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

✍️ OpenClawRadar📅 Опубликовано: 21 апреля 2026 г.🔗 Source
Рабочий процесс привлечения клиентов в LinkedIn, созданный с помощью Claude для поиска потенциальных клиентов и взаимодействия
Ad

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
Ad

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

Ad

👀 Смотрите также

VibecodedHub: Платформа для открытий, полностью созданная с помощью кода Claude
Кейсы

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.

OpenClawRadar
Создание полноценного приложения с Lovable + Claude + Gemini: пример из практики
Кейсы

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.

OpenClawRadar
🦀
Кейсы

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.

OpenClawRadar
V100 кластер против MoE: сборка 12x SXM2 32GB с оркестрацией Claude Code
Кейсы

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.

OpenClawRadar