Собрал с нейросетями сайт вакансий и наладил автоматический выпуск статей
В кейсе рассказываем, как Антон с помощью Claude сделал бота для сбора резюме, а из накопленных объявлений собрал отдельный портал. На сайте он также организовал выпуск статей для соискателей: нейросети готовят материалы по темам, которые владелец одобряет заранее. Первые темы люди искали редко, и Антону пришлось пересмотреть их отбор. Теперь он следит за посещаемостью, развивает сайт и разбирается с ошибками, которые возникают после его же улучшений.
Для найма в агентство написал с нейросетью бота, который собирает резюме
В своем агентстве я много времени тратил на найм. На некоторых должностях у нас была постоянная текучка, и с каждой новой вакансией приходилось проходить один и тот же путь. Я писал и размещал объявление, отслеживал переходы. Потом раздавал кандидатам анкеты и приглашал их на собеседования.
Когда у меня появилась помощница, мы первым делом описали весь процесс найма, и она взяла на себя организацию. Тогда захотелось получать больше откликов и расширять базу кандидатов. Чтобы помочь ей с этим, я решил собрать Telegram-бота: он должен был искать в каналах резюме специалистов по нужным нам направлениям.
Ботов я раньше делал в конструкторах и никогда не писал кодом, и с пайтоном не сталкивался. Мог только что-то поменять в верстке на сайте. Тут мне самому стало интересно, получится ли сделать с нейросетью что-нибудь толковое для работы. Код сборщика вакансий и резюме я написал с помощью Claude. Заодно это был шаг к своему паблику вакансий, который мне давно хотелось завести.
Сначала я обкатывал бота на задачах агентства. Когда убедился, что он справляется, начал добавлять новые каналы.
Гайды, курсы, вебинары — и еще куча всего, чтобы нейросети работали на вас
Бот собрал столько объявлений, что я сделал из них сайт вакансий
С расширением списка каналов накопилось много вакансий и резюме. Теперь нужно было разложить их по категориям, чтобы и мы, и другие пользователи могли найти нужное. Так появился «Диджитал Паб» — сайт с объявлениями из Telegram.
Для разработки сайта я использовал другого собственного Telegram-бота — ИИ-помощника. Его я собрал, чтобы давать нейросетям задачи и с компьютера, и с телефона. Через него можно было поручить нейросети написать код и проверить результат.
Сначала я описывал, что хочу получить, и согласовывал с ботом требования. Потом отправлял его работать, возвращался к результату и просил переделать то, что меня не устраивало. Первую версию сайта собрал примерно за две недели. А дальше пришлось докручивать и докручивать.
Дизайн поначалу был совсем простой, без изысков. Мне нужно было проверить, как сборщик работает вместе с сайтом: доходят ли объявления до каталога и попадают ли в нужные категории. Позже я немного изменил оформление.
Теперь бот собирает вакансии и резюме из 31 канала. Чтобы выбрать их, мы изучили 300: смотрели на число подписчиков, содержание объявлений и активность аудитории.
Сами объявления каждое утро проверяет моя помощница Диана. Она просматривает все, что собрал бот, и убирает рекламу. Если автор не оставил контакты или указал вместо них бота, такое объявление мы тоже исключаем. Подходящие вакансии и резюме Диана одобряет вручную.
После ее одобрения система публикует объявления в двух наших каналах: с вакансиями и с резюме. Оттуда сайт забирает записи, определяет категорию по ключевым словам и размещает их в каталоге. Обычно за день так добавляется 15–20 вакансий и резюме в общей сложности.
Добавил к сайту статьи и поручил нейросетям выпускать их по расписанию
Кроме вакансий и резюме, я публикую на сайте статьи для тех, кто ищет работу. Эти материалы почти сразу начали приводить людей из поиска. В них можно ответить на вопросы, с которыми человек сталкивается по пути к новой работе, — например, как подготовиться к собеседованию.
Статьи я добавил ради SEO. На одних вакансиях далеко не уедешь: они нужны человеку, который уже ищет работу, а статьи помогают познакомить с проектом новую аудиторию раньше — когда человек только разбирается, как составить резюме, подготовиться к собеседованию или сколько просить на новой работе. Заодно такие материалы помогают продвигать в поиске и сам проект, и страницы с вакансиями.
Для статей я настроил последовательную работу нейросетей: они подбирают темы, готовят тексты и изображения, проверяют материалы и отправляют их на сайт. Эту систему я называю контент-заводом. Я управляю ею через Telegram, где могу посмотреть очередь, одобрить темы или запустить отдельную статью.
Сейчас в конце каждого месяца нейросеть составляет список из 30 тем на следующий. Я просматриваю предложения, при необходимости меняю их и утверждаю. После этого система каждое утро берет из очереди следующую одобренную тему и начинает готовить материал. Когда статья выходит, бот присылает мне отчет в Telegram.
Понял, что выбираю темы, которые редко ищут, и изменил отбор
Сначала мы подбирали темы по очень редким запросам: статья выходила, но людей, которые искали ответ на такой вопрос, было мало. Мне пришлось менять сам отбор. Теперь для новых тем система берет запросы с частотой от 300 до 1600 в месяц.
Частоту она проверяет по данным Яндекс Wordstat. Этот сервис показывает, сколько раз пользователи вводили запрос в поиске. У меня уже есть список фраз с замерами, и нейросеть выбирает темы из него. Если она предлагает свой запрос, его тоже нужно проверить в Wordstat. Еще один источник тем — Яндекс Вебмастер: там видно, по каким запросам страницы моего сайта уже появляются в поиске, но люди на них не переходят.
Кроме спроса, я задал ограничения по содержанию. Система сверяет новые темы с опубликованными статьями и очередью, чтобы не готовить дубли. Запросы со списками вакансий мы отсекаем: для них уже есть каталог объявлений. Статьи нужны там, где человеку требуется объяснение.
Так в очередь на сентябрь попала тема «Слабые стороны на собеседовании». По нашим замерам, пользователи вводили этот запрос 796 раз в месяц. Материала на такую тему еще не было ни на сайте, ни среди запланированных, и я ее одобрил. Здесь одного списка вакансий уже недостаточно: вопрос возникает у человека, которому предстоит разговаривать с работодателем.
Для этой статьи нейросеть разобрала связанные запросы и материалы в поиске, составила план. По нему два агента-писателя подготовили разные черновики. Это нейросети с разными инструкциями: одной я поручил начинать сразу с главной мысли, другой — с неожиданной детали или числа. Следующий агент, редактор, собрал из двух версий один текст.
Затем система убрала воду, проверила ключевые фразы, повторы и характерные обороты машинного текста. Такие проверки я включил в каждый выпуск: по замечаниям агенты дорабатывают материал перед публикацией.
Для обложек я подключил Codex: он рисует изображения в стиле пиксель-арт по заданию к статье.
Статьи приводят читателей, но посещаемость сайта пока небольшая
Когда я переключил завод на запросы, которые люди вводят чаще, на графике посещаемости увидел рост. Хорошо работают темы про зарплаты и резюме. В числе статей, которые приводят читателей, — «Резюме маркетолога» и «Зарплата таргетолога».
За август 2026 года на весь «Диджитал Паб» пришел 301 посетитель. Это данные Яндекс Метрики по всему сайту — с объявлениями и статьями.
Статьи выходят сами, но каждая доработка сайта может обернуться поломкой
Посещаемость для меня — главный показатель, поэтому я не стараюсь вручную довести до идеала каждую статью. Сначала читал все материалы целиком, сейчас чаще пробегаю по диагонали, ищу очевидные косяки. Иногда прошу заново сгенерировать картинку. А если меняю инструкции для текстов, даю ИИ-помощнику сравнить варианты «было/стало», чтобы он посмотрел свежим взглядом.
В сервисе Топвизор я слежу за позициями сайта в поиске. Раз в две недели нейросеть проверяет статьи и другие страницы: на какие люди переходят, где есть проблемы и что стоит поправить. Из этого отчета она составляет задачи, которые мы с агентами потом разбираем. Чаще дорабатываем настройки и инструкции, а иногда возвращаемся к статье — поправить ключевые фразы или ссылки на другие материалы.
Сами статьи почти не отнимают моего времени, а вот сайт я дорабатываю каждый день. Постоянно хочется добавить новую функцию или переделать что-то в инструкциях: вышла другая модель, увидел интересный прием у коллег. Но мои же шаловливые руки часто что-нибудь ломают. Пилишь в одном месте, ломается в другом. Из-за такой поломки может остановиться и выпуск статей. Другая причина остановки — если у Claude или Codex закончатся лимиты.
Бывает, неделю делаешь новую функцию, а потом еще две чинишь все, что перестало работать или работает не так, как задумывал. Раньше этот бесконечный процесс меня очень бесил, но со временем я смирился и стал относиться к нему как к обычной работе. Постигаю вайбкодинговый дзен.
Если оставить проект как есть и ничего нового не добавлять, он почти не требует моего времени: статьи публикуются сами, объявления тоже продолжают попадать на сайт. Из постоянных расходов — около 1000 рублей в месяц на сервер и еще 1000 рублей на отслеживание позиций. Плюс подписка Claude за 10 тысяч рублей, но ее я использую не только для «Диджитал Паба», а сразу во всех своих проектах.
Все нейросети
в одном флаконе
ChatGPT, Claude, Gemini
и другие — в агрегаторе Нейроцеха
Совсем другая история — развитие сайта. Я постоянно придумываю новые страницы, разделы и функции, меняю инструкции. На это трачу по два-три часа почти каждый будний день.
И здесь есть прикольная штука — когда видишь, что все получается, сразу хочется придумать еще что-нибудь — и тут обычно начинаются приключения. Во время подготовки этого кейса я снова сломал себе бота, через которого работаю с сайтом и другими проектами. Сам сайт продолжил работать, а инструмент пришлось восстанавливать. На третий день я все еще с ним разбирался, причем дело шло медленнее еще и потому, что закончилась подписка Claude.
Так что что-нибудь постоянно отваливается. Но в первую очередь в этом виноваты моя шальная голова и шаловливые руки.
По совету из Нейроцеха сократил инструкции, по которым нейросети пишут статьи
Идеи для доработок я беру в том числе из Нейроцеха — сообщества, где коллеги делятся тем, как применяют нейросети в своих проектах. Я читаю его материалы и чат. Там я услышал от Паши Молянова, что с короткими инструкциями нейросети пишут лучше. После этого переписал инструкции для своих статей, а затем попросил нейросеть разобрать устройство завода и подсказать, что еще можно улучшить. После разбора инструкции стали еще короче.
Вообще, у меня получилась мозаичная история. У одного подсмотрел идею генерации картинок, у другого — подбор тем, у третьего — подход к продвижению в поиске. Все это приспосабливал к своему проекту. Если находка пока не относится к моей задаче, но мне интересна, я все равно ее сохраняю.
Перед тем как внедрять чужую идею, пересылаю пост своему ИИ-помощнику в Telegram. Он уже знает, как устроены мои проекты, и разбирает находку: нужно ли мне такое, что подойдет к моей системе.
Я читаю его ответ и решаю, стоит ли браться за доработку.
Вместо заключения хочу сказать, что в работе с нейронками самое главное не бояться. На старте может казаться что все сложно, но если рядом есть крутое комьюнити и сильное желание разобраться — дается все в разы быстрее и проще.