Written with AI assistance from the source video. The video is the authority.
Log in to leave a comment
No posts yet
Когда пытаешься проводить исследование рынка с помощью данных из социальных сетей по инструкциям из YouTube или блогов, быстро упираешься в тупик. Пример кода выдает ошибки в терминале, а после нескольких запусков инструментов с открытым исходным кодом с карты списываются десятки долларов за API. Если посмотреть на собранный текст, половину составляют рекламные посты и спам из Twitter, а полезной информации для проектирования сервиса не найти даже с лупой.
Именно с этой стеной в первую очередь сталкиваются соло-фаундеры без бэкграунда в разработке и начинающие PM. При использовании инструментов с открытым исходным кодом, таких как last30days-skill, важны не громкие тренды ИИ. Главное — создать среду, где расходы строго ограничены 5 долларами в месяц, бесполезный шум отсеивается, а бизнес-возможности находятся прямо в жалобах пользователей.
Чтобы не застрять на этапе настройки окружения, устанавливать всё нужно по проверенным командам. Откройте терминал Linux или macOS и выполните команды по порядку.
sudo apt update && sudo apt install -y git nodejs npm gh pipx.pipx install yt-dlp && pipx ensurepath, чтобы поместить инструмент асинхронного сбора в изолированное пространство и избежать конфликтов с существующим окружением Python./plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill, а затем /plugin install last30days — на этом установка скилла сбора завершена. Если вы используете Cursor или Codex, установите его глобально с помощью npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g.После завершения установки необходимо создать файл .env в корневой папке проекта и добавить в него ключи API. Укажите ключ Anthropic (ANTHROPIC_API_KEY) и ключ Scrape Creators для сбора данных из X (SCRAPECREATORS_API_KEY). Чтобы ключи не утекли в публичные репозитории вроде GitHub, обязательно добавьте строку .env в файл .gitignore в той же папке.
Запускать скрипт сразу после добавления ключей нельзя. В консоли Anthropic изначально установлен месячный лимит в 100 долларов. При некорректном цикле в коде деньги с вашего счета улетят за мгновение.
Для контроля расходов перейдите в меню Billing в консоли разработчика Anthropic (platform.claude.com). Измените Monthly Spend Limit на 5 долларов. Сразу под ним отключите переключатель Auto-reload (автоматическое пополнение). Теперь, как только месячные расходы достигнут 5 долларов, все запросы к API прекратятся.
last30days-skill собирает данные из Reddit, Hacker News и GitHub через открытые API и публичный JSON, поэтому стоимость сбора сырых данных равна 0 вон. Если при очистке собранных постов использовать кэширование промптов и модель Claude 3.5 Haiku, бюджета в 5 долларов в месяц вполне хватит для ежедневного анализа сотен публикаций из сообществ.
В X и Reddit полно постов с продвижением собственных продуктов и партнерскими ссылками. Если собирать их как есть, легко принять фейковые тренды за реальные потребности рынка.
Хотя last30days v3 по умолчанию использует алгоритм релевантности, чтобы получить чистые данные, нужно вручную настроить параметры поиска. При сборе данных с Reddit сузьте область до конкретных сабреддитов, таких как r/SaaS, r/micro-saas, r/SideProject, и укажите сбор преимущественно тех комментариев, которые набрали много апвоутов.
При парсинге данных из X необходимо исключить рекламные твиты, опубликованные самими создателями продуктов.
about:"SaaS tool" -from:promoted, чтобы отсеять рекламные твиты.INCLUDE_SOURCES=reddit,hackernews,github — это отключит обычные социальные каналы с большим количеством флуда и позволит получать данные только из сообществ разработчиков и предпринимателей.--as-of=2026-05-01.С такими фильтрами почти все материалы для вирального маркетинга будут отсеяны. В результатах сбора останутся только реальные вопросы и ответы, которыми обмениваются пользователи.
Собранные текстовые данные — это, по сути, сырая речь пользователей. Если читать её как есть, вы просто потеряете время. Выполните приведенный ниже промпт, чтобы разложить текст по 4 типам жалоб — это сэкономит вам более 6 часов на исследование рынка каждую неделю.
`text
[Определение роли]
Вы — старший продуктовый менеджер (PM) в сфере B2B SaaS и IT-продуктов.
[Входные данные]
Исходные тексты социальных данных за последние 30 дней, собранные путем выполнения /last30days
[Инструкция по классификации]
Исключите из собранного текста простые проявления эмоций и классифицируйте жалобы, возникшие при использовании существующих продуктов/сервисов, по 4 категориям ниже, оформив их в виде таблицы Markdown.
[Формат вывода]
Категория | Основные цитаты пользователей (оригинальный язык) | Частота / Количество лайков | Возможности для проектирования нового сервиса
`
После завершения классификации превратите фразы, которые реально использовали пользователи, в копирайтинг для лендинга или формулировки для концепт-документа. Например, если на Reddit было много постов «Я боюсь, что счет за API внезапно составит 200 долларов», главный заголовок лендинга можно сформулировать как «Автоматическая система блокировки в реальном времени, которая избавит вас от страха перед счетами за API».
Собранные результаты можно сразу выгрузить в виде аккуратной веб-страницы для брифинга с помощью опции --emit=html. Сохраненные локально аналитические данные можно напрямую перенести и заполнить ими шаблон PRD-документа.
`markdown
В настоящее время пользователи теряют [X часов] каждую неделю из-за [конкретного технического трения] в существующем решении.