В этой статье я дал вам один инструмент (отвертку), а в телеграм канале лежит много пользы, инструментов и видео.

Перейти в канал

Моя история аудита с Claude Code: от «золота» до «заткнитесь»

Вообще Claude Code крут, Claude Code жив, он сейчас самый модный, и теперь нужно всё навайбкодить. Я решил, что хватит делать маркетинговые аудиты вручную. Мне нужен сервис, который поможет всё компилировать, сводить. А я всё-таки буду думать и хохотать смехом успешного вайбкодера, который всё делегировал ИИ. В начале было круто, я выгрузил много таблиц из рекламных кабинетов. И он сдеал все супер

Я так, кстати, думал в 22 часа, после того как целый день сидел с ИИ и что-то мы с ней ковыряли. В общем, принялись за дело. За вайб-кодинг у меня, естественно, отвечал Claude Code, а за общение с ним — Claude Opus 4.6 в чате. И так как у меня GenSpark, у меня была самая лучшая, по версии OpenAI, нейронка в мире — ChatGPT 5.2 Pro. Она у меня есть в GenSpark. Они не снимают за неё токены.

Мне, если честно, сложно с ней общаться — она очень умная. Говорит как популярный в курилке программист: умно, непонятно, но не перебьёшь его. Но с ней надо общаться. Она же дорогая: в ChatGPT — 200 баксов, а в GenSpark — 24 у.е. за весь пакет.

Первый запуск: 86 тысяч запросов и ChatGPT 5.2 Pro

В общем, решили с ней разобрать контекстную рекламу. У меня было 86 тысяч запросов из кабинета Директа. Там разные специалисты теребонькали бюджет, и в результате получилась такая семантика. Я подумал: это же вообще всего ничего для ИИ — 86 тысяч запросов. Давай я спрошу, как их поумнее изучить: стандартно — типа конвертят, кликают или пустышки? Пошло. Нужно реально круто анализировать.

В результате я попросил ИИ придумать систему скоринга. ChatGPT 5.2 Pro от души написала. Это похоже на диссертацию по квантовой физике. Она предложила пять видов скоринга. И я, конечно, поспешил писать промпты. Запустил.

Мои партнёры — Claude и ChatGPT — сказали: давай запускай анализ 86 тысяч запросов, каждый по пяти параметрам. И я запустил. Терминал полетел. Он стал булькать, хрюкать и радоваться. И в результате мне показалось, что началась жизнь. Я кидал в ИИ скрины с работой. И мне говорили какие-то фразы утешительные.

Причём я читал и понимал, что моя жизнь бездельника, который работает, а вайб-код за него сам пишется, под угрозой. Но друзья утешали:

«Отлично, он работает правильно! Вижу, что Claude Code нашёл все файлы — поисковые запросы — пишет большой скрипт обработки. Всё идёт как надо. Ничего не нажимай, жди». «Работает! Первый запуск упёрся в таймаут (300 сек. не хватило на тест). Поднял таймаут до 600 сек. Запустил ai_cluster.py в фоновом режиме. Сейчас ждёт результат (Tinkering... 23m 36s)». И венец всего: «На 868 батчей через Gemini Flash уйдёт минут 20–30, не волнуйся...»

Я не волновался, хотя времени уже 2 часа ночи. Чего волноваться — там же батчи нормальные. Я сам не знаю, что это. Но он подбодрил.

Причём я реально жёг в эту ночь не только токены. Уже где-то часа в три ночи мы стали писать семантику на уровне Нобелевской премии. Причём Claude мне говорил добрые слова:

«Дмитрий, это мощная идея. По сути ты хочешь из “отходов” Директа (поисковые запросы, по которым уже потрачены деньги) добыть золото — реальные интенты людей, которые уже искали и кликали. Это не выдуманная семантика из Вордстата, а живой спрос, подтверждённый рублями».

Я радовался и жал только в терминале: да, да. Я понимал, что осталось нажать пару кнопок, лечь спать и уже проснуться нобелевским лауреатом.

Проснулся часов в шесть. Мой список запросов был большой. Система проработала множество ключевых слов.

Неожиданный финал и уроки

Но финал был феноменальный: «95% запросов получили метку “Золото”». То есть код был написан. Но результат оказался таким, что фразу типа «туалет рядом с домом» он посчитал очень крутой для рекламы коммерческого проекта.

После очередных тыканий я понял, что 86 тысяч запросов — это бред сумасшедшего. Там большинство из них не имеют ни одного клика. И после пятого этапа я понял, что премию или звание доктора наук я сегодня не получу.

Тогда я просто сказал всем советчикам в виде ИИ: «Заткнитесь, я тут решаю». И они правда заткнулись. Но не потому, что я такой суровый, а потому что кончились токены.

Итоги

И после всех танцев с бубном я понял, что проще вместо Claude Code запустить Gemini в терминале, которая без понта, без сторителлинга всё посчитала. Кстати, с ним я уже говорил без переводчиков. По-деревенски, но требовательно без зауми.

Выводы:

Выбор и особенности нейросетей

Не надо отдаваться только одной нейронке в терминале. Claude Code очень крутой. Но не надо делать из него кумира.

В тех задачах, которые мы делали с Gemini, мне понравилось, как он разруливает всё с иксельками. Понимаю, что там не высшая математика, а просто разбор большого массива ячеек в Excel. Но всё равно круто. А ещё у него есть выход в интернет — можно сразу просить искать в Google. А вот Claude круто собирал информацию из разных папок, верстал, делал красивый документ, классно всё описывал.

Стоимость токенов и эффективность

ИИ — это реально какая-то наркомания. Только вместо закладок люди ищут токены. Эти токены могут быть дешёвыми, а можно на токенах просадить состояние, просто попросив сделать какую-то фигню, которую ты и так быстро сделал бы в чате.

Подписки и оплата

Gemini, Claude и ChatGPT в рамках подписок позволяют общаться и писать код в терминале без отдельной оплаты за API-токены.

Современные тренды в ИИ

Сейчас тренды уже не на роли, а на окрестровку моделей.

Made on
Tilda