SEO Python 2 Нейрона

Спорим, что ты используешь нейросети так же, как и свой мозг всего на 10%?

И это не британские ученые доказали, это говорю я Влад Папернюк! Совсем недавно мы в нашем агентстве так же, как и ты использовали нейросети как инструмент, например, как screaming frog. Нужна выгрузка – попросили chat gpt, нужен отчет – опять ручками лезем в автоматизацию. Да, это намного быстрее чем раньше, но это все равно лишь 10% от возможностей Claude Code и Chat GPT.

Хватит использовать ИИ как инструмент, используй его как полноценного агента, который работает за вас 24/7!

Сейчас все вайбкодят, все внедряют автоматизации. Появилась особая каста нейроцыган, которые с пеной у рта, рассказывают как они строят контент-заводы и контент фермы на n8n. Что стоит за такими нейроцыганами? Как правило, желание впарить очередной курс по генерации мультиков или говнотекстов.

Я ничего не продаю, я приглашаю тебя на БЕСПЛАТНЫЙ 2-х дневный Мастермайнд

От Хаоса Вайбкодинга к Системе из SEO Агентов!

Старт 22.06.2026 в 18:00

Записывайся https://sait-activator.ru/ai-first-free

Откуда это модное слово Мастермайнд? Как известно все проблемы и все ограничения у нас в голове. Хочешь снять ограничения без веществ и аффирмаций?

Хочешь получить ответы на вопросы: Как выстроить системную работу? Как внедрить и масштабировать? Как поставить на автомат? Как обучить команду? Какую среду и каких агентов использовать? Как избежать блокировок и банов аккаунтов?

Приходи на Мастермайнд https://sait-activator.ru/ai-first-free

Всего 100 мест!

Хроники Риддика ИИ перехода – Сага о том как у нас получилось!

Ура! У нас получилось! Теперь я могу сказать это с полной степениью уверенности. То что я задекларировал в марте месяце успешно внедрено работает и развивается.

Как у нас выстроена система?
1. Есть выделенный сервер к которому есть несколько уровней доступа.
2. На серваке развёрнут python, скилы и агентные среды. Сначала это был Claude code, но после очередного бана мы перешли на Cursor и на Kimi code.
3. Под каждую SEO задачу у нас развёрнут Скилл
4. На сервере хранятся данные, кэши, база знаний. А также настроен RAG для поиска необходимой информации, например в базе патентов Яндекса и Google

Что такое Скилл? Это папка в которой находятся инструкции для ИИ агента, а также скрипты на питоне, файлы .env со всеми паролями доступами, служеьные и вспомогательные файлы.

Что такое агент? Это скрипт, который запускается по крону (таймеру) либо по событию.

Например, у нас есть агент по технической оптимизации. Он запускает два скилла. Первый скилл краулит ваш сайт, второй Скилл выгружает информацию из Яндекс вебмастера и Google Search Console. На основании полученной информации агент генерирует отчёт и план действий.

То есть, то что раньше делал SEO джун по чек листу у нас теперь делает ИИ агент.

На одном из созвон нашего закрытого клуба 😎 питонистов SEOшников один из участников спросил, Влад когда ты уволишь всех сеошников?

Могу ответить следующее – не буду! SEOшники нужны. Но у нас в агентстве ключевым образом поменялось их роль. Есть ли раньше мы тратили 80% времени на добычу и агрегацию данных, а 20% на внедрение. То сейчас, эти 80% за нас делает агент, а мои сотрудники работают уже с готовыми данными и внедряют!

Пока вы собираете и агрегируете данные - наше агентство их уже вовсю внедряет!

Как это восприняла команда?
Вы не поверите, я не ожидал такого энтузиазма, спасибо ребята я вас люблю!)

А теперь представьте какой дивный мир открылся перед нами!

Имея набор скилов мы можем развернуть любого агента под любую задачу. Допустим вам нужно провести анализ вашего медицинского сайта и конкурентов на предмет соответствия страниц YMYL и EEAT факторам, ну и параллельно проверить разметку. Раньше у нас на это уходили дни. Теперь мы шаримся в базе патентов и сливов от Google, запускаем краулер, заряжаем в Kimi k2.6 ну или в Claude если хотите микроразметку schema org medical organisation, отдаем туда же данные краулинга, подгружаем выгрузки из Google Search Console и получаем довольно увесистый документ с анализом гипотезами и пошаговым планом. И вот таких вот кросс скиллов и задач можно навертеть сколько угодно! Главное не переусердствовать.

Перефразируя известную фразу скажу - жить станет веселее, но не факт что лучше)

Китайцы победили Claude?

Мы перешли всей командой на Kimi Code. Две недели работы - полет нормальный!

Что такое Kimi Code?
Это, по сути, полный аналог Claude Code от китайцев. Есть интерфейс командной строки CLI, есть плагин для IDE Vs Code. Ставится точно так же, запускается точно так же. Если у вас настроен сервак под Клод. Переезд будет максимально бесшовным. Читает и понимает файлы Claude.md

Из плюсов:
- Работает в РФ не нужны все эти танцы с бубном и КВН.
- Недорого. Купил тариф за 40$, максимум что у меня получалось это выбрать 30% недельных лимитов
- Неожиданно неплохо рисует! На уровне Grock
- Перестали чувствовать себя людьми 3-го сорта

А, что с качеством?
На Kimi я обратил внимание, когда тестировал китайские модели. Hy3 слабовата, Qwen показался тормозным, DeepSeek… хз до сих пор не понял. Единственная моделька которая показывала приемлемый результат была как раз Kimi K2.

Как бы я ее оценил? Если брать за абсолют opus 4.5, я бы смело поставил 8 из 10 (пока не тестил на совсем серьезных задачах). По ощущениям это Клодовские модельки 6 месячной давности. Для нашей рутинной SEOшной работы выше крыши. По бенчам, она тоже довольно высоко стоит, но бенчи это одно, а реальная работа – это как говорят китайцы 完全不同的一碗米饭

Pontificating Discombobulating Booping Frolicking 给我饭，给我猫，给我老婆

У вас бывало такое? Влюбляешься в девушку мечты, добиваешься, а она ноль внимания, держит во френдзоне и хоть ты тресни. И вот в один момент ты случайно знакомишься с её подружкой соседкой иии, ну вы поняли)

У меня с Claude примерно та же история. Полный спектр эмоций от любви с первого взгляда до ненависти и желания послать куда подальше. Типичные абьюзивные отношения, никогда не знаешь когда он в очередной раз блокнет твой акк, который ты юзаешь даже не через КВН, а напрямую с бурж сервера!

И вот тут, почти случайно ты знакомишься с её однокурсницей и понимаешь, что она ничем не хуже. Симпатичная такая, кавайная и совсем тебя не абьюзит. Правда глазки раскосые и ест она палочками 🍜, но это даже мило 🥰

А теперь серьезно)
Claude – крутая штука но! Вечная головная боль с баном аккаунтов, плюс, если брать на команду получается недешево. Одно время мы брали через индусов 👳‍♂️ и, если тебе прилетало Organization has been disabled, они оперативно предоставляли замену. Но! Индусы не вывезли, перестали предоставлять услуги.

Легальный способ использовать Claude - подписка на Cursor, например, за 200$. В эти 200 баксов включены 20x usage limits которые ты можешь потратить на тот же Sonnet

Но основная фича даже не в этом! Cursor кэширует контекст проекта, системные промпты, файлы и шлёт в модель только изменения; остальное идёт как Cache Read по сильно сниженной цене.

Я проанализировал лог работы на команду за день и это видно чётко:
- всего 43.4M токенов, из них 39.2M = Cache Read,
- без кэша мы бы потратили ~$135, с кэшем — ~$32 (экономия ~76%).

Но это все равно недешево! Я знаю команды, которые тратят тысячи и десятки тысяч долларов в месяц на Сursor. Процессы оптимизировали, команду и ФОТ сократили, но зарабатываем почему-то те же деньги. Фактически переложили деньги из кармана SEO джуна в карман Anthtropic, а те в свою очередь передали их Nvidia – конечному бенефициару всей этой ИИ гонки.

Как реально уменьшить расходы на AI в команде?

1. Оркестрация процессов
Автоматизируем рутину через Python: парсинг с Playwright, API-скрипты, работа с данными через Pandas. ИИ подключаем точечно — только на стадии разработки/отладки или глубокого исследования.

2. Кэширование токенов через Cursor
Cursor агрессивно кэширует контекст проекта — повторные обращения к одним и тем же файлам идут как Cache Read по цене в 10–15 раз ниже обычного Input. На практике экономия 70–80% от потенциального счёта за токены.

3. Стек из разных моделей под разные задачи
Не используем одну дорогую модель на всё — это главная ошибка большинства команд.

Как устроено у нас в агентстве:

Tencent Hunyuan 3 (Hy3 Preview) — простой кодинг, скрипты, лёгкие задачи
~$0.14 / 1M input токенов. По соотношению цена/качество один из лучших вариантов на рынке прямо сейчас.

Kimi K2 Thinking (Moonshot AI) — сложная аналитика, агентные задачи
~$0.60 / 1M input, $2.50 / 1M output. Open source модель на архитектуре MoE (1 трлн параметров, активируются 32 млрд). Встроенный reasoning — модель «думает» перед ответом, хорошо справляется с многошаговыми задачами.

Claude Sonnet 4.6 (Anthropic) — тексты, SEO-копирайтинг
$3 / 1M input, $15 / 1M output. Для создания качественного SEO-контента пока нет равных по стабильности результата.