Рабочий процесс привлечения клиентов в LinkedIn, созданный с помощью Claude для поиска потенциальных клиентов и взаимодействия

Автоматизация поиска потенциальных клиентов в LinkedIn с помощью Claude
Разработчик на r/ClaudeAI поделился рабочим процессом, который он создал с использованием Claude для автоматизации поиска потенциальных клиентов и взаимодействия в LinkedIn. Вместо ручного поиска профилей и принятия решений о том, с кем взаимодействовать, он создал систему, которая обрабатывает весь процесс.
Как функционирует рабочий процесс
Система выполняет несколько конкретных функций:
- Идентифицирует релевантных потенциальных клиентов на основе роли и активности
- Классифицирует потенциальных клиентов на горячие/теплые лиды
- Находит недавние публикации из этих профилей
- Взаимодействует через лайки и комментарии к публикациям
- Отправляет запросы на подключение
Ключевые детали реализации
Разработчик отметил несколько важных аспектов работы системы:
- Вместо того чтобы сразу переходить к холодному привлечению, она сначала включает взаимодействие (лайки/комментарии), чтобы сделать общение более естественным
- Профили без недавней активности эффективно пропускаются для взаимодействия
- Профили с высокой вовлеченностью имеют приоритет для видимости, с комментариями, размещаемыми там, где уже есть активность
- Рабочий процесс заменяет ручной цикл: поиск → проверка профилей → принятие решения → взаимодействие → повторение
Текущие области экспериментов
Разработчик все еще работает над несколькими аспектами системы:
- Улучшение приоритизации лидов
- Определение, когда взаимодействовать, а когда подключаться напрямую
- Сделать комментарии более контекстными
Разработчику интересно, используют ли другие Claude (особенно с настройками MCP) для подобных рабочих процессов, выходящих за рамки простого создания контента.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также

VibecodedHub: Платформа для открытий, полностью созданная с помощью кода Claude
Разработчик создал VibecodedHub — платформу для открытия и запуска проектов, созданных с помощью ИИ, используя Claude Code в качестве основного инженера в ходе нескольких целенаправленных сессий. Платформа включает целевую страницу, аутентификацию, ленту, отправку проектов, интеграции со Stripe, панель администратора, SEO и OG-изображения.

Создание полноценного приложения с Lovable + Claude + Gemini: пример из практики
Инженер-программист создал Earnest — трекер банковских бонусов, используя Lovable для интерфейса, Claude для понимания намерений и Gemini как второе мнение. Приложение теперь имеет более 100 пользователей, отслеживающих бонусы на сумму более $9 700.
OpenClaw + Shopify: ИИ-агенты обрабатывают входящие сообщения, электронную почту, iMessage и даже создание товаров по фотографиям
Пользователь рассказывает о настройке OpenClaw для обработки Inbox, Email и iMessage для информации о заказах, а также использовании Claude с Shopify CLI для выполнения любых действий в магазине через текст. Примечательный процесс: отправить фото с iPhone, OpenClaw считывает его и публикует товар со всеми заполненными полями.

V100 кластер против MoE: сборка 12x SXM2 32GB с оркестрацией Claude Code
Юрист, использующий кластер из 12 V100 32GB SXM2 на Threadripper Pro, сообщает, что на Volta (вычислительная способность 7.0) только MoE-модели обеспечивают приемлемую скорость декодирования. Плотные модели — ловушка: даже 27-32B плотная модель выдает 20-28 токенов/с, что ниже порога в 40 токенов/с. Для сравнения, Qwen3.5-122B-A10B (122B всего, 10B активных) достигает ~50 токенов/с на одной плате с 4 GPU, а Gemma-4-26B-A4B — ~113 токенов/с. Все бенчмарки используют Q8 GGUF с Q4 KV cache и flash-attention.