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.