падение CTR)
- Алертит если бюджет сливается на креативы, которые не перформят
- Присылает в Telegram дайджест: "Вот что происходит, вот что делать"

Как работает:
I. Подключаем API рекламных кабинетов:
Meta Ads API (Facebook/Instagram)
Google Ads API
TikTok Ads API

Забираем данные из рекламных кабинетов за последние 28 дней

По каждому креативу собираем: spend, impressions, clicks, purchases, ROAS

Считаем бенчмарки: Средний CPL, ROAS и тд — это будет нормой, с которой сравниваются метрики каждого креатива

Делаем AI-анализ каждого креатива: LLM (Gemini) получает метрики креатива и бенчмарки, и категоризирует каждый креос:

"HELL YES" — spend >$100, ROAS и CVR сильно выше бенчмарка → масштабировать
"YES" — spend >$100, стабильно выше бенчмарка → продолжать
"MAYBE" — spend $50-100, смешанные результаты → наблюдать
"NOT REALLY" — ниже бенчмарка → оптимизировать или пауза
"WE WASTED MONEY" — потратили >$50 с ужасными метриками → выключить
"INSUFFICIENT DATA" — spend <$50, рано судить

Все результаты записываем в Google Sheets и отправляем отчет в Telegram

Где собрать этот процесс:
1) n8n
Ноды и процесс:
[Facebook API] → [Parse Data] → [Filter Sales Campaigns]

Ставим HTTP Request к Facebook Graph API v22.0

Делаем Filter — берем только OUTCOME_SALES кампании

Дальше Code nodes — агрегация данных по креативам и расчёт бенчмарков

Нода Gemini — промпт с ролью Senior Media Buyer анализирует данные

Google Sheets — запись raw data + AI insights

Вот подробный пример такого флоу, который можно развернуть у себя

2) Claude Code
Тот же самый процесс, но он будет написан кодом.
Вам понадобятся:
- Подключиться к Meta Ads API
- Получить Gemini API Key
- Подключить Google Sheets и телеграм бота
- Создать VPS сервер (облачный сервер)

Весь процесс описанный выше скармливаем в Claude Code, он сам скажет, что ему нужно, как это подключить и настроить скрипт:

- На сервере срабатывает ежедневный крон (зацикленное действие)
- Скрипт стартует весь процесс начиная от отправки запроса к Meta API до отправки отчета в Telegram бота (или в чат)

И это как раз то, что мы уже совсем скоро начинаем учиться делать на программе AI Superpowers 2026 — создавать и дистрибьютить продукты с помощью вайбкодинга!

На этой неделе мы закрываем набор на этот поток курса, а для тех, кто хочет чуть больше погрузиться в вайбкодинг и Claude Code — мы открываем на 3 дня доступ к записи нашего мастеркласса по Claude Code. Забирайте запись и еще несколько бонусных уроков с кейсами настройки процессов в Claude Code по ссылке (доступно до конца четверга)🔥

С момента старта продаж в нашем проекте в Германии мы выросли больше чем в 20 раз и вошли в топ-3% стартапов в мире по темпам роста (во всяком случае мне так ссыт в уши мой Claude 😐)

Что мы делаем по-другому:

У нас оч маленькая команда, но оч много автоматизаций. Вот какие автоматизации и ИИ-агенты оказали наибольший эффект на результат:

Продажи

1. ИИ контроль качества (оценка звонков по 50 ключевым параметрам) + ежедневная отбивка коммерческому директору и РОПам об эффективности менеджеров и их прогрессе

2. ИИ-тренер (work in progress, постоянно допиливается) — менеджеры ежедневно играют ролевки с одним из трех клиентских аватаров (проблемный/норм/лояльный), который натаскивает их по проблемным местам (определяются индивидуально)

3. ИИ-сейлз (work in progress) — прямо сейчас пилим агента, который прозванивает и квалифицирует клиентов, автоматически заполняет карточку в CRM всеми необходимыми данными и дальше ставит задачу на живого человека, который подхватывает сделку (все еще много работы, но прогресс колоссальный)


Маркетинг

1. Бот, который квалифицирует клиента через переписку в Директ — каждый новый подписчик и комментатор попадает в воронку с лид-магнитами.

2.Мультиролевая система создания креативов на базе обычного Claude (промпты + набор регламентов) и такая же точно модель создания рилзов

3. Генеративные тулы в креосах: как их быстро создавать и быстро менять, что сильно экономит бадж на создание креосов и позволяет быстрее масштабировать виннеров (эффективные крео, генерящие 80% результата)

4 Аналитик, вытаскивающий из транскрибированных звонков отдела продаж нужную для маркетинга инфу.


Продукт

1. ИИ симулятор по обучению языку через Notebook LM с геймификацией и лидербордом

2. ИИ проверятор домашек (ну это и так все запилили уже)

3. ИИ собеседователь, который высасывает из тебя душу, как самый душный рекрутер. (вот это прям клевая темка, в нее студенты любят играться).


😠 Хотим провести экскурсию в наши процессы, поделиться самым интересным и поотвечать на ваши вопросы (как в старые-добрые!)

В этот четверг выделим на это полтора часа — регистрируйтесь по ссылке и до встречи в зумчике!

Рабочие лайфхаки для раскачки контент-ферм 😮😮😮

Один из трендов 2026 года — это фабрики контента, когда на основе трендвотчинга ты пилишь пачками виральный контент. Принесли наши лайфхаки, чтобы делать в 10 раз больше охватов (а потом подписчиков и продаж) в соцсетях:

I. Сеть креаторов

Строите пул из микро-инфлюенсеров или UGC-креаторов, которые генерят контент под ваш бренд. Вам не нужен отдельный SMMщик и продакшен под каждый аккаунт — вы нанимаете себе актёра или инфла, который ведет аккаунт с нуля по вашему контент-плану, рассказывает историю созданного вами персонажа и делает разные форматы контента. Таких у вас 10 человек — соответственно, x10 к охватам.

Найти креаторов можно на UGC платформах, например SideShift (500K+ Gen Z креаторов), Trend.io (маркетплейс UGC контента), twirl

Почему не AI-персонажи:

- На реальных людей выше конверсии и траст

AI-персонажи обычно работают там, где вам фактически не нужна история. Создать персонажа, который будет реально конвертить в продажи, будет транслировать свою жизнь и создавать траст — это совсем другая задача. Если у вас был такой кейс и у вас конвертили аккаунты ИИ персонажей - напишите про кейс в комментах!

- Нагрузка на команду продакшена вырастает, а не снижается
Создание и развитие 10 аккаунтов AI персонажей это вопрос в плоскости продакшена. Вам нужно определенное количество монтажеров/SMMщиков, которые разбираются в AI генерации и могут заменеджерить процесс автоматизации создания персоналити. В большинстве случаев нанять и менеджерить 10 блогеров сильно проще, чем выстраивать систему продакшена контента в команде.

II. Фарминг аккаунтов

Второй хак — это создание сетки аккаунтов. Суть простая — вы создаете условно 50 аккаунтов, и на все эти аккаунты публикуется одинаковый контент с минимальными изменениями.

Как это работает
1. Создаёте профиль в антидетект-браузере (Dolphin, AdsPower, Multilogin), каждый аккаунт выглядит как отдельное устройство. Подключаете резидентный или мобильный прокси (Bright Data, Smartproxy) = у вас отдельный IP на каждый аккаунт.

2. Регистрируете профили в Instagram/TikTok, получаете SMS на SIM-банк (устройство на 32-128 SIM-карт: SMB32, SMB128 из Китая), через GSM-шлюз (GoIP) код автоматически улетает в софт — вуаля, аккаунт готов

3. Прогрев аккаунта - это 7-15 дней имитации живого пользователя, потому что свежие аккаунты сразу попадают под подозрение, и если начать постить без прогрева — забанят моментально. Загружаете фото, подписываетесь на популярные аккаунты, нужна активность в виде лайков, просмотров сторис, комментариев под чужими постами. И только после этого начинаете постепенную публикацию контента

4. Уникализация контента: TikTok и Instagram (TikTok больше за этим следит) могут жаловаться и банить аккаунты если в них постится абсолютно одинаковый контент. Это решается минимальными изменениями в видео, чтобы каждое считывалось как более-менее уникальное. Берёте один ролик и для каждого аккаунта меняете:
→ Обложку / превью
→ Первые 1-3 секунды (разные хуки)
→ Описание и хештеги
→ Время публикации (сдвиг на часы/дни)

Этого достаточно, чтобы алгоритм не считал это дубликатом.

Какие еще плюсы фермы аккаунтов:
→ Тестирование хуков — один контент, разные первые 3 секунды — смотрите что залетает
→ Мультиязычность — можно сразу постить на разных языках = у вас секта аккаунтов под все основные страны

Instagram и TikTok активно борются с такими схемами — алгоритмы постоянно улучшаются, аккаунты банятся волнами, и в 2025-2026 антифрод-системы стали ещё жёстче, поэтому нужно закладывать потери аккаунтов в модель и постоянно пополнять сетку новыми акками.

Делитесь постом с командой и пишите свои лайфхаки в комментах, ребзя! 🔥

Как создавать AI мультики 😮

Один из самых залетающих форматов генеративных креативов, что в перформанс-каналах, что в SMM, — это AI мультики. Хорошо залетают сериалы, песни, польза в формате мультика (когда какая то тема объясняется через сюжет или персонажей). Принесли вам пошаговый фреймворк создания крутого AI мультика.

I. Генерация сценария

Лучше использовать Claude, набор промптов для настройки Claude найдете по ссылке.

II. Создание стиля и персонажа

Тут важно задать стиль (pixar / disney / anime и тд) и генерировать персонажей так, чтобы везде было одно и то же описание. Критически важно, чтобы все сцены были в едином стиле.

Позже мы будем к генерации всех стартовых фреймов прикладывать референс персонажа, чтобы сохранять консистентность.

Примеры стилей и промптов:
- 3D Мультипликация (Pixar) — эмоциональные истории, персонажи с мимикой:

3D animated, Pixar style, cartoon proportions, cinematic lighting, warm tones

- 2D Комикс — проще в генерации, подходит для юмора и мемов:

Comic book style, 2D flat design, bold outlines, vibrant colors, dynamic composition

- Полуреалистичный 3D — серьёзные темы, B2B, образование:

Semi-realistic 3D, cinematic rendering, photorealistic lighting, Unreal Engine quality

- Cartoon 2D Animation — молодая аудитория, мемный контент:

2D cartoon style, simple shapes, flat colors, playful design, Adventure Time vibe

III. Генерация раскадровки

На этом этапе ключевое, это получение двух промптов для каждой сцены сценария:

1. Промпт для создания иллюстрации (стартовый фрейм)
2. Промпт для оживления в Higgsfield (VEO 3 анимация)

Промпт для раскадровки:

Действуй как креативный продюсер с экспертизой в AI создании роликов. Я тебе присылаю сценарий. Твоя задача, основываясь на best practice, сделать мне раскадровку. Важно, каждые 5 секунд должно что-то меняться, постоянно должно происходить что-то залипательное в кадре, что будет а) иллюстрировать происходящее скрипта, б) повышать метрику удержания.

Первый кадр — это всегда хук, должно произойти что-то, что ломает парадигму, чтобы зацепить пользователя.

Разбей мой сценарий на кадры с учетом моих вводных.Для каждого кадра мне необходимо, основываясь на лучших практиках:

1. Промпт для Start Frame для картинки.

2. Промпт для VEO 3 с подробным описанием действия объектов на видео, с учетом лучших практик из файла, для того чтобы потом оживить этот старт фрейм.

IV. Генерация стартовых фреймов и анимация

Далее копируем стартовый фрейм для генерации изображения для каждого кадра и к каждому промпту прикладываем референс персонажа. Для этого лучше использовать Midjourney или Nano Banana.

Все стартовые фреймы можно создать сразу и сохранить с названиями scene_01.png, scene_02.png и тд - после чего обязательно все сцены проверить на консистенцию персонажей и стиля.

Дальше переходим к анимации. В Higgsfield (или в VEO 3) загружаем стартовый фрейм, вставляем промпт для анимации из Claude и настраиваем параметры. Генерация занимает 1-3 минуты на сцену.

Финально все анимированные сцены собираем вместе в CapCut, добавляем переходы, музыку или озвучку, субтитры, и тд.

Вуаля — теперь вы профессиональный мультипликатор, и вас никогда не заменит AI (в ближайшие недели) 😠

Делитесь постом с друзьями и командой и пишите в комментах про какие еще генеративные стили/видосики вам интересно узнать

Конференция про AI в маркетинге

Мы уже несколько лет ускоряем у себя различные направления в маркетинге с помощью AI и AI агентов: от сбора лендингов, ботов и генерации инсайтов из аналитики до создания видео- и статичных креативов в промышленных масштабах. Если вы до сих пор пользуетесь только ChatGPT вместо выстроенных процессов и агентных систем — есть риск скоро стать неконкурентоспособными 😠

Мы собрали самых топовых ребят на конференцию, чтобы показать вам самое мясо и самые подробные фреймворки того, что прямо сейчас позволяет бизнесу зарабатывать больше за единицу времени

Кто будет выступать:

Павел Молянов — основатель «Сделаем» (топ-3 контент-агентств). Навайбкодил бота без разработчиков, который набрал 20К пользователей за 5 месяцев. Покажет как маркетологу самому делать сайты, ботов и автоматизации без команды разработки.

Илья Красинский — CEO Rick.ai, автор ABCDX-сегментации. Расскажет как AI стирает границу между маркетингом, продажами и продуктом и почему это меняет работу команд.

Юра Ребрик — Founder & CEO Fluently (Y Combinator, $6M ARR за 8 месяцев). Покажет как выстроить AI-native аналитику, которая даёт инсайты за секунды — и как его команда экономит на этом десятки часов в неделю.

Сева Устинов — 21+ лет в performance marketing, founder Plurio AI & Elly Analytics. Перевёл команду из 30+ человек на работу в Cursor, покажет как работает перформанс команда будущего, что уже не делают команды с AI-Ad-Driven подходом.

А мы покажем наши новые фреймворки как генерировать много крутого контента, видео и креативов при помощи AI-тулов без штата дизайнеров и копирайтеров.

Заберёте с собой от нас:

- Скиллы для Claude Code для сборки сайтов и ботов
- Miro-доску с пошаговым воркфлоу создания видеоконтента в Higgsfield
- Шаблон настройки Cursor для работы команды с AI-агентами
- План по созданию сквозной AI-аналитики in-house

5 марта, 16:00 CET, 18:00 Мск — ждем всех, ребзя! 😮😮

Регистрируйтесь как обычно в боте — https://t.me/marketing_conference_bot