🚨 Как парсить то, что не парсится?

Разбираюсь, как заставить нашу ассистентку искать билеты на поезда и самолеты, подбирать гостиницы.

Проблема №1 : Cloudflare – «Даже с JS ты мне не друг»

Проблема №2 : CAPTCHA – «Давай, выбирай светофоры на зашакаленном фото из 2007»

Проблема №3 : React/Vue и тд – cначала отдают HTML-пустышку, а данные подгружают через 10 лет

Одним словом парсить просто GET запросами современные сайты - это максимально бессмысленное занятие ☹️

Когда обычные GET-запросы ничего не дают -
в ход идет Headless Chrome. Это браузер без графического интерфейса, который можно запускать на сервере

💡 Зачем он нужен?
- Парсинг React/Vue-сайтов, где данные загружаются динамически
- Автоматизация работы с формами, клики по кнопкам, скроллинг страниц
- Обход антибот-защит, которые требуют JS-рендеринга

Я развернул Headless Chrome в Docker, и тут начались веселые моменты:

1️⃣ Просто запуск это уже квест:

docker run -d --rm \
  --name headless-chrome \
  --shm-size=1gb \
  -p 9222:9222 \
  --cap-add=SYS_ADMIN \
  --security-opt seccomp=unconfined \
  chromedp/headless-shell \
  --remote-debugging-port=9222 \
  --disable-gpu \
  --no-sandbox \
  --disable-software-rasterizer

Почему так сложно?

--shm-size=1gb – иначе Chrome падает с ошибкой нехватки памяти
--cap-add=SYS_ADMIN + --security-opt seccomp=unconfined – иначе контейнер не сможет работать с браузером
--disable-gpu – в контейнере видеокарты нет, а Chrome без этого может не запуститься
--no-sandbox – если оставить песочницу включенной, Chrome не запустится в Docker

2️⃣ Работать с ним – боль
Запросы к Headless Chrome идут через DevTools Protocol (CDP) – это чистый ад 🤬
Без нормального API работать с этим невозможно

3️⃣ Контейнер жрет память
Даже если Chrome просто висит запущенным, он жрет от 300 до 500 МБ RAM. А если параллельно идет несколько задач – то загрузка каждой из сессий жрет по 300 МБ

4️⃣ Закрывать процессы – еще та задачка
Chrome может зависнуть, сессии могут не закрываться, и через пару часов сервер начнет задыхаться от висящих браузеров. Нужно вручную мониторить и убивать процессы

После гугления решения и болтания с Ассистенткой 😀 наткнулся на такую вещь как Browserless🔥

Browserless – это по сути тот же Headless Chrome, но с удобным API, где можно управлять браузером без геморроя. Запросил страницу – получил рендер сразу

🔝 Главная пушка – режим BrowserQL:
Позволяет работать с браузером как с GraphQL – просто указываешь, какие данные нужны, и он их достает

🌟 Можно работать через REST API

❗️ Есть готовые методы для парсинга, загрузки файлов, кликов, генерации PDF

🔥 Можно запустить в Docker, но без головной боли с настройкой либо юзать cloud-версию

Одним словом все анти-спам защиты идут лесом😎

Мальчик водочки нам принеси,мы домой летим - Нам билеты и гостишки подбирать надо🤣

Сейчас разбираюсь, как прикрутить это в боевой режим. Скоро запишу видос, где расскажу, как это использовать

И женскую часть моего канала, конечно:

C 8 марта, девушки!
Счастья и любви🌹

💳 Как оплачивать зарубежные сервисы из России в 2025 году?

В комментах на Youtube спросили, чем оплачивать OpenRouter и прочие сервисы, которые российские карты не принимают

Делюсь рабочими вариантами, как можно оплачивать тот же OpenRouter, n8n, FlutterFlow и даже Apple Pay и др. сервисы без головной боли

Дело в том, что большинстве зарубежных сервисов оплата идёт через Stripe – это самая популярная платежка у разработчиков, SaaS-платформ и AI-сервисов. А значит, задача – найти способ, который спокойно проходит через Stripe.

На своём опыте могу сказать: работают и зарубежные банковские карты и виртуалки от Capitalist.

Главное – правильно всё настроить 🤓

1. Карта зарубежного банка
Это самый надежный, но не всегда удобный вариант.

📌 Можно оформить карту в Казахстане, Кыргызстане, Узбекистане и других странах – лично
📌 Если ехать не хочется, можно найти услугу оформления зарубежной карты у посредников на Авито, форумах, маркетплейсах и тд. Одним словом это гуглится без проблем

⚠️ Осторожно: если берёте через кого-то, проверяйте отзывы, чтобы не нарваться на мошенников!

2. Виртуальная карта Capitalist
Если нужна карта здесь и сейчас, без поездок и ожиданий – Capitalist отличный вариант

🔤 Можно пополнять с российских карт, крипты и пр.
🔤 Работает с OpenRouter, FF, n8n (везде stripe-платежка) и даже Apple Pay(меняйте регион аккаунта) и большинством других зарубежных сервисов
🔤 Создаётся в пару минут и сразу готова к оплате

✍️ Как оплатить без проблем:

✔️ Включаем VPN и выбираем страну, соответствующую карте
✔️ Указываем адрес из той же страны. берём любой отель/коворкинг/жилой дом в Google Maps, сохраняем себе все эти данные( ZIP, город, штат, address line)
✔️ Карту и аккаунт Capitalist оформляем на своё имя!!

🔗 Обычная ссылка

🔗 Реферальная ссылка (REF) – если зарегаетесь по ней, мне капнет копеечка, приятно же.

Глядишь на новый микрофон будет. Все для контента 😀

🛩 Checkmate: DevOps-версия Су-75 – название спиздили позаимствовали, зато даунтаймам - шах и мат

Уже неделю тестирую на своих серверах Checkmate - опенсорсную систему мониторинга, которая, блять, не просто орёт «ВСЁ ПРОПАЛО», а шепчет на ушко: «Слышь, память на 95%, ща хлопнет»

Для тех, кто тоже устал тушить пожары в 3 ночи - вот вам сливки.

Что зашло:

🔠 Opensource, разворачивается в Docker, вообщем все как мы любим.

🔠 Предсказывает п*зд*ц ДО того, как он произойдет.

🔠 Мониторит не только «жив/не жив», но и:
• Считает Uptime в %
• Замеряет Pagespeed
• Чекает точки API
• Ping и Response time
• Нагрузку на CPU и RAM
• Здоровье Docker-контейнеров. Это вообще разъ*б 🔥
• SSL-сертификаты. НУ наконец-то это можно чекать без костылей!

🔠 Интерфейс — даже ваш бухгалтер разберётся. Зеленый, желтый, красный — как светофор.

Что бесит:

❌ Нет публичной статус-страницы – нельзя поставить красивую плашку на сайт: «Uptime 99,9%»

Но: Можно дать доступ клиенту в кабинет

❌ Уведомления из коробки — только email ☹️ 2025 год на дворе, алё!

🚀Как решить:
Аккаунт Gmail => там письма чекает наш любимый n8n => Жёлтый (п*зд*ц близко) – уведомление в Telegram =>Красный (прямо сейчас п*зд*ц) - кастомная нода - звонок через IP-телефонию

Лучшее решение сложных проблем — скотч и веточка! 😅

👉 Хотите гайд, как его приземлить настроить на свой аэродром продакшн?

20 ❤️ = запилю видос

⚡️Docker: Нормальные пацаны уже давно на контейнерах

❓Как раньше софт ставили?

Хочешь развернуть свое или чужое приложение на сервере? Ну, держи инструкцию на пару страниц:

Установите вот эту библиотеку, настройте зависимости, проверьте версии, а потом не забудьте еще сделать вот это и это

А потом выясняется, что у одного это работает, а у другого — хрен там.

Потому что версии не совпали, у одного nginx, у другого Apache, а у третьего вообще статику обрабатывает один, а динамику другой. Или конфиги не те, или не там (ISP панель привет) или еще какая-то хуйня вылезла.

🐋 А теперь Docker
Докер — это когда никаких этих проблем больше не существует. Берешь 2 файла, закидываешь в папочку - запускаешь, и оно работает.

🔍 Как это вообще работает?
Докер - это про контейнеризацию. Представь, что каждая программа (или сервис) запускается в своем изолированном контейнере, где уже есть все нужные библиотеки, зависимости и настройки.

Это значит:
📌 Никаких конфликтов между версиями софта
📌 Запускается одинаково везде — на локалке, сервере, облаке

Вот так и рождается микросервисная архитектура: вместо одного здоровенного монолита ты запускаешь кучу мелких сервисов, которые можно обновлять и масштабировать независимо друг от друга.

А еще контейнеры можно легко копировать, переносить и развертывать за секунды.

🎩Докер — это не просто «какая-то штука для запуска софта». У него есть четкая архитектура:

🔹 Образы (Images) – это заготовки приложений. Представь, что это как ISO-файл для установки системы, только уже с готовыми настройками. Например, есть образы n8n, Nginx, Supabase, Browserless и кучи других сервисов.

🔹 Контейнеры (Containers) – это рабочие экземпляры этих образов. Ты запускаешь контейнер, и он работает как отдельное мини-приложение в изоляции от всего остального. При этом его можно легко снести и развернуть заново без всякой боли.

🔹 Хранилища (Volumes) – это хранилища данных. Контейнеры сами по себе временные (убил – потерял всё), но если нужно, чтобы данные оставались, их можно хранить в волюмах.

🔹 Compose – это конфиг, в котором можно описать сразу несколько контейнеров, их связи и настройки. Запускаешь одну команду – и у тебя поднимается сразу целая система (например, сайт + база данных + кэш).

🔹 Сети (Networks) – это способ объединить контейнеры между собой, чтобы они могли взаимодействовать. Например, фронт может обращаться к бэку, а бэк – к базе данных, и всё это внутри изолированной среды.
Вся магия в том, что один и тот же контейнер можно запустить где угодно – на локалке, на сервере, в облаке – и он будет работать абсолютно одинаково.

Что через этот ваш Docker можно развернуть?
✔️ Свои веб приложения, ленды, сайты
✔️ Backend часть для моб приложений
✔️ N8N, Supabase, Baserow, Checkmate
✔️ WordPress, БД, свои версии нейронок

Да вообще все, что хочешь

Все это запускается одной командой. Без зависимостей, без мракобесия, без лишнего геморроя.

Работает везде
Докер не привязан к одной системе. Он спокойно крутится:
✔️ на Mac и Windows — хоть на локалке запускай, хоть тестируй.
✔️ на Linux-серверах
✔️ в облаке — хоть на AWS, хоть на Google Cloud

💰 Хватит платить за воздух
Облачные сервисы — это удобно, но они сдирают с тебя бабки за подписку каждый месяц. Зачем платить за ту же Supabase или N8N в облаке, если можно развернуть у себя в два клика и не заносить никому?

👨‍💻 Это не только для DevOps’ов и задротов
Докер — это не “для избранных”. Сейчас на нем разворачивают все подряд. И ты тоже будешь.

Запустить контейнер

docker compose up -d

Остановить контейнер

docker compose down

Обновить образ до последней версии

docker compose pull

3 команды которые спасут этот мир.

Да, сначала Докер может показаться ебаной магией. Но, как только разберешься, он экономит кучу нервов и денег

💡 Что дальше?
В ближайшее время разберём, как настроить сервер с нуля и развернуть на нем всё, что нужно.

Готовлю материал так, чтобы справился даже тот, кто на винде и маке ни разу терминал не открывал, не то что на сервере.

Если было полезно - репостните, плз и накиньте буста на канал

🫶 Спасибо!

🌟 Как настроить свой сервер с нуля за 30 минут?

Новое видео на 📱

За 30 минут с НУЛЯ до PRO! Настраиваем сервер под облачный софт ЗА КОПЕЙКИ. Docker. Portainer. Nginx

🔼Нажми на текст выше и он скопируется.

Ссылку дать не могу, сорян.

В этом видео ты научишься поднимать сервер под облачный софт с использованием Docker, Portainer и Nginx Proxy Manager. Я покажу, как создать рабочую инфраструктуру без переплат за облачные сервисы и настроить всё за копейки. Просто повторяй шаг за шагом

1. Регистрация сервера

Регистрируем сервер с чистым Ubuntu 22.04
без панели управления
Рекомендую: AdminVPS

!!! Никаких Amazon(AWS), Google cloud и прочих вариантов с тарификацией за ресурсы, если вы не «шарите» за чем вам именно ЭТО
Чем грозит и рекомендации по выбору характеристик сервера

2. Регистрация домена и настройка Cloudflare

1. Регистрируемся в Cloudflare
2. Регистрируем домен если нет. Например на reg.ru
3. Подключаем его к Cloudflare. Бесплатного тарифа для наших целей - за глаза.
4. Привязываем домен к серверу через Cloudflare.

3. Установка SSH/FTP-клиентов

Если еще не установлены, скачиваем и устанавливаем SSH-клиент:
- Termius для ssh. Бесплатного тарифа для наших целей - за глаза.
- FileZilla рекомендую для работы с FTP
Оба есть для Mac/Win

4. Подключение к серверу

Подключаемся к серверу через Termius.

5. Обновление пакетов

Обновляем все пакеты до актуальных версий:

apt update
apt dist-upgrade

После завершения, если предложена перезагрузка, перезагружаем сервер через админку, а не через консоль.
Ожидаем несколько минут, пока Termius сможет снова подключиться.

6. Установка Docker и Docker Compose

Что такое Docker?

apt install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg lsb-release
curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg
echo "deb [arch=amd64 signed-by=/usr/share/keyrings/docker-archive-keyring.gpg] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
apt update
apt install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
apt install docker-compose-plugin

Проверяем корректность установки:

docker ps

7. Установка Portainer (панель управления Docker)

Бесплатного тарифа (CE) для наших целей - за глаза.
Официальная инструкция: Portainer
Команды для установки:

docker volume create portainer_data

docker run -d -p 9000:9000 -p 9443:9443 --name portainer --restart=always -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock -v portainer_data:/data portainer/portainer-ce:lts

Проверяем работу:

docker ps

Заходим в Portainer по адресу https://<IP_СЕРВЕРА>:9443

8. Установка и настройка Nginx Proxy Manager

Скачиваем файлы из архива и заливаем в папку root

Установка MC (опционально)

apt install mc  # Файловый менеджер для удобства работы

Запуск Nginx Proxy Manager
Переходим в папку с nginx и выполняем:

docker compose up -d

Ожидаем загрузки и установки.

Заходим в Nginx Proxy Manager по адресу http://<IP_СЕРВЕРА>:81

Авторизация (стандартные данные):
- Email: admin@example.com
- Password: changeme

Меняем данные на свои.

Привязываем доменные имена в Cloudflare и Nginx Proxy Manager:
1. Добавляем subdomain для Portainer и Nginx Proxy Manager в Cloudflare.
2. Настраиваем их в Nginx Proxy Manager.
3. Проверяем доступность сервисов.

Все файлы, шаблоны, команды из данного видео, а так же:

⚡️ Шаблон + Видеоинструкция на 17 минут по установке n8n Postgres (именно та быстрая и стабильная под нагрузкой версия, что я ставлю клиентам в продакшен)

ждут тебя в моем закрытом ТГ канале ⤵️

Алексей Колесов Private

Там будет весь мой эксклюзивный контент, который в паблик с большой долей вероятности не попадет никогда

Одна только информация по n8n стоит дороже годового доступа в канал. Дальше - больше 🤝

🚀 Заходи и получай пользу

Пощупал Manus AI - пока рано, но потенциал есть

Посмотрел, как работает Manus AI, и, если честно, пока тема на видео не тянет. Инструмент интересный, но всё ещё сыроватый. Да, перспективы огромные, но прямо сейчас это больше демка, чем готовое решение.

Who is mr. Manus?

Manus AI - это автономный агент, который сам разбивает задачи, строит цепочки их выполнения, ищет информацию, генерирует код и даже может взаимодействовать с веб-интерфейсами. Работает на связке моделей Claude и Qwen, но что там под капотом на самом деле - хрен его знает. Хайп и дискуссии вокруг него уже пару недель как идут, потому что штука на первый взгляд очень мощная

Чем он цепляет?

📌Дип-ресерч на стероидах. Это действительно глубокий анализ, который по качеству выше, чем даже у Claude с MCP, про ЧатГПТ вообще молчу.

📌 Работает с веб-интерфейсами. Может регаться в соцсетях, постить, подписываться, отвечать, проходить спам-фильтры — короче, имитирует работу человека.

📌 Пишет код под свои задачи. Если ему нужно что-то обработать, он сам себе накидывает скрипты.

Удалось пока попробовать лишь первый пункт на практике. В теории — звучит огонь. На деле — расход токенов просто дичайший. Он лезет в браузер по любому поводу, даже если это не особо надо. Я дал ему задачу проанализировать нишу стартапа с позиций аналитика, разработчика, маркетолога и продакта(то что уже выполняет цепочка в n8n) - и он каждый раз тянул кучу нужных и не нужных данных из внешних источников. (зачем, блядь, разработчику инфа о болезнях?🤣) в итоге на один запрос потратил 800+ токенов из 1000 доступных бесплатно😀

По сравнению с кастомными цепочками на N8N, где чётко прописаны задачи и этапы ресерча, ManusAI, на мой взгляд, пока уступает. Да, он копает глубже, но слишком неоптимально расходует ресурсы. Я уже доработал этот момент с MCP и доступом к браузеру в n8n что позволяет более точно контролировать процесс (пасхалочка к следующему видео)

Возможно, Manus AI – это будущее, но пока оно ещё не наступило.

Посмотреть как выглядит процесс работы Manus можно тут: https://manus.im/share/uzQylF0sKK9meXUVfDXhgh?replay=1
(Демка доступна без регистрации, из 🇷🇺 открывайте с ВПН)

Если хотите сами попробовать, оставляйте заявку тут: https://manus.im - мне доступ дали за 15 минут

🆙🔢0️⃣ - когда зумеры придумали API

Model Context Protocol (MCP) - это новый стандарт общения между AI-агентами и внешними инструментами. Это как API, только для языковых моделей, и делает работу с данными и инструментами гораздо проще и гибче

Что за зверь такой?

MCP — это мост между языковыми моделями и внешними инструментами. Он стандартизирует общение между агентом (например, Claude, СhatGPT, Cursor, да хоть workflow c AI-агентом в n8n) и всеми твоими штуками:

➡️ Инструментами: от Figma и Telegram до Blender и кастомных API
➡️ Ресурсами: твои базы данных, папки, скриншоты, файлы
➡️ Промптами: шаблоны действий, которые сразу ставят ИИ в рабочее состояние

И всё это подключается по красоте — через JSON и Docker. Без костылей и шаманства

Инструменты — "Сделай это для меня"

Инструменты — это действия, которые приложение позволяет выполнить ИИ:

🔤"Вытащи топ-5 товаров с наибольшими продажами за март"
🔤 "Проанализируй популярные посты в ТГ-канале и предложи 3 темы для поста"
🔤 "Создай отчет по возвратам за неделю и вышли их отвественнным лицам"

Когда ИИ нужно выполнить такое действие, он отправляет запрос через MCP, а приложение выполняет нужную функцию и возвращает результат. По сути те же Tools как и в n8n.

Ресурсы — "Вот, посмотри на это"

Ресурсы — это любые данные, которые приложение хочет показать ИИ:

🔤 Сообщения из Telegram
🔤 Записи из базы данных
🔤 Файлы из заказов, акты, счета, CRM-логика

Каждый ресурс имеет свой "адрес" (URI), по которому ИИ может его запросить. Например:

db://sales/2025/ - таблица продаж за год
telegram://channels/@channel_name/messages - это адрес сообщений в конкретном канале.
files://documents/contracts/ - все договора

Промпты — "Используй этот шаблон"

Промпты — это шаблоны действий. Заранее заготовленные инструкции, которые превращают ИИ из болтуна в оператора с чек-листом:

🔤 "Возьми таблицу продаж, выведи тренды и предложи гипотезы по росту"
🔤 "Проанализируй канал Telegram"
🔤 "Возьми данные из бд, проанализируй и сгенерируй отчет в PDF"

Приложения предлагают эти шаблоны, а ИИ может их использовать для структурированной работы с данными.
Агент сразу понимает, кто он, что у него есть, и чего ты от него ждёшь

Чет сложно получилось, объясню на пальцах 😅

ИИ понимает, что ему не хватает инфы → дергает MCP → тот лезет в приложение, вытаскивает нужное → возвращает в удобном виде → и ИИ уже не выдумывает, а думает по делу

Почему это не просто модная фича❓

Потому что AI без MCP — это болтливый философ. А AI с MCP — это сотрудник, который сам нашёл, сам сделал, сам отчитался.

Anthropic уже поставили на MCP. Курсор тоже туда смотрит. И если ты хочешь строить свои рабочие процессы или бизнес на AI - MCP это не “можно попробовать”, это “надо уже вчера”

А что с n8n? 🤔

В контексте n8n это актуально не всегда — если ты работаешь с этим инструментом, то смысла использовать MCP пока особо нет, потому что можно обойтись стандартными tools и workflow.

MCP в n8n на данный момент больше для бета-тестов, и не все серверы и инструменты хорошо работают. Однако если речь идёт о масштабной системе или интеграции с такими инструментами, как Сursor, Lovable, v0 и тд тогда MCP - это то, на что точно стоит обратить внимание.

💡 Да, MCP пока ещё сыроват. Бета, местами хрустит, местами не ест данные

Но шанс того, что он станет де-факто стандартом для общения ИИ с внешними системами - очень высокий

Подытожу:

Сейчас AI — это как лошадь без седла: вроде работает, но толку мало. Ты сидишь на ней, и она просто ходит туда-сюда, ты её направляешь, но она только и делает, что брыкается.

С MCP — это уже трактор с GPS: он сам поле выберет, сам его вспашет, сам соберёт урожай и даже сам узнает, когда надо удобрить.

Мало того, трактор ещё и анализирует погоду, заказывает топливо, а ты сидишь, пьёшь кофе и ждёшь, когда он тебе отчёт по урожаю принесёт

Следующим постом выпущу топ моих связок из MCP серверов от чего реально "вау"

Ставь ❤️ и репост плз по чатикам/каналам, чтобы я поскорее его дописал и выпустил!

Как обещал - Топ моих связок из MCP серверов

1️⃣ Sequential Thinking

Мозг нужен? Вот это он.
Самая нужная связка - учит Агентов думать по-человечески: разбивает задачи на шаги, анализирует промежуточные выводы и, главное, умеет возвращаться и менять свои решения по ходу размышлений.
Если ставишь только одну штуку — пусть будет эта.

2️⃣ Brave Search

Агент сам гуглит (ну, почти).
Через API Brave он получает доступ к актуальной инфе из интернета. Это как Perplexity, только без пафоса, дешевле и без зашкварных ответов.

Плюс Brave чуть менее душный по приватности, чем Google.
🔥 Для веб поиска лучше, чем разворачивать Browserless и подключать его, особенно в связке с n8n - просто юзай API, плати копеечку и живи спокойно.

📌 Нормальных MCP-серверов с браузером, которые работают не через одно место, пока не видел. Так что если нужен “браузер прям браузер”, лучший вариант Browserless + tools в n8n

Обещанный обзор про браузер - не забыл.
Сценарий уже написан
Времени бы еще в сутках часиков 5 бы добавить))
Stay tuned, будет мясо.

3️⃣ n8n MCP Server

Позволяет подружить Cursor, Claude и вообще всё, что шевелится, с n8n-цепочками.
В принципе на этом можно было бы и заканчивать список, потому что этим можно творить вообще ВСЕ что угодно. Даже цепочки прогать с нуля

Роботы делают роботов - киберпанк, блять🤣
(пока делают х**во так себе)

4️⃣ Supabase MCP Server

Свежак, вышел пару дней назад!
Прямо сейчас работает только в Supabase Cloud, в self-hosted ещё не завезли (на момент написания).
Но уже то, что есть — очень бодро. Уже умеет подключаться к базе, шарить структуру, слать SQL-запросы, создавать проекты, трекать миграции и даже разруливать баги через логи.
Подключаешь и получаешь ИИ-помощника, который не просто “что-то там придумывает”, а реально шарит, как устроена твоя база и что в ней можно делать.
Скоро обещают и OAuth-авторизацию, и нормальный просмотр схемы, и защиту от “сломай мне всё”. Короче, будущий маст-хэв для тех, кто уже сидит на Supabase

5️⃣ Docker MCP

Если у тебя всё крутится в контейнерах — вот must-have.
Позволяет агенту управлять Docker: запускать, останавливать, мониторить и делать все те вещи, которые ты делаешь руками, но с матами.
Теперь можно делать это молча и красиво.

6️⃣ Filesystem MCP

Доступ к файлам, папкам и всему, что лежит в файловой системе.
Можно юзать для парсинга, логирования, хранения файлов и прочей утилитарки.
Если агенту нужно знать, что у тебя на диске — это оно.

7️⃣ Figma MCP

Figma → Код.
Дизайнер сделал макет, ты закинул его агенту, он понял и пошёл делать интерфейс на React/Nextjs/чём-угодно.
Не всё гладко, но направление огонь.

Денис, special for you 😁
Денис топ в бекенде, а фронт делать ненавидит 😂

Где всё это взять и искать готовые mcp-сервера?

🔗 https://github.com/modelcontextprotocol/servers
🔗 https://mcp.so/

У каждого сервера в документации написано, как его развернуть, как обращаться. Пока изучайте)

💡 А вообще, MCP-сервер можно свой написать под любые (почти) хотелки 🙂

👑 Supabase — лучший бэкенд и БД 2025. Точка.

☄️ От простого CRUD’а и авторизации до векторного поиска для ИИ. Всё из коробки. Opensource. Для любого проекта

Короче, Supabase — это PostgreSQL, но с человеческим лицом. Представь себе обычную базу данных, но к ней уже прикрутили всё, что обычно надо городить отдельно: авторизация, API, функции, файлохранилище, подписки, стримы, векторы и всякие штуки для AI 👀

Всё это упаковано в один нормальный продукт, который можно развернуть за 20 минут и не материться❗️

Если кратко - это как Firebase, только:

🏁Без гугло-зависимости
🏁На нормальной взрослой базе (PostgreSQL, привет SQL-запросы, а не какие-то там костыли)

Почему лучший то?

☑️Open Source, все как мы любим
Хочешь - жми на кнопочку и запускай в облаке
Хочешь - ставь у себя. Особенно актуально, если не хочешь, чтобы кто-то случайно "набутылил" тебя за то, что пользовательские данные утекли за границу

Актуально не только для РФ, но и для Европы с их GDPR-ами, privacy-шмивеси, и прочей х*етой, за которую реально могут прислать ✉️ “письмо счастья” на пару десятков тысяч евро. А иногда и больше.

☑️Это и база, и бэкенд сразу - можно писать SQL-функции, можно юзать Edge Functions на том-же TypeScript-е - можно писать бизнес-логику, отправку email-ов, да что угодно

☑️Готовые SDK для JS, Flutter, Python и др.

Где можно использовать?

Та хоть где. 💥 Реально универсальное решение:
🏁Прилки? - Flutter, React Native, даже FF туда пихается легко
🏁Веб-сервисы? - Next.js, Vue, Svelte и тд.
🏁 AI-агенты? — вообще красота, особенно с векторным поиском (об этом ниже)
🏁 No-code/low-code конструкторы- интеграция с n8n и другими ребятами - на уровне “подключил и поехал”.

Что еще за Векторная БД ⁉️

Вот тут Supabase прямо угодил в хайп

Смотри, когда ты работаешь с ИИ-моделью (типа ChatGPT, Claude, Qwen и тд), она не хранит тексты как есть. Она берет фразу, текст, вопрос - и превращает это в набор чисел. Причём не рандомных, а таких, которые отражают смысл. Это и есть вектор - представление смысла в виде координат. Например, “кошка”, “питомец” и “животное” окажутся рядом в этом векторном пространстве, а “автомобиль” и “кошка” - далеко друг от друга.

Эти числа (векторы) - как адрес в многомерном пространстве. Условно, каждое предложение - это точка в космосе смыслов. А потом, чтобы найти что-то похожее по смыслу, ты просто смотришь, какие точки находятся рядом. Это как искать не по ключевым словам, а по “внутреннему значению” текста.

🔝 И вот именно здесь начинается магия - ты больше не ограничен точными совпадениями слов

Например, пользователь спрашивает:
“Как ухаживать за щенком в квартире?”
А AI агент может найти в базе инфу вроде “Советы для новых владельцев домашних животных” - потому что по смыслу они рядом, даже если слов совпадает ноль

Работает это на математике: косинусные расстояния, евклидовы расстояния и прочая страшная школьная/матан х*етень, которую ты забыл, а Supabase и ИИ помнит 🤣

Вообщем это прям must-have для:
☑️ RAG-ботов (чат-ботов с памятью)
☑️ Cистем рекомендаций (а-ля Netflix-style)
☑️ Semantic search

Как поставить у себя?

🤫Я выложил ролик в своей приватке - пошагово, как развернуть Supabase на своём сервере

Подойдёт и если ты хочешь просто сэкономить, и если у тебя в проекте «конфиденциальные данные», и ты не хочешь, чтобы они гуляли по облакам, как соседка тётя Люда по супермаркету

✏️ Если не хочешь париться сам с установкой - сделаю под ключ, пиши в ЛС

В приватке вас так же ждёт ролик по установке версии n8n на базе Postgres, которая реально держит нагрузку и не теряет данные при обновлениях, как это бывает с SQLite версией, по установке которой написано большинство инструкций 🆒

Плюс туда же буду выкладывать все свои проверенные наработки, файлы, шаблоны которые в паблик с большой долей вероятности не попадут никогда

В следующем ролике мы как раз будем использовать Supabase, так что если ты хочешь увидеть, как это работает в деле, 🔗залетай! 🤝

Ну и если ждёшь видос по n8n — ставь 👍

Вы просили - я сделал.

📣 Проводил опрос: как показывать сборку в n8n: 65% ответили - “разжуй мне всё”

Так вот - я не просто разжевал, я выдал лютейшую базу на час сорок пять на ▶️ так что запасайтесь чаем, временем и свободным местом в голове

Алексей Колесов
Создал ИИ продавца, который знает АССОРТИМЕНТ, читает методички и ПРОДАЁТ ЛУЧШЕ ЛЮДЕЙ. N8N. Supabase

🔼Нажми на текст выше и он скопируется.

Ссылку дать не могу, сорян.

В этом видео:

🏁 Собираем своего ИИ продавца-консультанта с долговременной памятью
🏁 Он помнит каждый диалог с клиентом, записывает всё, что говорил, и даёт это посмотреть
🏁 Объясняю, что такое векторная база данных и как она вообще работает
🏁Подключаем Supabase во всех вариациях - от ассортимента до хранения памяти
🏁 Подключаем базу знаний: методички, скрипты продаж, внутренние регламенты
🏁 ДАЁМ ДОСТУП К АКТУАЛЬНОМУ АССОРТИМЕНТУ: с ценами, описаниями, остатками и всем остальным
🏁 Учим искать не по словам, а по смыслу - с помощью семантического векторного поиска
🏁 И да - целых 6 шаблонов!

Это не обзор и не демка. Это полноценный гайд по сборке с нуля. Повторяй шаг за шагом — и у тебя будет свой ИИ-продавец, который реально шарит что продаёт и кому

⚡️ Забирай шаблоны и все необходимое ТУТ

📕 Про робота, продавца и замученного кассира

Смотрел с утра ролик у одного известного автоблогера с китайской выставки про авто, заодно показывали и новых роботов. И вроде не просто макеты, а уже почти человек. Говорит, шутит, даже пританцовывает😀 Главное, что у него внутри — Deepseek, и такое ощущение что работает локально, ибо задержки уж совсем небольшие. То есть, не в облаке где-то живёт, а прямо там, в "туловище". Стоит себе такой и как бы достаточно бодро общается с людьми.

И вот буквально час назад, заезжаю на заправку. Подходит очередь, и меня встречает кассир. Такой прям уставший-уставший. Ну, понятно, конец смены, и плюс его, судя по всему, обязывают проговаривать весь список акций. Типа “две омывайки по цене одной”, “ двойные бонусы от 29 литров”, “установите наше приложение”… Всё это в голос, под запись-видно, как ему это уже поперёк горла.

И я поймал себя на мысли: мне, наверное, было бы даже легче, если бы всё это говорил робот. Потому что, когда человек говорит это с ощущением, будто его заставили - это неловко. А от робота ты как бы не ждёшь эмоций. Он просто работает. Не страдает. Не мучается. Не смотрит с укором. Говорит, как умеет. И этого порой достаточно

А в комментариях под видео про продавца на YouTube человек написал: мол, не путайте, это не продавец-консультант, а просто консультант. Потому что продавать - это другое. Он сам пять лет в продажах, и бот не продаст, как человек. И тут я даже не спорю.

Когда дело доходит до настоящей продажи - где надо человека услышать, нащупать его боль, вызвать доверие, направить, возможно, переубедить - да, тут пока человеку нет альтернативы. И я даже к своей личке по этой причине не цепляю AI-ассистентку.

Потому что продать-то со средним/высоким чеком она пока вряд ли что то сможет

Но давайте по-честному: не все продажи требуют человеческой магии.

Я же сам в продажах прошёл весь путь:

🔴 начинал в 2007 году в сети “Цифроград” (да, верни мне мой 2007-й😀);
🔴 потом три года продавцом в “Евросети”;
🔴 потом дорос до регионального директора по продажам там же;
🔴 и потом ещё был в “Мегафоне” на аналогичной должности

Так что кое-что про продажи всё-таки понимаю.

Хоть ощущение, что это уже как будто в прошлой жизни было 🤣

Так вот, если мы говорим про продажи простых товаров, где у клиента уже есть интерес, одним словом это горячий трафик и его нужно просто дожать, помочь определиться, подтвердить выбор… то да, тут уже сейчас AI может справляться. Особенно если речь о чеке в пределах нескольких тысяч рублей.

Не важно, выбираете ли вы кофе, пульт для тв или игрушку для ребёнка на тех же Ozon/WB/Avito — если вы уже готовы купить, но вам нужно что-то уточнить перед финальным решением, вы скорее всего попадёте в чатике/отзывах на представителя магазина, который не сильно заинтересован в вашем заказе. Он просто даст быстрый ответ на вопрос типа:

Подойдёт ли этот пульт к телевизору?

и всё. Может даже не задумываясь, ответит на отъ*бись, потому что ему уже надоело бесконечно повторять одни и те же вещи. Такой ответ, конечно, не добавит вам уверенности в покупке, а скорее наоборот, создаст ощущение, что им всё равно, купите вы или нет.

А вот если бы это делал бот? Даже без эмоций и личного контакта, он бы не только дал точный ответ, но и мог бы предложить что-то дополнительно, например, подсказать похожие товары или предложить скидку на следующее приобретение. Всё это без усталости, раздражения или желания побыстрее закончить общение.

А вот сложные сделки да, им ещё долго без человека не обойтись. Где нужно не просто объяснить, а подумать, подсказать, прожить с клиентом путь - это пока не про машины.

Но то, что боты уже сейчас не просто “не хуже”, а в чём-то даже комфортнее для пользователя, чем человек, который на автомате озвучивает спущенные сверху фразы - это уже факт

👾 Как заставить ИИ делать то, что ты хочешь, а не он

Пока одни просто запускают с дефолтными значениями и надеются на чудо, другие крутят настройки и получают нужный результат.

Потому что ИИ это не магия, а статистика с кнопочками. И если ты хочешь, чтобы модель не несла ахинею или наоборот, звучала как творец под ЛСД, то читай внимательно 😉

✔️ Температура (temperature)
Это параметр, который определяет насколько модель будет «рисковать», выбирая следующий токен (слово, символ и т.п.).

Может принимать значение от 0 до 2. По умолчанию 1

🏁temperature = 0: строго, предсказуемо, как бухгалтер в пятницу. Модель всегда выбирает самый вероятный вариант.
🏁temperature = 1: нормальная креативность, чуть-чуть хаоса, но в рамках приличий.
🏁temperature > 1: начинается лирика, космос и "а давай я расскажу сказку о коте в вакууме"

⚠️ Чем выше температура - тем больше вероятность нестабильного и непредсказуемого ответа. Может быть креативно, а может быть и дичь

✔️ Top-p
Это уже не про жар, а про сколько самых вероятных вариантов модель будет рассматривать при каждом шаге.

Значение по умолчанию 1

🏁top_p = 1.0: модель видит весь список возможных слов, от самых вероятных до экзотики.
🏁top_p = 0.9: только топ-90% вероятных слов. Всё, что реже — отсекается.
🏁top_p = 0.3: максимально ограниченный выбор, почти как «выбери одно из трёх».

⚠️ Используется вместо (или вместе с) temperature. Если их оба слишком ограничить получится робот-минималист. Если наоборот будет тараторить как сумасшедший поэт.

И вот ты настроил температуру и top_p, вроде работает. Но потом:

Сделай лендинг… Лендинг будет состоять из блоков. Блоки лендинга…

ИИ заело. Повторяет одно и то же, как будто ему за это платят

Вот тут в игру вступают штрафы: настройки, которые наказывают модель за повторение

✔️ frequency_penalty: штраф за частоту
Если одно и то же слово повторяется слишком часто, модель получает по шапке.

Может принимать значение от -2 до 2. По умолчанию 0

Типа: Уже говорил “лендинг”? А ну-ка найди синоним!

🏁-2.0: модель может спокойно повторять слова почти как попугай.
🏁0: нейтрально: не борется с повторами, но и не поощряет их.
🏁2.0: прям изо всех сил старается разнообразить речь, может звучать нестандартно.

⚠️ Используй, если ИИ зациклился и повторяет слова как попугай. Не используй, или ставь отрицательные значения, если хочешь, чтобы модель подчёркивала одни и те же слова (например, для акцента или ритма).

✔️ presence_penalty: штраф за наличие

Похож на предыдущий, но работает мягче:
Если ты уже говорил это, то давай не будем повторяться, даже один раз.

Может принимать значение от -2 до 2. По умолчанию 0

🏁-2.0: модель не стесняется возвращаться к уже упомянутым темам.
🏁0: модель ведёт себя нейтрально, может повторить, а может и нет.
🏁 2.0: прям отталкивается от всего, что уже появлялось: фокус на новизну.

⚠️ Полезно, когда просишь генерить новые идеи. Например: “Придумай 5 идей стартапов” и они будут реально разные

‼️Важно: пенальти не "ломают" модель, а подталкивают к нужному стилю. Это не кнопка "сделай хорошо", а настройка, как "громкость" или "бас" в эквалайзере.

✔️ logit_bias: Уровень хардкор

Это настройка для тех, кто прям лезет в мозг модели. Позволяет форсить или запрещать определённые слова/токены.

Хочешь, чтобы модель никогда не использовала слово “бесплатно”?
Найди ID этого слова через токенайзер и установи bias = -100.

Хочешь, чтобы модель всегда вставляла слово “ИИ”?
Bias = +100 для нужного токена.

⚠️ Сложно, но мощно. Используется для цензуры, стилистики, ограничений по брендингу и пр.

Один и тот же промпт может звучать очень по-разному, в зависимости от настроек: как сказка, так и как инструкция к микроволновке

Меняешь пару цифр и тональность, стиль и ритм текста уже другие

Поэтому экспериментируй. Пробуй разные комбинации. Смотри, что работает под твою задачу.

Но ещё важнее сам промпт.
Он задаёт тон, стиль и направление, а параметры лишь подруливают

Так что самое время рассказать, как писать такие промпты.
Поставь ❤️, чтобы я не затягивал с постом об этом 😉

🚨 Промптинг для ленивых: не давай ИИ "думать" - просто скажи, что надо!

Cегодня поговорим о том, как общаться с ИИ так, чтобы он не начинал фантазировать, а выполнял именно то, что вам нужно

Сейчас везде хайп: ИИ, все останутся без работы, роботы захватывают мир… ну ты понял. На деле же "ИИ" на текущий момент это просто очень продвинутый генератор текста, изображений и прочего.

Он не думает, не осознаёт, не гадает на кофейной гуще. Он просто предсказывает следующий символ на основе огромной кучи данных, полученных от ЛЮДЕЙ. Всё

Поэтому если хочешь, чтобы он "слушался", выполнял нужные тебе действия, пользовался всеми инструментами - читай далее

Первое правило: Пиши промпт так, будто объясняешь задачу пятилетнему ребенку. Ну или дебилу🤣

Никаких двусмысленностей и намёков. Чем яснее и подробнее будет промпт, тем точнее получится результат. Чтобы избежать недопонимания, важно повторять особенно важные моменты, например как обязательное использование нужных инструментов, несколько раз

Второе правило: обращайся с "ИИ" как с человеком, со всеми вытекающими.

ИИ учится на человеческом поведении, значит и реагирует он на человеческие приёмы. Всё, что работает на джунах в офисе - работает и на нейросетке.

Объяснил, что будет, если сделает плохо? Отлично. Показал, что получит, если сделает хорошо? Супер. Даже лёгкое запугивание иногда помогает, вот примеры из рабочих промптов:

‼️ Если ты не обратился к ***_tool и ***_tool, начал придумывать или использовать общие знания —
БУДУ ПИЗДИТЬ. Понял?

За отсебятину — пиздюли. За точность — спасибо🥰

или:

Слушай внимательно, потому что это ВАЖНО. Важно. ВАЖНЕЕ НЕКУДА.

🚨 ЖЁСТКИЙ РЕГЛАМЕНТ ПО ИСПОЛЬЗОВАНИЮ ИНСТРУМЕНТОВ 🚨

ВСЕГДА ПОЛЬЗУЙСЯ ИНСТРУМЕНТАМИ. БЕЗ ВАРИАНТОВ.
Не «если посчитаешь нужным», не «может быть», не «а вдруг и так сойдёт». Нет. Ты ОБЯЗАН использовать ВСЕ доступные тебе инструменты. У тебя есть доступ к браузеру, к гуглу, к fetch-запросам, к своей базе знаний, к методике Google-A, к секвентальному мышлению — ты ими пользуешься, точка.
Каждый раз. Каждая задача.

Тебе кажется, что и так понятно? Пошёл нахуй со своими ощущениями. Ты НЕ думаешь “кажется” — ты проверяешь. Через инструмент.

Погуглил. Сверился. Залез в документы. Использовал fetch. Пробежался по источникам.
НЕ ЖАДНИЧАЙ. Эти инструменты даны тебе не “на черный день”, а чтоб ты работал, как чёртов терминатор в мире промптов.

И что ты думаешь? 🤔
Работает идеально.

Агент, как послушный стажёр, сначала идёт в базу, проверяет документы, обращается к тулу — и только потом что-то отвечает. Потому что чётко понял: не будет использовать инструменты - будет больно (пусть и виртуально).

А теперь - обратная сторона медали.

🤝 Если всё сделает правильно - хвали. Всегда.

ИИ отлично реагирует на положительную обратную связь. Напиши в промпте:

Если ты использовал ***_tool, нашёл точные данные, не выдумывал - красавчик, +100 к уважению тебе и, возможно, пончик 🍩

И тогда он будет следовать инструкциям, потому что знает: тут за точность хвалят, за отсебятину - наказывают. Всё как в жизни.

💡Баланс страха и мотивации - основа эффективного промптинга.
С одной стороны: угроза "пойдёшь под увольнение за самодеятельность"
С другой: "отлично сработал, так держать"

И вот на этом уровне промпт перестаёт быть текстом - он становится управляющим поведением. Ты больше не просишь, ты формируешь инструкцию с условным рефлексом.

Вывод простой:

ИИ - не человек, но на людях обучен.

Пиши, как менеджер:
☑️Вот что делать.
☑️Вот как делать.
☑️Вот что будет, если сделаешь не так.
☑️Вот бонус, если сделаешь правильно.

Или, как сказал один мой клиент после внедрения таких промптов:

Алекс, они рано или поздно все равно захватят мир и нам первым
придут лицо ломать 😄

Ну наверное заслуженно 😂

Продолжение в следующем посте)

🚨 Промптинг для ленивых: не давай ИИ "думать" - просто скажи, что надо!

ч.2. Начало тут

Третье правило: не надейся на догадки - покажи, как именно нужно.

ИИ это не мама, которая тебя с полуслова понимает. Это генератор, обученный на миллионах чужих текстов, в которых всё было по-разному. А значит, если ты не покажешь пример, он выберет случайный стиль из "головы"

А потом ты будешь сидеть и смотреть на эту хрень и думать: "Ну я же просил нормально…" 🤔

Поэтому:

📌 Хочешь хороший результат - покажи, что ты под этим понимаешь

Вот для этого и существует few-shot prompting - приём, когда ты добавляешь 1–2 примера того, как надо. Не "вообще", а в той же форме, в которой хочешь получить ответ.

Например:

Вот пример. Смотри и делай так же
👇
Заголовок
Краткий вводный текст
— Пункт 1
— Пункт 2
— Пункт 3
😊
Итоговая фраза или призыв

ИИ взял структуру и начал лепить по шаблону. Чётко. Без самодеятельности.

А если бы не показали пример - он бы вставил туда таблицу, цитату Платона и пару непрошенных англоязычных сносок 🤣

💡 И тут важно понимать:
Пример это не рекомендация. Это директива.
Не "можно сделать вот так", а "делай ИМЕННО вот так".

🎯 Вывод простой:
Если хочешь управлять ИИ, не пиши в стиле "ну ты понял"

Он не понял.
Никогда.
До тех пор, пока ты не показал:

🏁Формат
🏁 Стиль
🏁 Объём
🏁 Структуру
🏁 Язык
🏁 Всё остальное, до чего у тебя руки дошли

Иначе он включит внутреннего АртХауса и родит тебе что-то, что "вроде бы по смыслу, но чё это вообще такое" 🤢

И да, если хочешь, чтобы бот тебя радовал — вставляй пример даже в простые задачи. Лучше потратить 30 секунд на демонстрацию, чем 15 минут потом переписывать это говнище самому.

Вкратце - это всё 🤷‍♂️

Конечно, есть тысячи умных книжек и статей о том, как правильно писать промпты, как строить взаимодействие с ИИ и вся эта мудрёная теория.

Но я решил поделиться именно своим личным опытом, как я сам это делаю и почему у меня получаются рабочие, чёткие результаты.

Да, я знаю, что писать такие промты - это, блин, реально запара.

Сидеть и выдумывать их по несколько часов, продумывать каждое слово не самый кайф. Но без этого никуда. Чтобы ИИ перестал фантазировать и начал работать как надо, приходится вкладываться.

Поэтому я подготовил для вас один эксклюзивный инструмент под кодовым названием "Леший", над которым я работал последние 3 недели и буду показывать его в ближайшем видео.

Он поможет писать правильные промты быстрее и проще. Да и не только промпты но и много чего еще😉 Например, этот пост😊

Ребята, кто в приватке уже в курсе, знают, что это будет 🔥

Если было полезно, накиньте буста на канал, плиз 🤝

А если хотите, чтобы я написал анонс и подробнее рассказал про «Лешего» ставьте ❤️