БАЗА ЗНАНИЙ ПО ИИ

Этот пост — ультимативный «альфа-ресурс», который раз и навсегда закрывает вопрос: Где учиться и что юзать ?.

Я собрал большой список первоисточников, где знаний больше, чем в любом платном курсе. Здесь реально всё:

От гигантского склада на 500 000+ бесплатных нейронок и готовых ИИ-агентов, до кладезя промптов под DeepResearch и 33 000+ скиллов для кодеров. Это те самые инструменты, которые уже сегодня заменяют целые отделы.

Ловите весь список:

• LearnAIGoWhere: Бесплатные курсы по ИИ от топов: OpenAI, Google и Microsoft. Учитесь у тех, кто создает эту индустрию, а не у тех, кто вчера купил подписку на ChatGPT.

• Prompt Mania: Кладезь фото-промптов с настройкой света, линз и интерьера. Мастхэв для тех, кому нужны дорогие кадры с реализмом, а не мультяшное «мыло».

• PromptsToCheck: Огромная библиотека промптов под любые задачи: написание текстов, генерация картинок, аналитика и DeepResearch. Просто берешь проверенный шаблон и не тратишь время на подбор слов.

• Alex Prompter: 8 рабочих техник от инженеров Anthropic и OpenAI. Помогают правильно составить запрос, чтобы чат-бот перестал тупить.

• Google AI Tips: 40 лучших советов по работе с нейросетями от гугла. Короткая и емкая выжимка о том, как выжать максимум из их экосистемы.

• GitHub AI Agents: Библиотека готовых воркфлоу для агентов. Берешь код, настраиваешь, и ИИ сам выполняет пошаговую рутину (ищет инфу, сортирует, пишет) без твоего участия.

• Hugging Face: Тут лежат 500 000+ бесплатных моделей под любые узкие задачи и 12 курсов по ML. Открываешь и берешь то, что нужно под конкретный проект, а не мучаешь один ChatGPT.

• SkillsMP: Каталог из 33 000+ скиллов для Claude Code и OpenAI Codex. Нужны для того, чтобы нейронка писала адекватный код с учетом нужных библиотек и зависимостей.

Всё, давай, до скорых встреч

❤️ Vimol: Канал | Чатик | Gpt на год за 30$ | Вся альфа тут

КАК СКОРМИТЬ ЛЮБОЙ ТГ-КАНАЛ ИЛИ ПЕРЕПИСКУ НЕЙРОСЕТИ

У всех нас есть папки которые мы давно добавили, но ни разу даже не читали, куча каналов на мьюте и рабочие чаты, где хрен что найдешь. Читать эти завалы руками — чистый мазохизм.

Я делаю проще: выгружаю всю переписку или целый канал в один файл, скармливаю нейросети, и она за секунду делает выжимку, и выдает самый сок.

> Для чего это юзать ?

• Выжимка для криптана: Заходишь в мой парсер, выгружаешь весь собранный материал за 7 дней и просишь ИИ: «Собери в удобную таблицу все новые проекты, тестнеты и чекеры, которые тут упоминались». Полноценный ресерч рынка готов за секунду.

• Для TG-инфла: Выгружаешь канал топа в своей нише и просишь ИИ: «Изучи их стиль постов. На чем автор делает акцент, как общается с аудиторией и какие темы поднимает чаще всего?». Забираешь чужую формулу успеха и адаптируешь под себя.

• Для фрилансера: Выгружаешь рабочий чат за месяц и пишешь ИИ: «Найди все сообщения, где клиент утвердил правки, и выдай списком с датами». Больше никаких «мы это не обсуждали».

• Альфа прочее: Выгружаешь историю чата с девушкой за год и просишь ИИ: «Посчитай среднее время её ответа, кто чаще пишет первым и составь график, в какие дни она чаще всего выносит мозг или обижается»

> Как же выгрузить историю чата ?

1. Открываешь нужный канал или личный чат в телеге с компа.
2. Жмешь три точки сверху справа -> «Экспорт истории чата».
3. В настройках обязательно выбираешь формат .JSON и жмешь «Экспортировать».

P.S: нужен ПК на Windows, на Mac нет такой функции.

Просто закидываешь этот файл в любую нейронку (ChatGPT, Claude, Gemini) и пишешь свой запрос. ИИ-шка переварит тысячи сообщений за пару секунд и выдаст ровно то, что тебе нужно. Экономит часы времени.

❤️ Vimol: Канал | Чатик | Gpt на год за 30$ | Вся альфа тут

Первые дни с OpenClaw: где ахуел, а где разочаровался

OpenClaw оказался не совсем тем, что я ожидал.

С одной стороны, я реально ахуел с того, что агент уже умеет. С другой, без нормальной настройки всё быстро превращается в хаос.

Я полез в это не ради “потыкать AI”. Хотел понять, на что реально способен агент, и какие уже сейчас масштабы конкретно OpenClaw.

Что уже сделал через него:

• управляю процессами на сервере (а их у меня много)
• агент сам предложил доработки по моему парсеру и внёс правки
• подключил Google Sheets
• настроил, чтобы агент сам писал людям в личку по нужным вопросам, с моего личного ТГ-аккаунта
• часть рутины, которую раньше делал руками, теперь закрывается через него

И вот в такие моменты это ощущается уже как “наступившее будущее” и как полноценный сотрудник, о котором все говорят, и которому можно делегировать большую часть работы.

Но тут важный момент.

Если хочешь качественный результат, нужно полностью разобраться в базе и понимать, как всё работает. Не поверхностно, а глубоко.

Что обязательно нужно настроить с самого начала:

• Память
Чтобы агент не забывал важный контекст и не путал задачи.

• Чёткие правила
Какой стиль, какой формат, что можно, что нельзя, что приоритетно.

• Инструменты и источники
Чем он пользуется для данных и задач (и где эти данные брать надёжно).

• Сценарии работы
Кто, когда и как выполняет типовые задачи, чтобы не было ручного хаоса.

Из моего опыта: даже мой агент иногда предлагает не лучший путь.
Например, когда нужно было дать ему доступ к браузеру, сначала мы пошли через GUI-«руки» (устанавливали браузер на сервер). Позже выяснилось, что задачу можно было решить проще через встроенный Web Search (Brave).

Я для себя понял важную вещь: развивать агента только через диалог с самим агентом - плохая идея. Подходы нужно проверять через внешние источники. Лично мне здесь сильно помогает Perplexity: там я нашел и нахожу более понятные решения, а потом уже докручиваю всё это в OpenClaw.

Итог пока такой:

OpenClaw - не волшебная кнопка. Но если всё грамотно собрать, это реально сильный рабочий инструмент, который по честному заслуживает зарплату.

Если интересна эта тема, я также могу расписать:

• как настроить и подключить OpenClaw с нуля
• как максимально дешево его использовать

Все эти 8 дней, пока меня не было, я плотно разбирался с OpenClaw. Информации накопилось много, и если какой-то момент в посте непонятен - пишите в чат, разберём, отвечу всем.

❤️ Vimol: Канал | Чатик | Gpt на год за 30$ | Вся альфа тут

OpenClaw и скиллы: почему без них агент теряет смысл

У многих сейчас одна и та же проблема с AI-агентами: галлюцинации, потеря контекста, кривые ответы, и в какой-то момент полное разочарование.

Из-за этого люди не раскрывают потенциал агента и делают вывод: “очередная бесполезная игрушка”.

Но главная проблема в том, что чаще всего дело не в самом OpenClaw.
Проблема в том, что его запускают “как есть”, без нужных скиллов под реальные задачи.

Именно скиллы превращают OpenClaw в того самого помощника, который не просто отвечает, а реально закрывает работу.

Скиллы можно искать через ClawHub и SlopenSkills - проект от SL. В большинстве случаев самые рейтинговые — это как раз самые полезные и обкатанные варианты.

И важный момент: перед установкой любого нового скилла лучше сначала прогонять его через Skill Vetter.

npx clawhub@latest install skill-vetter

Автоматически анализирует любой скилл перед установкой - проверяет разрешения, подозрительный код, риски.

Что у меня сейчас стоит и зачем:

• self-improving-agent — скилл для постоянного совершенствования. Если кратко: ведёт дневник ошибок, запоминает исправления. Поправил раз - больше не повторит.

• Brave Search — веб-поиск для агента. Нужен API-ключ, дальше быстро тянет факты и источники.

• Tavily Search — более чистый поиск под AI-задачи. Сейчас юзаю его как основной, потому что с Brave API у меня были проблемы на этапе подключения карты.

• Summarizer — выжимка длинных материалов.
Экономит время, когда надо быстро понять суть, и отлично подходит для выжимок из YouTube-видео (через транскрипт).

• GOG — доступ к Google-сервисам. Таблицы/доки/почта прямо в рабочем контуре.

• RAG — меньше галлюцинаций, больше ответов по фактам. Перед ответом агент сначала ищет нужные факты в данных, а уже потом формирует ответ.


Установить очень легко: просто скидываешь агенту название нужного скилла, он проверяет его через Vetter Skill, и только потом устанавливанет.
Список скиллов можно проверить через команду /skill list

Итог простой:
Дело не в “магической модели”, а в том, чем ты её вооружил.

Если нужно - следующим постом могу написать гайд, как подключить OpenClaw всего за 15$.

❤️ Vimol: Канал | Чатик | Gpt на год за 30$ | Вся альфа тут

ПОЛНЫЙ ГАЙД: как подключить OpenClaw с нуля

Для тех, кто только зашёл в тему:
OpenClaw живёт прямо у тебя в Telegram, работает 24/7, держит контекст переписок и позволяет хранить данные локально.

Это полноценный сотрудник: агент может выполнять задачи, работать с таблицами, писать код и находить уязвимости, а при необходимости - вести диалог от твоего имени по заданным правилам. И все это без твоего вмешательства.

Утром ты просыпаешься, а он уже проверил твою почту, сверился с Google-календарем, выдал готовый план на день прямо в Telegram и сделал выжимку из твоих любимых ТГ-каналов.

Как собрать себе такого цифрового сотрудника. Ловите пошаговый гайд:

Сколько стоит запуск:

• VPS: от $5/мес
• GPT Plus: $20/мес, но через меня можно оформить за $10/мес

Итого: запуск от $15/мес.

1) Берём VPS

Если не хочешь держать ПК включённым 24/7, нужен сервер.
Я ставил на Contabo, но говорят что Hetzner лучше (Ubuntu).

Ориентир:

• 4 vCPU
• 8 GB RAM
• 80 GB SSD

2) Ставим OpenClaw и подключаем модель

Подключаешься к серверу по SSH, и ставим OpenClaw по официальной инструкции с сайта, командой:

curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

Дальше терминал попросит выбрать "мозги". Выбираем OpenAI и метод подключения через OAuth. Копируем выданную ссылку, открываем в браузере (где вы залогинены в GPT), авторизуемся.
Браузер может выдать страницу с ошибкой (Localhost) - это нормально.

Просто копируешь итоговый URL из адресной строки страницы с ошибкой и вставляешь обратно в консоль.

3) Подключаем Telegram

Через @BotFather создаёшь бота (/newbot), забираешь токен и вставляешь его в настройку OpenClaw.

После этого агент уже доступен у тебя в телеге.

4) Безопасность

Это лучше не пропускать:

Жестко привяжите бота к вашему аккаунту командой в терминале:

openclaw pairing approve telegram «ваш_код»

• Не отправляйте прямо в чат ключи и пароли
• Храните API отдельно (в .env/защищённых файлах)

5) Личность и правила агента

Чтобы агент был предсказуемым и полезным, заполняешь базовые файлы:

• AGENTS.md — что можно/нельзя
• SOUL.md — стиль и манера общения
• IDENTITY.md — паспорт бота (имя и роль)
• USER.md — твой контекст, проекты, цели
• MEMORY.md / memory/*.md — что запоминать и как не терять контекст

6) Скиллы

Без скиллов агент сильно ограничен.
Скиллы дают ему рабочие возможности.

Базовый старт:

• Skill Vetter — проверка новых скиллов перед установкой
• GOG — Google (таблицы/доки/почта)
• Tavily/Brave Search — веб-поиск
• Summarizer — выжимки из длинных текстов и YouTube-транскриптов

Гайд по скиллам в этом посте.

Итог:

Вы получаете не просто чат-бота, а автономного помощника, которому можно доверить повторяющиеся задачи и освободить себе голову под важное.

А по стоимости это реально доступно: подписку можно взять за 10$ через меня, вместо 20$.

❤️ Vimol: Канал | Чатик | Gpt на год за 30$ | Вся альфа тут

GEMINI PRO НА ГОД ПО ЦЕНЕ КОФЕ

За последние месяцы я понял простую вещь:
когда ты каждый день работаешь с ИИ, подписки по 30–60$ в месяц незаметно превращаются в отдельную статью расходов.

Поэтому такие методы сейчас must-have:
Способ не самый простой, но если считаешь бюджет — точно стоит внимания.

Если коротко, что получаешь:

• Deep Research
• NotebookLM
• Veo (генерация видео)
• NanaBanano 2, без лимитов
• Интеграцию ИИ в Google сервисы

Пошаговый гайд:

1. Подготовка прокси

Для этой акции, нам понадобится прокси USA. Где-то видел что можно и другие тестить, но я сделал через США. И всё получилось. Мне подошли прокси от NodeMaven, тестил еще и другие сервисы, но везде ловил ошибки.

2. Почта
Регистрируем новый Gmail. Делать это сразу под чистыми USA-проксями.

3. Ловим триал
Переходим на страницу с акцией. Если всё настроено правильно, выскочит предложение на 12 месяцев бесплатно. Если прилетает оффер только на месяц или ошибка - просто меняйте аккаунт и прокси, и пробуйте заново.

На NodeMaven, покупайте 2GB, этого хватит надолго. И постоянно можно менять прокси бесплатно.

4. Обход верификации
Нажимаем кнопку «Get Offer», но не нажимаем следующую кнопку «Verify». Вам нужно просто скопировать ссылку с этой кнопки.

Далее идем в ТГ-бота @ptrv4_bot, выбираем «Gemini Pro» и оплачиваем верификацию SheerID (240 руб). Это нужно, чтобы система Гугла поверила, что вы реальный студент из США. Кидаем боту нашу скопированную ссылку и ждём подтверждения.

5. Оплата
После успешного аппрува от бота, возвращаемся в браузер и жмем «Verify». Привязываем карту (крипто-карты работают отлично). Списаний никаких не должно быть.

Победа. Подписка на год у вас в кармане.

Важные нюансы:

• если используете свою карту - не забудьте отвязать её.
• используйте не основную почту.
• если запросит номер, можно использовать виртуальный номер через @GreedySms
• На NodeMaven, доступны промокоды:
VIMOL40 - скидка 40% на isp прокси
VIMOL35 - 35% для мобильных/резидентских

> Ну а если вам лень ебаться со всем этим ради экономии - я всё ещё селлю готовую годовую подписку GPT всего за 30$. За подпиской пишите мне в личку: @vimol_sanya.

❤️ Vimol: Канал | Чатик | Вся альфа тут

Почему продажи - это навык номер 1

Ты можешь быть умным.
Можешь быть талантливым.
Можешь ебашить 24/7.

Но всё равно оставаться нищим.
Почему?

Потому что рынок не платит за старание.
Рынок платит за проданную ценность.

Большинство слышат слово “продажи” и сразу отвергают: Это не моё, я не люблю впаривать, я просто делаю продукт, клиент придет сам.

Я тоже раньше думал примерно так.

Проблема в том, что пока ты так думаешь, кто-то другой: Сделал продукт хуже твоего, но продал его.

И вот жёсткая правда:

Ты уже продаёшь каждый день, когда:

• знакомишься с девушкой — продаёшь себя как ценность
• пишешь пост и хочешь, чтобы его дочитали — продаёшь внимание
• торгуешься с арендодателем за скидку — продаёшь себя как надёжного жильца
• предлагаешь друзьям идею — продаёшь своё мнение

Это всё продажи. Разница в одном: делаешь ты это осознанно или на автомате.

Роберт Кийосаки как-то сказал:

«Самый важный навык в бизнесе - это продажи. Второй по важности - это бухгалтерия. Всё остальное - детали.»

И в этом реально много правды:
Не так важно, чем именно ты занимаешься - криптой, медийкой, вайбкодингом или строишь свой продукт.

Если умеешь продавать, ты сможешь вырасти почти в любой нише, потому что умеешь превращать ценность в результат.

Люди годами «прокачивают навыки» - учат языки, курсы, программирование - но избегают единственного навыка, который превращает всё это в деньги.

Продай или будь продан — закон жизни.

Каждую секунду, пока ты не учишься продавать,
кто-то другой продаёт тебе свою картину мира,
своё мнение и свои условия.

И ты либо начинаешь продавать сам,
либо продолжаешь жить по чужим правилам.

❤️ Vimol: Канал | Чатик | Gpt на год за 30$ | Вся альфа тут

МОЙ ПЕРВЫЙ ПРОДУКТ С ПОМОЩЬЮ OPENCLAW: YOUTUBE-ВЫЖИМКА В TELEGRAM

Честно: я думал, соберу за вечер.
А оказалось - это был тест на нервы, где каждый шаг подкидывал новую проблему.

Ограничения YouTube, галлюцинации модели, лимиты API, ротация ключей, протухшие куки, сжатие аудио, таймауты — и так по кругу.

Но именно в этом и кайф:
мне реально было пиздец как интересно всё это фиксить, и никакой апатии вообще не ловил.
С помощью OpenClaw я прошёл этот путь и сделал рабочий продукт, которым уже можно пользоваться.

Что сделал ?

• Telegram-бот принимает ссылку на YouTube
• достаёт транскрипт
• делает выжимку без воды
• отдаёт всё прямо в чат

Как устроено: 4 уровня fallback

Одного метода недостаточно — YouTube регулярно режет доступ.

1. youtube-transcript-api + прокси
2. youtube-transcript-api напрямую
3. yt-dlp субтитры (.vtt)
4. yt-dlp аудио → Whisper

Каждый следующий уровень включается только если прошлый не дал результат.

API-цепочка

Чтобы бот не падал из-за лимитов одного провайдера, сделали связку:

• Gemini — основной
• Groq — fallback
• OpenRouter — запасной fallback

Какие модели у нас в работе:

• Gemini 2.5 Flash-Lite — основная суммаризация
• Llama 3.3 70B (Groq) — fallback для суммаризации
• Llama 3.3 70B Instruct:free (OpenRouter) — запасной fallback
• Whisper Large v3 Turbo (Groq) — распознавание аудио, когда нет субтитров

С чем конкретно ебался:

Прокси
YouTube жёстко банит серверные IP.
Прокси надо прокидывать и в transcript API, и в yt-dlp, иначе всё разваливается.

Куки
Без cookies на части видео ловишь “confirm you’re not a bot”.
С cookies лучше, но они протухают - нужно обновлять.

Лимиты API
На длинных видео быстро съедаются токены.
Поэтому сделали fallback по нескольким ключам/провайдерам.

Длинные видео
За один проход модель часто режет важные куски.
Решили так: делим на части → делаем частичные выжимки → собираем финальный конспект.

Галлюцинации
С галлюцинациями тоже пришлось повозиться: модель иногда додумывала то, чего в видео вообще не было.

Худо-бедно но лешили это жёстким системным промптом: модель работает только с текстом транскрипта как с источником, ничего не додумывает и не добавляет от себя. По сути - как NotebookLM от Google: берёт конкретный документ и делает выжимку строго по нему. Никакой отсебятины.

И еще мелочи, которые отъели кучу времени
• чистка VTT от дублей/мусора
• Telegram-лимит длины сообщений
• автоочистка временных файлов после yt-dlp/ffmpeg

По моделям, как есть:

Codex 5.3 не в разы, но заметно слабее Opus 4.6.

Именно Opus помог мне больше всего. Причём я использовал его не через Claude напрямую, а через Antigravity (он тоже работает через Claude API).
И многие говорят, что если бы я юзал Opus 4.6 напрямую через Claude, результат был бы ещё лучше.

Только начавши билдить, я реально ощутил все прелести OpenClaw.

Завтра допиливаю проект и покажу его.
Сейчас хочу взять 5 человек на тест: прогнать бота, собрать фидбек и найти баги до полноценного релиза в канал.
Если хочешь в тест - напиши мне в личку.

Только начавши билдить, я реально ощутил все прелести OpenClaw. И мой вердикт такой:

Если не знаешь, чем заняться - начни вайб-кодить. Скучно точно не будет: постоянно что-то тестишь, чинишь и двигаешься дальше.

❤️ Vimol: Канал | Чатик | Gpt на год за 30$ | Вся альфа тут

РЕЛИЗ БОТА: YouTube-выжимка в Telegram

Вчера рассказал, как собирал и с чем ебался.
Сегодня даю бота.

@YTsummarize_bot
@YTsummarize_bot
@YTsummarize_bot

Как работает:

1. Кидаешь ссылку на YouTube-видео
2. Ждёшь ~15–40 секунд
3. Получаешь структурированную выжимку прямо в чат

Без воды и пересказа очевидного.
Только конкретика из видео: имена, цифры, шаги, выводы.

Работает с русскими и английскими видео.
Если субтитров нет — бот сам распознаёт речь из аудио через Whisper.

Ограничения:

• 5 запросов в час на человека
• Если с первого раза не удалось получить транскрипт, бот автоматически делает повторную попытку (без вашего участия)
• Видео 3+ часа обрабатываются дольше обычного
• Бот бесплатный, поэтому при нагрузке возможны задержки

Что дальше:

• Режимы выжимки: коротко / подробно / bullets
• Поддержка плейлистов
• История запросов

Сейчас работает крепкая базовая версия — это фундамент.
Небольшой roadmap уже есть, и дальше буду постепенно выкатывать функции, которые реально упростят работу с контентом.

Приоритеты беру из ваших запросов - пожелания и идеи можете писать прямо в комментарии.

Пользуйтесь, тестируйте, кидайте в личку: что работает, что ломается, чего не хватает.
Каждый баг-репорт реально помогает.

Если вчерашний пост не читал — там подробно, как бот устроен внутри и через какие проблемы прошли.

❤️ Vimol: Канал | Чатик | Gpt на год за 30$ | Вся альфа тут

NotebookLM + OpenClaw & Claude Code

Я работаю через OpenClaw, но этот же подход подходит и тем, кто сидит в Claude Code.
Логика одна: NotebookLM отвечает за работу с источниками, а агент - за действия и автоматизацию.

Если по-простому:

• NotebookLM = анализ, структура, выжимки
• OpenClaw / Claude Code = превращение этого в результат

Именно в связке это даёт буст, а не “ещё один AI-инструмент что б просто был”.

Как это применять в работе:

Мой реальный сценарий:

1. Собираю источники (YouTube, статьи, заметки, документы)
2. Загружаю их в NotebookLM
3. Получаю структурный материал
4. Через OpenClaw/Claude Code превращаю это в:

• посты
• рабочие заметки
• контент-заготовки
• понятные следующие шаги

Где особенно полезно:

• Разбор "тяжелого" контента: когда нужно вытащить самое важное из 2-часового AMA-созвона, Whitepaper или огромной статьи, а не читать это всё руками.

• Конвейер постов: когда тебе нужно не просто написать один текст, а поставить контент на поток (закинул пачку ссылок → получил готовые черновики в твоем стиле).

• Полная автоматизация: тебе не нужно вручную копировать текст из нейронки. Агент сам забирает готовую выжимку из NotebookLM и отправляет её куда нужно (в Google Docs, Obsidian или сразу в рабочий чат).

Что использовал

Репозиторий:
https://github.com/teng-lin/notebooklm-py

Подробный гайд: как подключить

1. Кидаешь эту ссылку GitHub в агента и просишь: установи этот репозиторий
2. Установи NotebookLM MCP server:

pip install notebooklm-mcp-server

3. Подключи NotebookLM к агенту как MCP-инструмент - просто попроси агента это сделать.
4. Пройди авторизацию через cookies
• Сначала достань cookies (подробно расписал ниже).
• На сервере создай файл и вставь туда cookies одной строкой.
Например: /root/cookies.txt
• Затем запусти команду и укажи путь к файлу:



notebooklm-mcp-auth --file /root/cookies.txt

5. Проверка:
Запроси агента: List my NotebookLM notebooks
Если отдаёт список - связка поднята.

cookies периодически нужно обновлять.
Обычно это делается, когда появляется Authentication expired.
На практике — это 1–2 минуты, и работа продолжается.

Как правильно вытащить cookies:

1. Открой https://notebooklm.google.com и залогинься.
2. Нажми F12 → вкладка Network.
3. Обнови страницу F5.
4. Выбери запрос к notebooklm.google.co
5. Открой Headers → Request Headers.
6. Найди cookie: и скопируй всё значение после cookie: (одной строкой).
7. Сохрани в /root/cookies.txt.

На какие грабли я наступил (и почему ебался 3.5 часа)

Главная ошибка: я тянул cookies через Cookies Editor (расширение). Он вытянул их криво, auth ломался, и я искал проблему вообще не там.

Потом началась лишняя возня - даже расписывать не хочу, это был пиздец. Удивлён, что не разъебал монитор или хотя бы мышку.

В итоге просто нормально достал cookies через F12 — и всё заработало.

Итог: подключается это за 10 минут, а не за 3.5 часа, как у меня.

❤️ Vimol: Канал | Чатик | Gpt на год за 30$ | Вся альфа тут

БЕСПЛАТНЫЙ CLAUDE CODE БЕЗ ЛИМИТОВ

> Подписка на Claude сейчас стоит от ~100$ в месяц, что бы можно было нормально юзать, и не у всех есть желание или возможность столько платить. Недавно появился рабочий метод зайти в Claude Code через связку OmniRoute + Kiro AI (да, это Sonnet 4.5, не Opus).

Я сам давно хотел нормально потрогать Claude Code, поэтому сегодня сам себе поставил эту связкау, и собрал всё в один понятный гайд и делюсь с вами.
Сам я пока сижу на OpenClaw, но не исключаю, что после плотного теста частично перееду в Claude Code. Так что этот разбор и для вас, и для меня.

Пошаговый гайд:

1. Ставим Node.js
Скачиваем и ставим Node.js (желательно версию 22 LTS) с официального сайта: https://nodejs.org/en. Проверяем в консоли командой node -v, чтобы убедиться, что всё встало ровно.

2. Установка OmniRoute
Это бесплатный роутер для управления нашими моделями. Открываем командную строку (cmd) и вводим:



npm install -g omniroute@latest

После установки запускаем его командой omniroute. У вас откроется дашборд в браузере.
Важно: терминал, где мы запустили роутер, не закрываем, он должен всегда работать фоном.

3. Получаем API ключ
В открывшемся дашборде идем во вкладку Providers и находим Kiro AI (это сервис от Amazon). Нажимаем Connect и логинимся через любой Gmail-аккаунт.
Далее переходим в API Manager, создаем ключ (Create API) и обязательно его копируем - он показывается только один раз.

4. Настройка Claude Code (Самое важное)
Устанавливаем сам Claude Code через консоль:

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

По умолчанию он лезет на платные сервера Anthropic, нам нужно перенаправить его на наш бесплатный роутер. Делаем следующее:

• Создаем на диске C: папку Scripts.
• В ней создаем текстовый документ и называем его cc.bat.
• Нажимаем по нему правой кнопкой -> "Изменить" и вставляем этот код:

@echo off
set ANTHROPIC_BASE_URL=http://localhost:20128/v1
set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=ваш-kiro-api-key
set ANTHROPIC_API_KEY=
set ANTHROPIC_MODEL=kr/claude-sonnet-4.5
set ANTHROPIC_SMALL_FAST_MODEL=kr/claude-sonnet-4.5
set CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1
claude %*

Вместо ваш-kiro-api-key вставляем ключ, который скопировали в 3-м шаге. Сохраняем файл.

5. Добавляем в систему
Нажимаем Win + R и вводим команду sysdm.cpl.
В открывшемся окне: Дополнительно -> Переменные среды.
Находим переменную Path, жмем "Изменить" -> "Создать" и вписываем туда путь к нашей папке: C:\Scripts. Сохраняем везде «ОК».

6. Как запускать?
Перед запуском всегда проверяйте, что у вас открыт отдельный терминал с запущенной командой omniroute, иначе работать не будет.

Открываем папку с любым вашим проектом, кликаем по адресной строке и пишем cmd. В открывшемся терминале пишем cc - и вуаля, у вас открывается полноценный бесплатный Claude Code.

Лайфхак на безлимит (Анти-лимиты):

В Kiro AI можно подключить сразу несколько Google-аккаунтов. Идем в Settings -> Routing и ставим авто-переключение (Fill first).
Если на одном акке упретесь в лимиты, роутер без зависаний автоматом переключит вас на следующий свежий аккаунт.

Давно не просил у вас реакций, но тут реально альфа, хоть я и не первый кто об этом написал. Если полезно - накиньте ❤️‍🔥 под пост.

И в целом не забывайте про реакции на посты: для вас это пара секунд, а меня это сильно спасает от выгорания и помогает понять, что вам реально заходит.

❤️ Vimol: Канал | Чатик | Gpt на год за 30$ | Вся альфа тут