🎯 О чём этот конспект: Пошаговое руководство по созданию продвинутого AI-агента с использованием фреймворка BMAD и Claude Code. Разбирается процесс превращения длинных видео (YouTube) в многоканальную воронку контента: статьи в блог, лид-магниты и посты в LinkedIn с автоматическим планированием через API.

👤 Кому будет полезно: Вайбкодерам, владельцам агентств и контент-мейкерам, которые хотят автоматизировать рутину реперпозинга контента без использования No-code инструментов типа Zapier или Make.

✨ Что получите: Готовую архитектуру агента, который умеет сканировать файлы проекта, генерировать SEO-оптимизированные статьи, создавать изображения через Gemini и публиковать контент в базу данных (Supabase) или соцсети через единый API.

1. Отказ от No-code в пользу Агентских Ворклоу (Agentic Workflows)

Контекст: Традиционные инструменты автоматизации (Make, Zapier, n8n) становятся ограничением при работе с динамическим контентом. Они линейны, их сложно отлаживать, и они требуют ручного соединения узлов (nodes). Автор предлагает перейти на "агентский" подход, где управление происходит через естественный язык, а логика строится внутри кода. Это позволяет AI-агенту самому принимать решения, итерировать контент и исправлять ошибки API в реальном времени.

Выгода: Экономия более 5 часов работы над контентом в неделю и полный контроль над логикой без ограничений визуальных интерфейсов.

Как применить:

• Шаг 1: Установка базы — Используйте терминал для развертывания фреймворка BMAD (Best practice AI coding framework).
• Шаг 2: Выбор инструментов — Вместо сотен интеграций используйте Claude Code как основной движок и единые API (например, getlate.dev) для соцсетей.

2. Установка и настройка фреймворка BMAD V6

Контекст: BMAD — это open-source фреймворк для структурирования AI-агентов. Он позволяет держать промпты, модули и воркфлоу в идеальном порядке, что критично, когда у вас более 5-10 агентов. Без такой структуры Claude Code быстро теряет контекст и начинает "галлюцинировать" в путях файлов.

Выгода: Стандартизированная структура проекта, автоматическое ведение документации и возможность вызывать агентов через слэш-команды.

Как применить:

• Шаг 1: Инсталляция — В пустой папке проекта запустите команду:

npx bmad method install

• Шаг 2: Конфигурация — В процессе установки выберите BMAD Builder, Creative Intelligence Suite и обязательно Claude Code.
• Шаг 3: Запуск Claude — Инициализируйте Claude в терминале:

claude

3. Проектирование агента "AMP" через Brainstorming

Контекст: Создание агента начинается не с кода, а с глубокого проектирования (Design Phase). BMAD предлагает режим /create-agent, который включает сессию мозгового штурма. Это позволяет AI задать вам уточняющие вопросы о целевой аудитории (ICP), стиле письма и желаемых результатах.

Выгода: Агент получает глубокий контекст (System Prompt), который делает его выводы в 10 раз точнее, чем при обычном чате.

Как применить:

• Шаг 1: Запуск билдера — Используйте команду внутри Claude:

/bb-create-agent

• Шаг 2: Режим Brainstorming — Выберите Yes на вопрос о штурме.
• Шаг 3: Передача контекста — Опишите задачу максимально подробно. Пример промпта:

Я хочу создать агента AMP, который берет транскрипты моих YouTube видео и превращает их в: 
1. Статьи для блога на Supabase.
2. Лид-магниты в PDF.
3. Посты для LinkedIn с крючками (hooks).
Используй мой ICP из существующего файла контента.

4. Модуль "Scan Project": Сбор и агрегация контекста

Контекст: Чтобы агент выдавал качественный контент, он должен "прочитать" всё, что касается проекта: транскрипты, анализ видео от Gemini, заметки и структуру. Модуль сканирования собирает все .md и .txt файлы проекта в один сжатый Content Brief.

Выгода: Агент всегда оперирует фактами из видео, а не выдумывает информацию из головы.

Как применить:

• Шаг 1: Создание команды — Добавьте в меню агента команду sp (Scan Project).
• Шаг 2: Настройка фильтров — Укажите агенту игнорировать тяжелые медиафайлы и фокусироваться на тексте.
• Шаг 3: Итерация — Если вывод слишком сырой, попросите агента:

Не просто копируй текст, а создай детальный Content Brief: выдели ключевые тезисы, ROI для клиента и основные шаги инструкции.

5. Автоматическая публикация в Supabase через MCP

Контекст: Model Context Protocol (MCP) позволяет Claude напрямую взаимодействовать с вашей базой данных. Вместо ручного копипаста статьи в админку сайта, агент сам пишет скрипт публикации, проверяет структуру таблицы и отправляет данные.

Выгода: Публикация контента на сайт в один клик прямо из терминала.

Как применить:

• Шаг 1: Подключение MCP — Добавьте сервер Supabase в Claude Desktop или CLI:

claude mcp add from-claude-desktop

• Шаг 2: Создание скрипта публикации — Попросите агента изучить структуру вашей таблицы через MCP и написать Python/TS скрипт для INSERT данных.
• Шаг 3: Настройка переменных — Добавьте SUPABASE_URL и SERVICE_ROLE_KEY в .env файл (не светите их в чате!).

6. Генерация и планирование постов в LinkedIn

Контекст: Для LinkedIn важен "крючок" (hook) и визуализация. Агент использует библиотеку виральных постов (Inspiration Library) для подражания стилю и вызывает Gemini для генерации релевантных схем или обложек.

Выгода: Создание вирального поста с картинкой и его постановка в очередь на публикацию занимает менее 2 минут.

Как применить:

• Шаг 1: Библиотека стилей — Создайте файл linkedin_inspiration.md с примерами успешных постов.
• Шаг 2: Генерация изображения — Используйте воркфлоу Gemini внутри агента:

Создай минималистичную схему: слева иконка 'Old Way', справа 'AI Agent Way', между ними стрелка.

• Шаг 3: Планирование через API — Используйте сервис типа getlate.dev (unified social API). Агент отправит POST-запрос с текстом, медиафайлом и датой публикации.

FAQ

В: Почему нельзя просто использовать ChatGPT для этого? О: Claude Code имеет прямой доступ к вашей файловой системе и терминалу. Он может не только писать текст, но и создавать папки, запускать скрипты публикации и проверять ошибки API, чего не может обычный чат.

В: Насколько безопасно давать агенту доступ к Supabase через MCP? О: Автор рекомендует использовать кастомные скрипты вместо прямого MCP для записи данных. Это дает "Human-in-the-loop" контроль: агент пишет скрипт, вы его проверяете и только потом запускаете.

В: Что такое Sidecar файлы в BMAD? О: Это JSON/Markdown файлы, которые служат "памятью" агента. Там хранятся настройки бренда, ICP и ключи доступа. Это позволяет агенту не забывать контекст между разными сессиями чата.

В: Нужны ли навыки программирования для настройки этой системы? О: Практически нет. Весь процесс в видео происходит через "вайбкодинг" — общение с Claude на английском языке. Claude сам пишет и исправляет код скриптов.

В: Сколько стоит использование такой системы? О: Основные затраты — это API Claude (Anthropic). За один глубокий проект по созданию контента может уйти от $1 до $5 в зависимости от объема данных и количества итераций.

Конспект создан на основе видео «Claude Code: The End of AI Automation Tools (n8n, Zapier, Make)» канала Adam English. Все права на оригинальный материал принадлежат авторам. Источник: https://www.youtube.com/watch?v=4mbolenOx5Y