PhantomCrowd: Мультиагентный симулятор аудитории с использованием Claude Code

PhantomCrowd — это симулятор аудитории на основе множества агентов, созданный с помощью Claude Code, который прогнозирует, как реальная аудитория отреагирует на маркетинговый контент до его публикации. Инструмент был вдохновлён MiroFish, многокомпонентной системой прогнозирования с 48 тысячами звёзд на GitHub, и адаптирован для маркетинговых задач.
Ключевые особенности и функциональность
Система работает с любым API, совместимым с OpenAI, включая модели Claude. Для оптимальной производительности:
- Используйте Haiku для реакций персонажей (быстро, дёшево — обрабатывает до 500 персонажей)
- Используйте Sonnet для генерации персонажей, анализа графа знаний и маркетинговых отчётов
- Также работает с Ollama (бесплатно, локально), OpenAI, Groq и Together AI — просто измените базовый URL и название модели в файле
.env
Вот как это работает:
- Вы вставляете контент (рекламный текст, пост в соцсетях, анонс продукта)
- Система генерирует 10–500 персонажей с уникальными демографическими данными, личностными характеристиками и привычками в соцсетях
- Каждый персонаж реагирует независимо — пишет комментарии, решает лайкнуть/поделиться/проигнорировать/не понравиться
- В режиме кампании: персонажи взаимодействуют друг с другом в симулированной социальной сети (до 100 агентов на основе ИИ + 2000 агентов на основе правил)
- Вы получаете панель управления с распределением настроений, показателем виральности и рекомендациями по улучшению
Разработчик отмечает, что результаты удивительно реалистичны: разные персонажи реагируют аутентично в соответствии со своими профилями. Например, 19-летний фанат K-pop реагирует совершенно иначе, чем 45-летний маркетинговый директор. Когда эти персонажи взаимодействуют, возникает коллективное поведение, которое невозможно предсказать на основе индивидуальных реакций.
Проект распространяется по лицензии MIT, включает поддержку Docker и может моделировать реакции аудитории на 12 языках.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Интеграция xAI TTS для Home Assistant, созданная с помощью Claude — полный репозиторий
Разработчик использовал Claude для создания пользовательской интеграции Home Assistant для TTS API xAI (голос Eve) с полным UI-конфигурированием, пятью голосами и речевыми тегами.

Функции ИИ: Генерация кода в реальном времени с автоматической проверкой
AI Functions — это библиотека на Python, которая позволяет определять функции с помощью спецификаций на естественном языке вместо кода реализации, выполняет код, сгенерированный LLM, во время выполнения и проверяет выходные данные с помощью постусловий, которые запускают автоматические повторные попытки при сбое.

Запуск MCP-сервера Engine предоставляет 39-инструментальный конвейер для бизнес-валидации
Launch Engine — это MCP-сервер, который предоставляет Claude структурированный конвейер с 39 взаимосвязанными инструментами SOP, организованными в 5 уровней, для превращения бизнес-идей из концепции в подтверждённый доход. Система включает специализированных суб-агентов, принудительное соблюдение предварительных условий, а также инструменты для пакетной оценки и быстрого тестирования.

TradesMCP: Открытый MCP-сервер для проверки лицензий подрядчиков и данных о строительстве
TradesMCP — это сервер Model Context Protocol с открытым исходным кодом, который предоставляет Claude доступ к реальным данным о лицензиях подрядчиков, разрешениях на строительство, ценам на материалы и ставкам оплаты труда. Инструмент корректно проверил действующую лицензию подрядчика в Калифорнии, в то время как ChatGPT вернул неверную информацию.