💛 Как легально собрать огромную базу контактов с помощью ИИ

На прошлой неделе в Нейроцехе выступила директор по маркетингу Дарья Руцинская и рассказала, как она за один вечер с помощью Claude собрала базу B2B-контактов, которую агентство делало бы квартал. Если кратко, то она с полного нуля собрала полноценную базу из 1768 контактов: с email-адресами, аккаунтами в тг, линкедине, и других платформах. Полный вебинар доступен резидентам Нейроцеха, а здесь поделюсь с вами одним из классных моментов веба — как Дарья превратила сырую базу в нормальный список контактов.

———————————

Чтобы превратить сырую базу в рабочий инструмент, к каждому имени нужно привязать email, телефон или Telegram.

Для этого хорошо подходит Apify — маркетплейс скреперов, где разработчики выкладывают скреперы для разных задач. Одни скреперы бесплатные, другие стоят от 1 цента за контакт. Также у Apify есть API, к которому Claude может подключаться самостоятельно.

Чтобы связать Claude и Apify, можно просто дать ссылку первому на документацию — тот объяснит, что делать дальше. После подключения нейронка сможет самостоятельно обращаться к маркетплейсу: искать подходящие скреперы, объяснять их расценки, предлагать варианты и запускать поиск..

Важно: при работе с Apify через Claude сразу пропишите в промпте (или Claude.md), что каждое обращение к платному скреперу Claude должен выполнять только с вашего подтверждения.
Нам для работы понадобится скрепер email-адресов caprolok.

Но перед тем как его запустить, придется найти домены компаний. Эту задачу Claude выполнит без Apify и бесплатно. Claude возьмет название каждой компании из базы, найдет ее сайт и проверит, существует ли домен. Если в базе указана «Газпромнефть», Claude найдет домен gazpromneft.ru и убедится, что он активен.

Затем можно будет определить email-паттерн каждой компании. Корпоративные email строятся по единому шаблону внутри одной компании: например, d.example@rogagroup.ru или rda@rogagroup.ru. Скрепер на Apify найдет любой публичный email компании (чаще всего HR-отдела) и определит по нему паттерн. После этого Claude подставит паттерн к каждому имени из базы и получит предполагаемый email.

Останется проверить, какие из этих email реально существуют. Claude сделает SMTP-верификацию: отправит проверочные запросы и посмотрит, какие адреса активны.

После этих трех шагов больше половины контактов в базе получат предполагаемые email-адреса, а часть из них пройдет верификацию. Но email — не единственный и не всегда главный канал связи. Многие руководители ведут деловую переписку в Telegram.

#кейсы

@neurozeh

Andrej Karpathy почти не касается клавиатуры.

Один из сооснователей OpenAI и бывший директор AI в Tesla пишет про свой воркфлоу с Cursor:

I just talk to Composer with SuperWhisper so I barely even touch the keyboard

Буквально говорит в нейросеть голосом, а не печатает.

Если вы ещё не пробовали голосовой ввод в LLM — это, наверное, самый недооценённый анлок прямо сейчас.

Простая математика: в среднем мы печатаем 52 слова в минуту, айтишники — 70. Говорим — 150–180. В 2–3 раза быстрее клавиатуры. Developer advocate из Pinecone замерил на себе: 90 слов печатью, 179 голосом. За год надиктовал 180 тысяч слов в 36 приложениях.

Голос раскрывается не везде — формы, табличный ввод и код быстрее печатать. Но промпт для LLM, длинное сообщение, черновик идеи, ресёрч вслух — это линейный поток, и тут диктовка выигрывает с большим отрывом.

С чего начать, если никогда не диктовали:

— Прямо сейчас бесплатно: голосовая кнопка в приложении ChatGPT — есть на любой платформе. Русский расшифровывает отлично. В приложении Claude для русского пока плохо, ждём.

— В любое приложение, бесплатно: SuperWhisper (ту же, которую использует Karpathy). Модель Standard бесплатна и даёт процентов 95% качества топовой. Win/Mac/iPhone.

— Полностью локально, ничего не уходит в облако: Handy и OpenWhispr — мои две любимые софтины, обе open-source, обе на моделях Whisper, а Handy из коробки поддерживает еще кучу моделей. Локально = бесплатно. Win/Mac.

— На всех платформах сразу, включая Android: WisprFlow. Бесплатный план щедрый: 2000 слов в неделю на компе и 1000 на айфоне — для попробовать хватает с запасом.

Ещё один факт, который обычно удивляет: качество пунктуации прямо влияет на качество ответов LLM, это не косметика. Работа Sclar et al. на ICLR 2024 показала разницу в accuracy ответа до 76 процентных пунктов только от форматирования промпта. Без запятых модели буквально думают хуже 🤯

---

В большой статье на сайте — всё, что не влезло сюда:

— тот самый промпт для пунктуации (коротко, работает для любой Whisper-модели)
— как настроить Whisper Large локально с GPU-ускорением на NVIDIA
— GigaAM от Сбера — стоит ли переходить для чистого русского
— бенчмарк Turbo vs Large v3 на RTX 5070 Ti со всеми цифрами
— что потянет Mac с Apple Silicon

https://egorsokolov.ru/ai/golosovoy-vvod-raspoznavanie-rechi/ 🖤


Попробуйте что-нибудь из списка сегодня. Разница от набора клавиатурой обычно заметна с первого абзаца.

Если пост оказался полезным — форвардните другу, который всё ещё печатает руками в ChatGPT, через неделю он скажет вам спасибо.

А если тема зашла — заходите в канал Нейросеть не виновата, там разбираю AI-скиллы, агентов и то, что реально работает на практике.

#инструменты

🟡 Канбан-доска, где задачи раскидвыать задачи между ИИ-агентами и реальными людьми

Нашел прикольный проект на Гитхабе — Multica. Это что-то вроде обычной доски задач как Trello или Jira, но с одним отличием: задачи можно ставить людям и ИИ-агентам: Claude Code, Codex, Gemini и другим. Можно выбрать агента, назначить ему задачу, и он сам возьмет её в работу: напишет код, поменяет статус, оставит комментарий, а если застрянет — сообщит об этом. В общей ленте действия людей и агентов будут идти вперемешку, поэтому всегда будет видно, кто и что сделал.

Еще прикол в том, что любая задача будет ставится в очередь, а агент сам будет ее подхватывает, выполнять и отчитываться. Можно запустить несколько агентов на разные задачи, уйти на пару часов и потом вернуться посмотреть, что каждый сделал.

И еще одна полезная штука — переиспользуемые скиллы. Когда агент решит какую-то задачу, удачное решение сохранится в его память. В следующий раз, когда похожая задача попадется любому агенту в команде, он возьмет готовый опыт, а не будет разбираться с нуля. Со временем таких решений накопится целая библиотека, и каждый новый агент сразу будет уметь все, что команда уже делала раньше.

Есть облачная версия, так что можно запустить ее на своем сервере.

P. S. Пока что проект бесплатный, но когда-нибудь 100% за него попросят денюжку. Благо есть Гитхаб, который можно показать своему агенту и попросить собрать что-нибудь похожее.

#инструменты

@neurozeh

Как создавать что угодно в Claude Code через команду агентов

Недавно в Нейроцехе выступил Илья Измайлов, основатель Buyer, и рассказал про свой прикольный подход по разработке с помощью ИИ-агентов. Если коротко, он создал команду агентов, которые сначала максимально подробно расспрашивают вас, что вы хотите сделать, а потом делают это.

🟡 Сначала агент проведет интервью. Claude задаст от двух до шести вопросов, чтобы понять, что именно вы хотите получить. Параллельно он исследует вашу кодовую базу — изучит структуру проекта, существующие файлы и зависимости. Вопросы будут касаться бизнес-логики: для кого эта фича, как пользователь будет с ней взаимодействовать, какой результат ожидается. Технических вопросов пайплайн задавать не будет — все решения по архитектуре и реализации примут агенты на следующих этапах.

На выходе интервью пайплайн сформирует три вещи.

— Бриф с критериями успеха: что нужно сделать, для кого и как понять, что фича готова.

— Список задач с первичной декомпозицией работы, который будет уточняться на следующих этапах.

— Оценку сложности: simple, medium или complex. От этой оценки зависит, сколько агентов подключится к работе: для простой фичи хватит трех-четырех, для сложной пайплайн запустит до тринадцати.

Все эти данные пайплайн сохранит в файлы внутри проекта: brief, decisions.md, verification_plan.

🟡 Когда пайплайн сформирует бриф и определит сложность задачи, он запустит следующую фазу — обсуждение архитектуры. Три агента-архитектора получат бриф, файл claude.md и папку conventions вашего проекта, а затем начнут обсуждать между собой, как лучше реализовать задачу. Они будут искать возможные риски и нетипичные сценарии использования, учитывать существующую структуру кода и формировать decisions.md — документ со всеми принятыми архитектурными решениями.

🟡 После архитекторов подключатся риск-тестеры. Они возьмут список потенциальных проблем, который составили архитекторы, и проверят, действительно ли эти проблемы критичны.

🟡 Дальше пайплайн перейдет к написанию кода. В зависимости от сложности задачи он запустит от одного до трех кодеров. Каждый кодер получит свой набор задач из списка, который составили архитекторы. Параллельно с кодерами будут работать отдельные ревьюеры, которые будут проверять написанный код. Если ревьюер найдет проблему, он вернет задачу кодеру с замечаниями, кодер исправит и отправит на повторную проверку.

🟡 Последняя фаза — верификация. Пайплайн запустит трех агентов, которые независимо друг от друга проверят результат по verification_plan, составленному в начале работы.

Короче, система очень классная, а главное — действенная. Полный вебинар с разбором системы и комментами от Ильи есть в Нейроцехе, а здесь держите небольшой фрагмент.

#кейсы

@neurozeh

🟡 Превращаем любые файлы в тексты для нейросетей

Вспомнил про хороший инструмент от Майкрософтов, который практически любой формат фалйа может перевести в Markdown. Называется MarkItDown.

Зачем это нужно? Потому что нейросети лучше всего понимают именно Markdown — они на нём обучены, он компактный и сохраняет структуру: заголовки, списки, таблицы, ссылки. Если загрузить в модель обычный PDF или презентацию, она получит набор обрывков без контекста. MarkItDown поможет перегнать любые PDF, Word, Excel, PowerPoint, картинки, аудиофайлы, HTML-страницы, CSV, JSON, ZIP-архивы, видео с YouTube, электронные книги в чистый структурированный текст. Для картинок умеет распознавать текст через OCR, для аудио — расшифровывать речь.

Это все добро вам пригодится, чтобы подготовить основу для своей личной базы знаний, скормить агенту какую-то важную инфу или просто систематизировать всю инфу из разных источников.

Короче, штука полезная. Для удобства есть даже MCP-сервер для подключения напрямую к Claude Desktop и другим ИИ-инструментам.

#инструменты

@neurozeh

🟡 Завтра Нейроцех открывается, вступайте к нам в клуб

Вы слышали это месяц назад и вот мы пишем это снова. Вы можете вступить в наш клуб с 27 апреля по 1 мая. Потом мы снова закроем продажи ещё на месяц.

Вступить в Нейроцех → @neurozeh_bot

🦄 Смотрите, что есть у нас в Нейроцехе:

— Гайды по внедрению ИИ в свои рабочие процессы. 115 подробных, детальных и самое главное реальных инструкций, лично протестированных нами. И написанных;)

— Лекторий с вебинарами практиков. Постоянно приглашаем выступить экспертов с кейсами применения нейросетей. Они рассказывают, что конкретно они делают ИИ-шками и как это реализовали. Ко всем вебинарам мы пишем текстовые гайды-инструкции. Это значит, что вы можете даже не смотреть вебинар — под ним вас будет ждать текстовая расшифровка в формате классной статьи.

— Сообщество ИИ-энтузиастов, в котором вы будете окружены идеями, что же еще такого делегировать нейросетям.

— Мини-курсы по конкретным темам. Это подборки последовательных уроков для новичков, чтобы погрузиться в тему. У нас уже есть мини-курс для совсем новичков по выбору и оплате нейросетей, мини-курс по копирайтингу для всех, кто работает с текстом. А еще мини-курс по работе с картинками, созданию ИИ-агентов и вайб-кодингу. Короче, эти мини-курсы закроют всю базу, которую вы сможете использовать в работе.

— Кейсы наших резидентов. Мы каждый месяц общаемся с аудиторией и спрашиваем, что же такого крутого сделали наши участники. Кейсы — это еще один источник знанй: тут и инсайты, и лайфхаки, и промпты. В общем, все, что мы так любим;)

Кому будет полезно. Да всем. Курс по копирайтингу и гайды по текстам пригодятся авторам, редакторам, маркетологам. Курс по картинкам и гайды по ним — всем, кто работает с контентом. А проджектам, продактам, предпринимателям пригодится инфа по автоматизации. В общем, в нашем клубе пользу получат все, кто хочет закатать рукава и в ближайшие недели передать часть своих задач нейросетям.

ПРО-спецам будет интересно пообщаться с нашими резидентами и обменяться опытом.

В «Нейроцехе» не понравится тем, кто не верит в возможность использования нейросетей в работе; думает, что это просто бесполезная игрушка. А еще тем, кто не сможет хотя бы пару часов в неделю выделять на внедрение нейросеток в свою работу.

Если еще не решились, можете изучить полный список гайдов и вебинаров на сайте «Нейроцеха»:

→ Посмотреть список гайдов
→ Посмотреть список вебинаров
→ Посмотреть мини-курсы
→ Почтитать бесплатные кейсы
→ Посмотреть бесплатные статьи в блоге

А если уже созрели для покупки, дождитесь понедельника. В 00:00 по московскому времени мы откроем продажи и вы сможете к нам присоединиться.

😮 Что нового в мире ИИ

🟡 Moonshot AI выпустила Kimi K2.6 — открытую модель для кода и агентных задач с контекстным окном в 256 тысяч токенов. Вместе с ней представили K2.6 Agent Swarm — систему из 300 параллельных подагентов, которая за один цикл сможет выдать до 100 готовых файлов, включая литературные обзоры на 100 000 слов и базы данных на 20 000 строк.

💛 OpenAI официально выпустила GPT Image 2. Новая модель перед генерацией сначала рассуждает и ищет информацию, благодаря чему корректно отрисовывает длинные текстовые надписи и сложную типографику. На Arena с приличным отрывом заняла первое место во всех категориях.

🟡 OpenAI анонсировала GPT-5.5 с фокусом на агентную работу. Контекстное окно выросло до 256 тысяч токенов, на SWE-bench Verified модель решила 48,7% задач, а внутренняя проверка шагов снизила галлюцинации на 40%. Во всех тестах обошла Claude Opus 4.7.

💛 OpenAI запустила рабочих агентов в ChatGPT. Теперь агент сможет сам разбить задачу на шаги, будет работать в облаке и сможет подключиться к Google Docs, Outlook и Slack.

💛 DeepSeek выпустила V4 в двух вариантах: Pro на 1,6 триллиона параметров и Flash на 284 миллиарда. Обе модели открыты, получили контекст в 1 миллион токенов по умолчанию и уже интегрированы с Claude Code, OpenClaw и OpenCode.

💛 xAI выпустила Grok Voice Think Fast 1.0 — голосовую модель для сложных многоэтапных сценариев. Заняла первое место в Tau Voice Bench, одном из ключевых бенчмарков для голосовых систем.

🟡 Alibaba выпустила Qwen3.6-27B на 27 миллиардов параметров с нативной поддержкой 262 тысяч токенов контекста. На SWE-bench и Terminal-bench модель вплотную приблизилась к топовым закрытым решениям и обошла многие открытые модели, значительно превосходящие её по размеру.

#дайджест

@neurozeh

🟡 Через пару лет не уметь в нейросети будет как не уметь Гугл доки сегодня

Я не помню ни одной вакансии за последние 4 года, чтобы там было написано «Не умеешь пользоваться гугл таблицами и документами? Да и пофиг, мы на работе только в солитера играем!»

Все подобные инструменты уже давно база и очень странно, если человек не умеет ими пользоваться. Через полгода-год такое же будет и с нейронками. Потому что нафига нанимать спеца, который вроде и может все сделать, но сильно проигрывает другим по скорости и качеству?

Поэтому куча компаний уже делает корпоративные курсы и всячески поощряет использование ИИшек. Проблема одна — нейросети развиваются быстрее гугл доков. Каждые пару недель выходят новые модели, появляются новые подходы и т. д. Поэтому нельзя откладывать все на потом или выучить один раз — использовать нейронки и изучать их нужно постоянно. Иначе потом придется догонять остальных и разбираться в куче нового и непонятного.

Чтобы не думать, как изучать все новое и ничего не пропускать — вступайте к нам в Нейроцех. Мы следим за всеми трендами и важными апдейтами и рассказываем про них. Оперативно проводим вебинары по самым горячим темам, чтобы во всем разобраться. А когда не до вебов — обсуждаем все в чате на 400 с лишним человек.

Так что приходите к нам и учитесь вместе с нами. Лучше начать сейчас, чем хвататься за все впопыхах через год.

Присоединяйтесь → @neurozeh_bot

🟡 Движок, который заставит ИИ-агента учиться на своих ошибках

Лично меня большего всего в агентах расстраивает, что они не учатся на своих ошибках. Точнее, учатся, но не очень эффективно. Один агент может менять свои инструкции, перестраивать их и т. д., но при этом он сам от этого умнеет условно процентов на 30, а другой агент в новом чате по инструкциям от предыдущего агента будет лучше процентов на 10.

Плюс все новые агенты каждую сессию начинают как будто с чистого листа — не помнят, какие решения сработали, какие нет, и какие ошибки уже были.

Исправить эту проблему можно с помощью Evolver. Он сканирует логи и историю работы агента, находит паттерны ошибок и слабые места, и на основе этого генерирует набор инструкций — авторы называют их «гены». Агент подхватывает эти гены и в следующий раз действует иначе. Не повторяет одни и те же косяки, а учитывает прошлый опыт. Со временем таких генов накапливается целая библиотека, и агент на конкретном проекте реально становится сильнее с каждым запуском.

Работает с Claude Code, Cursor и OpenClaw — по сути, с любым агентом, который пишет код.

#инструменты

@neurozeh

🟡 Большинство людей и компаний используют ИИ только для отчетов

Я часто спрашиваю у диджитальщиков, как они используют нейросети. И самый популярный ответ — делаю транскрибации и саммари по ним. А дальше уже пишу-верчу руками. В разных бизнесах часто такая же история: нейронки подключают к созвонам, чтобы те делали текстовые выжимки. Ну и отчеты иногда с ними собирают.

Почему так происходит? Потому что отчеты и саммари это самая простая точка входа. Закидываешь файл — на выходе получаешь файлик покрасивее. Хотя если немного постараться, дальше из этого файлика можно такую пушку сделать: подключить к нему агента, чтобы тот сравнивал показатели за разные месяцы или планировал работу исходя из заметок. Ставил задачи сам себе или вносил их вам в календарь и еще много чего 🟡.

Возможностей для прокачки супер много. Но здесь большинство людей и компаний приходят в тупик: подробных инструкций, как все эти дела автоматизировать нет. Хороших инструментов и обучалок тоже мало. Поэтому приходится или откладывать до лучших времен, или собирать информацию по крупицам.

Чтобы сэкономить время и силы — приходите к нам в Нейроцех. Мы делаем все, чтобы вы не искали нужную инфу и получали все в одном месте. Мы не даем только теорию — у нас очень много практических кейсов с пошаговыми инструкциями.

Далеко ходить не надо — недавно у нас выступал Дмитрий Южанин, CEO агентства «Сделано». Он подробно показал, как перевел работу всего агентства в нейронки. Подключил к ним все источники данных и как у него за счет этого выросла конверсия из коммерческого предложения в клиента до 50%. Как говорится, приходите, смотрите, читайте и внедряйте.

Присоединяйтесь → @neurozeh_bot

🟡 Совет всем, кто вайб-кодит свои приложения

Следите за их безопасностью и соблюдением законов. Нейронки уже давно с ползахода могут написать сайт и ботика, но все еще часто хранят важные пароли в открытом доступе или делают очень незащищенные базы данных. И если захотеть — все эти приложения можно легко взломать. Ну или просто наказать их создателя. Поэтому держите 3 важных совета:

🟡 Перед запуском попросите нейронку проверить проект. Можно использовать такие промпты:

Проверь мое приложение на уязвимости по стандартам OWASP

Найди утечки ключей и паролей во фронтенде и API-маршрутах

Убедись, что заголовки безопасности настроены

Можно также запускать команду /code-review в чате.

🟡 Просите проверять, что API-ключи не попали во фронтенд. Нейронка любит засовывать их в ту часть кода, которая отдается в браузер, а оттуда их может вытащить кто угодно. И сразу же попросите настроить ограничение на количество запросов к API, иначе кто-нибудь может засыпать приложение запросами и накрутить счёт за сервис.

🟡 Ну и если приложение собирает данные пользователей — нужна политика конфиденциальности, оферта и соблюдение правил 152-ФЗ, иначе можно получить штраф от грозных дядек и тетек в пиджахах.

#мнение

@neurozeh

🟡 Пока кого-то увольняют, кто-то богатеет

Мое инфополе последнее время разделилось на 2 лагеря:

🟡 рынку труда плохо, всех сокращают, заставляют делать кучу новой работы, а платят также

🟡 мне ок, доходы только растут. Да, задач стало больше, но трачу я на них столько же времени, как и раньше

И вот пока что по всем наблюдениям 90% первого лагеря не используют нейросети или используют только DeepSeek и ChatGPT. И делают там малую часть работы: что-то ищут, чуть-чуть пишут и т.д.

А второй лагерь — лагерь трушных ИИшников. Тех, кто пытается почти всю работу спихнуть на нейросети и продумывает, как сделать это правильно. Как правильно выстроить систему, чтобы нейронка выдавала хорошие результаты и всю рутину брала на себя. Поэтому ребята и зарабатывают больше: они работают не в одиночку, а с очень сильным помощником.

Вступить во второй лагерь несложно: нужно научиться собирать решения под свои задачи, видеть, где нейросеть потащит, а где наломает дров. Выстраивать архитектуру так, чтобы она не сыпалась в работе. Проще всего этому научиться в среде, где каждый день решают похожие задачи и есть с кем сверяться.

Нейроцех — как раз такое место. Каждую неделю на вебинарах практики разбирают свои реальные проекты — что собрали, на чем сэкономили, где сломались и как починили. В чате люди обсуждают свои задачи и помогают друг другу выкрутиться, когда зашли в тупик. Если готовы поменять лагерь — приходите к нам → @neurozeh_bot