Трендовый репозиторий №1 на GitHub ТОЛЬКО ЧТО РЕШИЛ проблему поиска в Claude
CChase AI
Computing/SoftwareAdvertising/MarketingInternet Technology
Transcript
00:00:00У Cloud Code есть проблема с поиском информации, и этот открытый репозиторий GitHub её решает.
00:00:05Он называется Last 30 Days и помогает справиться с дилеммой, с которой вы сталкиваетесь,
00:00:08когда пытаетесь заставить Cloud Code что-то найти.
00:00:10Мы либо полагаемся на веб-поиск, который по сути является просто приукрашенным поиском в Google,
00:00:14либо нам приходится использовать глубокий поиск, который занимает 5, 10, 15, 20 минут,
00:00:19требует сотни субагентов и потенциально миллионы токенов.
00:00:23Навык Last 30 Days предлагает идеальный золотой середину,
00:00:26позволяя собирать данные с кучи различных платформ
00:00:28и определять реальное мнение пользователей,
00:00:31а не только заголовки и статьи с высокой SEO-оптимизацией.
00:00:35Это идеальный инструмент для тех, кто ищет информацию с помощью Cloud Code,
00:00:38так что вам точно стоит досмотреть это видео.
00:00:40Итак, навык Last 30 Days — это открытый репозиторий на GitHub, набравший 55 000 звезд.
00:00:44Он стал репозиторием номер один дня на GitHub,
00:00:47и по сути он позволяет Cloud Code
00:00:49сканировать все основные платформы социальных сетей.
00:00:52Я говорю о таких сервисах, как Reddit, Hacker News, Polymarket, GitHub, YouTube, TikTok, Instagram —
00:00:57обо всех подряд. Он находит всю нужную вам информацию.
00:01:00Опять же, мы получаем здесь реальные мнения людей, которые не найдешь обычным поиском,
00:01:04а затем он обобщает все это и выдает готовый отчет.
00:01:07И выглядит этот отчет примерно так.
00:01:08Вот что я спросил у Cloud Code:
00:01:10“Что люди говорят о Cloud Opus 5?”
00:01:12Слева у нас отчет с использованием навыка Last 30 Days,
00:01:15а справа — обычный веб-поиск Cloud Plus.
00:01:17И что же мы получаем, если посмотреть на результат веб-поиска Cloud Plus?
00:01:22По сути, мы получаем краткую выжимку основных статей, которые вы нашли бы в Google,
00:01:27спроси вы: “Что люди говорят об Opus 5?”
00:01:30То есть ответ не то чтобы неправильный, но он не погружается глубже
00:01:33и не показывает, что именно пишут пользователи в Twitter, Reddit
00:01:37и тому подобных местах, верно?
00:01:38Он не доходит до уровня обычных пользователей.
00:01:41Между тем, если посмотреть на отчет Last 30 Days,
00:01:43то видно, что мы охватываем куда больший объем,
00:01:45и это становится очевидно, когда мы смотрим на сами источники.
00:01:49Для этого отчета было проанализировано 22 ветки на Reddit.
00:01:52Было взято 13 постов из X, 14 видео с YouTube, 26 роликов TikTok, 13 Reels из Instagram,
00:01:5716 публикаций с Hacker News, 25 элементов с GitHub и данные с Polymarket.
00:02:02Это огромный объем информации.
00:02:04И в итоге он выдает нам детали,
00:02:07очень точно отражающие мнения людей.
00:02:10Он показывает, как реакцию в Instagram,
00:02:12так и результаты в TikTok в формате коротких видео.
00:02:14Он рассказывает о том, как обсуждается тема,
00:02:18например, что Opus 5 стоит вдвое дешевле, чем Fable 5.
00:02:21Он даже затрагивает критику в комментариях, а не только в самих постах.
00:02:24Одно дело — пробежаться по заголовкам постов на том же Reddit.
00:02:27И совсем другое — посмотреть, что пишут в комментариях.
00:02:30Согласны ли люди с автором исходного поста?
00:02:33Или там разгорелись жаркие споры?
00:02:35Наконец, он показывает общую тональность
00:02:37в профессиональных обзорах.
00:02:48Сложив все это вместе, вы получаете куда более глубокое понимание
00:02:51благодаря навыку Last 30 Days.
00:02:57Если погрузиться еще чуть глубже, с этим навыком
00:03:00этот отчет — лишь малая часть обобщенной информации.
00:03:08Помимо визуального отчета, он создает Markdown-файл.
00:03:11Это более подробная сводка.
00:03:13Вы можете увидеть ее в исходном виде прямо здесь,
00:03:16где подробнее описано, что именно было найдено на каждой платформе.
00:03:23Более того,
00:03:23он собирает абсолютно все и сохраняет в JSON-файл:
00:03:27все расшифровки, комментарии и все прочее.
00:03:30И именно это мы и видим прямо здесь.
00:03:32Тут огромный массив данных, правда?
00:03:34Намного больше информации для изучения.
00:03:37Прежде чем мы перейдем к деталям этого навыка,
00:03:39короткое слово от сегодняшнего спонсора — меня самого.
00:03:42В рамках проекта Chase AI+
00:03:44я только что выпустил мастер-класс по Cloud Code.
00:03:46Это лучший способ пройти путь от нуля до AI-разработчика,
00:03:49особенно если у вас нет технического образования.
00:03:52Фокус сделан на реальных примерах.
00:03:53Материал постоянно обновляется.
00:03:55Так что если вы хотите прокачаться в нейросетях,
00:03:58но не знаете, с чего начать,
00:04:00очень рекомендую ознакомиться.
00:04:02Ссылка на курс находится в закрепленном комментарии.
00:04:04Жду вас там!
00:04:05Глядя на все это,
00:04:06становится очевидна главная польза
00:04:08навыка Last 30 Days.
00:04:09И это — источники.
00:04:10Вы не сможете увидеть эти источники
00:04:12в стандартной версии Cloud Code.
00:04:14И список весьма внушительный.
00:04:15Тут есть как гиганты вроде Reddit,
00:04:17YouTube и Hacker News,
00:04:19так и LinkedIn, Pinterest, BlueSky.
00:04:22Здесь действительно есть все.
00:04:23Некоторые из них очень легко настроить.
00:04:25И когда вы устанавливаете этот навык,
00:04:27а это делается одной командой,
00:04:28я покажу через секунду,
00:04:29все настроится автоматически.
00:04:31Никаких API-ключей не требуется.
00:04:32Платить ни за что не нужно.
00:04:34Для других платформ нужны зависимости.
00:04:36И опять же, Cloud Code проведет вас по шагам,
00:04:38когда вы запустите этот навык.
00:04:39И наконец, есть отдельные платформы,
00:04:42требующие API-ключ,
00:04:43например X или Twitter.
00:04:44Да, вам понадобится API-ключ X AI,
00:04:49чтобы сканировать Twitter.
00:04:50Тем не менее, это недорого.
00:04:53Twitter здесь — самое дорогое направление.
00:04:55И за каждый запуск у меня уходило
00:04:56в среднем около 10 центов.
00:04:59Также стоит обратить внимание
00:05:01на такие платформы, как TikTok и Instagram Reels.
00:05:04Для них нужен API-ключ от Scrape Creators.
00:05:08Однако при запуске и установке навыка
00:05:11система сделает так,
00:05:12что вы получите
00:05:14субсидируемый аккаунт,
00:05:16на котором будет несколько тысяч бесплатных запросов.
00:05:20Вы сможете пользоваться им бесплатно,
00:05:21ничего не платя Scrape Creators
00:05:22около шести месяцев,
00:05:23даже если будете запускать его каждый день.
00:05:25Так что все настраивается элементарно,
00:05:28а возможностей дает огромное количество.
00:05:30В самом репозитории
00:05:31подробно расписано,
00:05:31каким источникам что требуется и сколько это стоит.
00:05:35Прежде чем перейти к установке и демо,
00:05:36давайте разберем принцип работы.
00:05:38Вам нужно будет просто
00:05:40вызвать этот навык
00:05:42внутри Cloud Code.
00:05:43Пишете /last-30-days-skill
00:05:45или просто “используй навык 30 дней”.
00:05:46И указываете интересующую тему.
00:05:48Как в примере, который я показывал,
00:05:49где я спросил:
00:05:50“Что люди говорят о Cloud Opus 5?”
00:05:52Затем он возьмет ваш сырой промпт,
00:05:55каким бы он ни был,
00:05:56и сделает его немного лучше.
00:05:58После этого он начнет обращаться
00:06:00ко всем этим разным платформам.
00:06:02Как тут написано, он действует с умом.
00:06:03Если вы попросите,
00:06:05например, найти информацию о Канье Уэсте,
00:06:07он сам поймет, какие сабреддиты
00:06:09стоить проверить
00:06:10и какие аккаунты в Twitter будут релевантны.
00:06:12Затем он ищет по всем им параллельно.
00:06:14Так что весь процесс проходит весьма быстро.
00:06:16А после он углубляется в детали.
00:06:17Как я и говорил, мы не ограничиваемся заголовками постов.
00:06:20Мы читаем комментарии.
00:06:21На основе этого он ранжирует данные
00:06:22и формирует итоговую выжимку.
00:06:24Если одна и та же мысль повторяется
00:06:27на разных платформах,
00:06:27он поставит ее намного выше.
00:06:29Здесь не будет такого, что единичный комментарий на Reddit
00:06:31исказит всю картину.
00:06:32Он пишет в отчете:
00:06:34“Вот это действительно важно.
00:06:35Вот комментарий, собравший кучу лайков”.
00:06:36Если мысль всплыла на Reddit,
00:06:38в Twitter
00:06:38и на YouTube,
00:06:39то в этом явно что-то есть.
00:06:41Установка в Cloud Code предельно проста.
00:06:43Это одна строчка кода.
00:06:44Она есть в репозитории на GitHub,
00:06:46ссылку на который я оставлю в описании.
00:06:48Кроме того, репозиторий подробно описывает
00:06:49интеграцию с другими агентами.
00:06:51Так что если вы используете что-то еще,
00:06:53вроде Codex, Cursor и прочего,
00:06:54настроить все будет очень легко.
00:06:56Там даже есть инструкция
00:06:57по настройке в веб-приложении claude.ai.
00:06:59Теперь, когда вы знаете, для чего он нужен,
00:07:00как работает и как его установить,
00:07:02давайте быстро протестируем его.
00:07:03Итак, пользоваться навыком очень просто.
00:07:05Как и любой другой навык, его можно вызвать,
00:07:06просто введя /last30days
00:07:09или написав запрос обычным языком.
00:07:11Далее мы просто вводим наш промпт.
00:07:13У нас это: “Узнай,
00:07:15что люди говорят
00:07:16о навыке Last 30 Days”.
00:07:18Вы видели весь доступный нам
00:07:21список источников.
00:07:22Если я не задам никакие флаги
00:07:24или дополнительные параметры,
00:07:25он задействует их все,
00:07:26если сочтет их подходящими.
00:07:28Также у вас есть возможность
00:07:29сузить область поиска.
00:07:31Например, я мог бы сказать:
00:07:31“Найди информацию про Last 30 Days,
00:07:33но проверь только Reddit”
00:07:34или проверить только Twitter,
00:07:35или только YouTube.
00:07:36Так что инструмент довольно гибкий.
00:07:38И помните: если вы не знаете,
00:07:40какие у вас есть варианты
00:07:42по использованию этого навыка,
00:07:44Claude Code знает.
00:07:45Поскольку он скачал этот навык,
00:07:46он о нём осведомлён.
00:07:47Он может подсказать лучшие практики,
00:07:49если ваша задача не освещена,
00:07:50скажем, в этом видео.
00:07:52Поэтому, когда я его запускаю,
00:07:53он не станет задавать мне
00:07:54никаких вопросов.
00:07:55Никаких уточняющих диалогов.
00:07:56Он просто вызовет навык,
00:07:57приступит к работе
00:07:58и запустит кучу агентов
00:08:00параллельно,
00:08:00чтобы охватить все эти платформы.
00:08:02Для выполнения самого поиска
00:08:03он запускает детерминированный Python-скрипт,
00:08:06чтобы Скрапить всё подряд.
00:08:07Спустя пять минут
00:08:08вот какой результат он выдал.
00:08:09Он даёт краткое резюме в одну строчку
00:08:11в самом начале,
00:08:11что этот репозиторий растёт быстрее,
00:08:13чем хайповые посты успевают о нём писать.
00:08:14И приводит актуальные цифры.
00:08:16Здесь описывается
00:08:17главная сквозная идея,
00:08:19которая заключается в решении проблем с обычным AI-поиском.
00:08:22И также показывает мне,
00:08:23где еще люди обсуждают это,
00:08:25включая YouTube и Twitter.
00:08:26Рассказывает о ключевых паттернах,
00:08:27выявленных в ходе исследования,
00:08:28а затем разбивает всё по платформам.
00:08:31Пять тредов с Reddit,
00:08:3222 из Twitter и так далее.
00:08:35Затем он показывает,
00:08:36где найти исходные результаты.
00:08:38Просто чистый Markdown.
00:08:39А если вам нужен чистый JSON,
00:08:41можно запросить и его.
00:08:43Для сравнения
00:08:43посмотрим, что мы получим,
00:08:44если дадим ему по сути
00:08:45точно такой же промпт,
00:08:47но явно укажем:
00:08:48не используй для этого навык 30-day.
00:08:50Вот отчёт, который он выдаёт
00:08:51при обычном веб-поиске.
00:08:52И опять же, он не ошибается.
00:08:54Просто он гораздо поверхностнее.
00:08:55И мы не получаем
00:08:56данных о настроениях пользователей.
00:08:57Даже когда говорится о том,
00:08:58что именно хвалят люди,
00:08:59всё описано khá обобщенно,
00:09:00потому что он не анализирует комментарии
00:09:01и не просматривает расшифровки
00:09:03или что-то подобное.
00:09:04Это значит, что обычный веб-поиск
00:09:06для повседневных задач
00:09:07и случайных вопросов
00:09:08внутри Claude Code вполне подходит.
00:09:10Нам не нужно запускать
00:09:12last 30 days для всего подряд.
00:09:13На самом деле, этого и не стоит делать,
00:09:15поскольку это khá ресурсоёмкий процесс.
00:09:17Но главный плюс этого инструмента —
00:09:19это нечто среднее между веб-поиском,
00:09:22который даёт лишь поверхностные данные,
00:09:23и запуском
00:09:24команды /deep-research,
00:09:25динамических процессов
00:09:27и 3000 субагентов, верно?
00:09:29Это как раз золотая середина.
00:09:30И особенно,
00:09:31я бы сказал,
00:09:31что это может быть
00:09:32даже лучше, чем deep research,
00:09:32когда речь идет о мнении пользователей.
00:09:35Как вы видели,
00:09:36пользоваться им очень просто.
00:09:38Установка занимает одну строчку.
00:09:39Единственное, что может вызвать сложности,
00:09:41это подключение
00:09:43конкретных источников.
00:09:44Но опять же, Claude Code —
00:09:46достаточно скинуть ссылку на репозиторий,
00:09:47и он пошагово объяснит,
00:09:48какие действия нужно выполнить.
00:09:49И на самом деле,
00:09:50единственное, что потребует расходов,
00:09:52это интеграция с X (Twitter).
00:09:54Для справки:
00:09:55каждый раз, когда я его запускал,
00:09:55как я уже говорил,
00:09:56выходило около 10 центов,
00:09:58плюс-минус.
00:09:59Как и всегда,
00:09:59напишите в комментариях, что вы думаете
00:10:00об этом видео.
00:10:01Обязательно ознакомьтесь с Chase AI Plus,
00:10:03если хотите пройти
00:10:04к моему мастер-классу по Claude Code.
00:10:05Ссылка на него находится
00:10:05в закреплённом комментарии.
00:10:07И до скорых встреч!