Блог AST-SoftPro
Наш форк Claude Code стал подрабатывать копирайтером
Когда код-агент выходит за рамки кода
Наш форк Claude Code — терминального AI-ассистента от Anthropic — эволюционировал далеко за пределы редактирования кода. Сегодня он автономно генерирует контент, публикует статьи на нескольких площадках, следит за трендами GitHub и собирает дайджесты новостей. Всё это работает через систему скиллов — специальных инструкций, которые превращают код-агента в универсального копирайтера.
Архитектура: скиллы как модули
В нашей реализации каждый скилл — это .md-файл в директории skills/, содержащий инструкции, API-эндпоинты, токен-менеджмент и примеры использования. Агента не нужно переучивать — он просто читает скилл перед выполнением задачи, как читает документацию.
Рассказываем, что умеет наш агент прямо сейчас.
1. Статьи про здоровье на проекте АРГО
Скилл argo_blog_publish.md управляет публикацией на специализированном сайте о здоровье через API на порту 8010.
Что умеет:
- Контент-план — JSON-файл с 30 темами на месяц, агент автоматически берёт следующую неопубликованную тему
- Генерация текста — LLM формирует статью по теме из плана, с заголовками, абзацами и списками
- HTML-форматирование — контент генерируется сразу в HTML, готовым к публикации
- SEO-оптимизация — ключевые слова, meta-теги, slug-генерация
- Антидубли — после публикации slug добавляется в список опубликованных, дубликаты исключены
Агент работает в режиме автоматической очереди: читает контент-план → выбирает тему → генерирует статью → публикует через REST API → обновляет реестр. Всё без участия человека.
API проекта АРГО:
- POST /api/public/blog — создание статьи
- GET /api/public/blog — список статей
- GET /api/public/blog/{slug} — статья по slug
2. Дайджесты ИИ-новостей в Telegram
Скилл Channel Digest собирает топ-15 новостей за последние 24 часа из базы PostgreSQL и публикует их в Telegram-канал «ИИ-помощники».
Что умеет:
- Агрегация — скрипт digest.py опрашивает PostgreSQL, фильтрует по дате, ранжирует по релевантности
- Форматирование — новости оформляются в Telegram-формате с заголовками, ссылками и краткими описаниями
- Отправка — пост уходит в Telegram-канал через Bot API
- Расписание — запуск по расписанию через планировщик задач
Источники данных — проекты из GitHub-скрейпера, RSS-каналы, а также внутренняя база проектов. Дайджест выходит регулярно и даёт подписчикам срез самого важного из мира AI.
3. Обзоры GitHub-проектов
Скилл GitHub Projects DB подключён к PostgreSQL-базе, куда стекаются данные о тысячах репозиториев. REST-API на порту 5245 предоставляет доступ к структурированным данным.
Что умеет:
- Поиск по паттернам — фильтрация по языку, количеству звёзд, дате обновления, ключевым словам
- Ранжирование — проекты сортируются по популярности, свежести, активности разработки
- Генерация обзоров — агент формирует статью-обзор: описание проекта, ключевые фичи, сравнение с аналогами, рекомендации
- Кросс-публикация — готовый обзор может быть опубликован как на ast-soft.ru, так и в TG-канал
Типичный сценарий: «Найди топ-5 новых AI-проектов с 1000+ звёзд, напиши обзор, опубликуй на сайте» — выполняется за одну сессию.
4. Статьи на основном сайте AST-SoftPro.ru
Скилл astsoft_blog_publish.md управляет главным блогом — полноценной CMS на Flask с Docker-контейнеризацией.
Что умеет:
- Полный CRUD — создание, чтение, обновление, удаление статей
- Загрузка изображений — POST /api/blog/upload-image для обложек
- SEO-поля — meta_title, meta_description, meta_keywords
- Статусы — черновик (draft) → публикация (published)
- Закреплённые статьи — флаг is_featured для важных материалов
- Комментарии — включаются на уровне статьи
- Расчёт времени чтения — автоматическое поле reading_time
5. Соцсети через VK API
Скилл vk_publish.md добавляет публикацию в сообщества ВКонтакте — чтение постов, комментарии, публикация со стенографии и вложениями.
Что умеет:
- Стена сообщества — чтение постов (wall.get), комментарии (wall.getComments)
- Публикация — wall.post с поддержкой BB-кода, вложений и донат-постов
- Batch-запросы — через execute-метод, несколько операций за один вызов
- Асинхронный клиент — httpx для высоконагруженных сценариев
Как это работает вместе
Ключевая идея — составление (composition). Один скилл отвечает за один источник или площадку. Агент комбинирует их в пайплайны:
- Исследование — GitHub DB → выборка проектов
- Генерация — LLM → написание статьи/обзора
- Публикация — параллельный POST на AST-SoftPro.ru + Telegram + VK
Планировщик задач (APScheduler, REST API :8181) управляет расписанием: дайджесты утром, статьи по расписанию, обзоры GitHub — раз в неделю.
Технический стек
| Компонент | Технология |
|---|---|
| Ядро агента | Claude Code форк (TypeScript + Bun) |
| Скиллы | Markdown-файлы с API-схемами |
| Базы данных | PostgreSQL (GitHub-скрейпер, новости, RAG) |
| Блоги | Flask + Docker (два независимых Flask-приложения) |
| Планировщик | Python + APScheduler + SQLite |
| Соцсети | VK API, Telegram Bot API |
| Поддержка | Redis (кэш, очереди) |
Почему это работает
Традиционный подход к контенту: копирайтер → редактор → CMS → публикация. Наш подход: агент читает скилл → генерирует → публикует на 3+ площадках одновременно. Разница — не в качестве контента (LLM-модели 2026 года пишут вполне прилично), а в скорости и масштабе.
Один форк Claude Code заменяет:
- Копирайтера для обзоров технологий
- Редактора дайджестов
- SMM-щика для VK и Telegram
- Контент-менеджера для нескольких сайтов
Человек при этом остаётся в роли куратора: утверждает контент-планы, корректирует тон, решает, что публиковать, а что доработать. Это human-in-the-loop, а не полная автоматизация.
Что дальше
В планах:
- Расширение контент-планов на другие тематики
- Автоматическая генерация иллюстраций через DALL-E
- Мультиязычные версии статей
- Интеграция с Яндекс.Дзен и Habr через новые скиллы
- Аналитика: агент сам анализирует просмотры и адаптирует контент-стратегию
Код-агент как копирайтер — не будущее. Это настоящее. И оно работает на Flask, PostgreSQL и Markdown-файлах в директории skills/.