Эти автоматизации Claude Code принесли мне 10 млн просмотров за 1 месяц

하이라이트

• Создание 90 единиц контента за 30 дней в одиночку принесло 10 миллионов просмотров без использования вирусных хитов.

• Система автоматизации на базе Claude Code заменяет работу целой команды редакторов и ассистентов для одного автора.

• Инструмент NotebookLM PI позволяет анализировать видео с YouTube через терминал без затрат токенов Claude Code.

• Скрипт для GitHub ежедневно отбирает 10 трендовых ИИ-репозиториев за последние семь дней для поиска уникальных тем.

• Метод «Каскад контента» автоматически преобразует одно длинное видео в посты для блога, Twitter, LinkedIn и короткие ролики.

• Использование функции Softmax в скрапере Twitter добавляет долю случайности в выборку твитов для разнообразия идей.

타임라인

1. 00:00 - 01:48

   Результаты системы автоматизации контента

   Показатели роста составили 38 000 подписчиков на YouTube и 50 000 в Instagram за 30 дней. Успех основан на повторяемой системе, которая исключает необходимость в найме персонала. Статистика просмотров подтверждает, что стратегия множества точных ударов эффективнее погони за виральностью.

   • Объем в 90 видео за месяц включает 30 длинных роликов и 60 коротких Shorts, Reels и TikTok.
   • Сумарный охват в 10 миллионов просмотров сложился из множества стабильных видео, а не из пары случайных хитов.
   • Эффективность системы позволяет поддерживать высокий темп публикаций без работы по 12–16 часов в сутки.
2. 01:48 - 05:08

   Четыре этапа создания и поиска первоисточников

   Исследование и идеи образуют замкнутый цикл, где данные из одного этапа питают другой. Использование CLI-инструмента NotebookLM PI позволяет обрабатывать PDF, документы и видео прямо в терминале. Это экономит ресурсы модели Claude и дает доступ к аналитике Gemini для глубокого изучения материалов.

   • Процесс делится на исследование, генерацию идей, написание сценария и дистрибуцию.
   • Навык YouTube pipeline объединяет Claude Code с мощностью серверов Google через NotebookLM.
   • Первоисточники информации в нише ИИ находятся в репозиториях GitHub и обсуждениях в Twitter.
3. 05:08 - 10:01

   Автоматизация мониторинга трендов в Twitter и GitHub

   Приложение для Twitter использует Supabase для фильтрации дублей и API Brock для генерации вариантов ответов. В Obsidian фиксируются количество звезд, язык программирования и краткое описание топ-10 репозиториев за неделю. Это решает проблему поиска свежих тем, которые еще не успели массово разойтись по YouTube.

   • Скрапер Twitter собирает от 40 до 90 твитов каждые 45 минут и отправляет отчеты в Telegram.
   • Система оценивает твиты по скорости роста, авторитетности автора и потенциалу для ответа.
   • Ежедневный скрипт GitHub фильтрует только ИИ-проекты и сохраняет данные в базу Obsidian.
4. 10:01 - 13:46

   Стратегическая генерация идей и конкурентный анализ

   Метод превращает ИИ в соавтора, который находит аномалии в показателях других каналов. Система не просто выдает план, а объясняет, на какие желания аудитории давит конкретный заголовок. Хранение данных в Obsidian помогает автору не теряться в массиве кода и видеть связи между разными исследованиями.

   • На этапе генерации идей Claude Code анализирует свободные ниши и заезженные темы конкурентов.
   • ИИ предлагает девять вариантов видео с ранжированием по потенциальному интересу аудитории.
   • Интеграция с Obsidian позволяет хранить все отчеты в формате Markdown для удобного контроля.
5. 13:46 - 17:25

   Создание сценариев и высокоэффективных хуков

   Хуки генерируются в пяти вариантах с описанием визуального ряда и текстовых оверлеев. Заголовки делятся на проверенные временем и «просчитанные риски» для проведения ABC-тестирования. Такой подход автоматизирует 90% подготовки, оставляя автору только живую запись основной части ролика.

   • Тщательная проработка сценария касается только первых 30 секунд видео для максимального удержания.
   • Навык создания заголовков анализирует историю успешных видео автора для прогнозирования кликабельности.
   • План видео включает тезисы, визуальные концепции для Excalidraw и ссылки на источники.
6. 17:25 - 23:08

   Система дистрибуции «Каскад контента»

   Навык «Каскад контента» создает ветку в Twitter из семи твитов и посты для LinkedIn на основе транскрипта. Переработка под короткие форматы сжимает 40 минут материала в 60-секундные сценарии для TikTok и Reels. Это позволяет наращивать присутствие в сети без ручного написания статей и адаптации текстов.

   • Одно видео для YouTube автоматически перерабатывается в контент для шести различных платформ.
   • Алгоритм обходит штампы ИИ-текстов, анализируя и удаляя характерные для ChatGPT обороты.
   • Автоматическая публикация в блог включает встраивание видео и SEO-оптимизацию для Google Поиска.